基于词语属性的计算机辅助获取流行词语研究

本文以2005年的1月1日至6月25日新浪网上下载的各类页面上的文本内容为研究资源集合,从中提取出有效词语,对词语的流行程度的判定属性做了定性定量的分析研究,对词语的流行特性进行了定义,在此基础上,引入衡量关注程度的量化方法,并配合依据词语判定属性与时间关系而绘制的走势曲线图,设置淘汰机制与评分机制,得到了候选流行词语,验证了流行词语判定属性规范的合理性,为机器辅助判定词语特性提供了参考数据。     

洛阳新城中心区整体布局与隋唐里坊比较分析

本文从里坊与居住、街道、水系、商业与贸易几方面来对比分析洛阳新城中心区整体布局与隋唐东都洛阳城里坊制的异同之处,指出新城布局是优化了的里坊型制的抽象,它继承了井田方格网规划方法,且赋予了新时代的重新定义。     

谈洛阳市洛南新区城市设计实践

对城市文脉及其特点进行分析,在城市的构架、功能区、空间、单体设计中具象化,以现实的手法获得洛阳新区城市风貌的民族情、地方味、现代化,拓展城市文化空间.     

建筑空间造型设计中的比例问题探讨

比例是艺术造型设计中的重要因素,设计中的比例控制涵盖了建筑空间造型设计的方方面面,建筑艺术造型与空间造型的设计经过比例的反复调整和推敲,创造出和谐的建筑空间和艺术造型,带给人心灵的共鸣。     

基于知识话题模型的文本蕴涵识别

该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法。 其假设是: 文本可看作是语义关系的组合,这些语义关系构成若干话题;若即若文本T蕴涵假设H,说明 T 和 H 具有相似的话题分布,反之说明T 和 H 不具有相似的话题分布。基于此,我们将 T 和 H 的蕴涵识别问题转化为相关话题的生成过程,同时将文本推理知识融入到抽样过程,由此建立一个面向文本蕴涵识别的话题模型。实验结果表明基于知识话题模型在一定程度上改进了文本蕴涵识别系统的性能。     

基于语言现象的文本蕴涵识别

该文提出一种基于语言现象的文本蕴涵识别方法,该方法建立了一个语言现象识别和整体推理判断的联合分类模型,目的是对两个高度相关的任务进行统一学习,避免管道模型的错误传播问题并提升系统精度。针对语言现象识别,设计了22个专用特征和20个通用特征;为提高随机森林的泛化能力,提出一种基于特征选择的随机森林生成算法。实验结果表明,基于随机森林的联合分类模型能够有效识别语言现象和总体蕴涵关系。     

谈大学图书馆设计

指出大学图书馆设计应充分重视大学校园环境景观等条件,设计应简洁而富有活力,同时要与原有传统建筑空间寻找有机联系,分析了传统建筑空间的构成并加以抽象运用,以创造出既尊重历史,又反映当代特征的时代建筑。     

《世说新语》的篇章连接词

该文标注《世说新语》的篇章结构,据此研究其连接词的显隐、语义及用法。研究发现: 1)隐式关系(3 346,81.4%)多于显式关系(786,18.6%),17类关系仅有三类(假设,选择,让步)显多隐少;2)各类关系的同义连接词种数与使用有差异,其中种数最多36(顺承),最少则无(总分,背景);3)连接词(90种)单义为多(55),多义为少(35),义项最多为八种(“乃”),分布也有差异。对比发现,《世说新语》与同时期《文心雕龙》的连接词使用有一定差异。     

基于协同训练的文本蕴含识别

针对文本蕴含的训练数据不足的问题,该文提出了基于协同训练的文本蕴含识别方法。该方法利用少量已标注的蕴含数据和大量未标注数据进行协同训练。为此,该文利用改写视图和评估视图,从结构和非结构两个角度考察蕴含关系,并将语义树核分类器和基于统计特征的分类器应用于两个视图,同时利用协同训练的结果训练一个综合分类器,用于对新数据进行预测。实验表明,基于协同训练的蕴含识别方法能在少量训练数据的情况下获得较好的识别性能。     

浅谈建筑与环境

与环境结合紧密的建筑总是能给人留下更深刻的印象,若能再结合中国传统特色创造出新的时代精神,这样的建筑设计将更加具有活力、富于生命力。