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  • 简介:文学是人类文明的重要组成部分,而我国的文学其源头是非常远的。早在西周之初就有诗歌流传,《诗经》作为一部西周至春秋时代的诗歌总集,规模之大,保存之完整,在世界上是罕见的。由于儒家重视诗教,所以它被尊为经。战国时代出现了楚辞,汉代续有作者,东汉王逸辑成《楚辞》,成为古代与《诗经》后先媲美的两大文学著作。汉代出现了由

  • 标签: 中国古代 重要组成部分 整理 诗歌发展 楚辞 古代文献
  • 简介:[目的/意义]作为城市化进程中的“顽疾”,群租房屡禁不止,群租房引发的社会问题层出不穷。这一系列问题引发了微博热议,群租房微博舆情文本分析有助于获悉群租房存在的问题,从受众角度探讨政府群租房治理成效。[方法/过程]利用网络大数据爬取与分析技术,以群租房为研究对象,通过文本聚类分析与情感分析,进行热点评估,补充现有文献中忽视的群租房治理舆论研究。[结果/结论]研究发现,微博网民对群租房话题的关注明显呈波动趋势,讨论话题主要包括群租房产生的社会问题、政府对群租房的整治行动评价以及透过群租房现象折射出的中低收入群体的焦虑感。大多数微博网民在舆论场中的情感趋势为负面,认为有必要对群租房展开治理。本文的创新之处在于分析政府治理群租房所面对的舆论环境,并将其可视化呈现,为政府深入了解民情,制定适应民意的政策作铺垫。

  • 标签: 群租房 社会舆情 文本聚类 情感分析
  • 简介:将2011年度发表在图书情报18种核心期刊上的论文,分为国家社科基金论文、其他基金论文与无基金资助论文三组,统计各组论文的数量、被引频次,计算篇均被引次数,从基金论文的被引频次、不同类别基金情况以及期刊基金h指数三个方面分析其学术影响力.结果表明:基金论文的学术影响力高于无基金论文,社科基金论文的学术影响力高于其他基金论文;社科基金级别越高其资助论文的学术影响力也越高;期刊整体h指数与年载文量相关,项目数量和项目类别与基金h指数之间具有一定正相关性.

  • 标签: 基金论文 国家社科基金 学术影响力 图书情报学 被引频次 H指数
  • 简介:从书名著录不准确、作者著录讹误、版本信息著录不准确、馆藏地著录讹误以及误收地方诗文总集等几个方面,指出《中国古籍总目·史部·目录》"郡邑"的疏漏之处,并略加分析,以为补正。

  • 标签: 中国古籍总目 郡邑 补正
  • 简介:随着信息技术发展,网络为信息资源开发提供了快速有效的获取途径,传统的获取信息的理论受到严峻的挑战。在网络传播中,学科资源数据库以超文本为载体。把文本、图像、音频、视频等融为一体,从而形成了新的超文本情景。在这种全新的网络情景中,信息资源的开发利用有着新的特点和规律。

  • 标签: 资源数据库 超文本 学科 信息技术发展 信息资源开发 获取途径
  • 简介:题目学科分类对海量题库的汇聚和应用有着重要意义。本文提出的二次分类方法能有效提高分类正确率,尤其针对那些容易混淆的学科,经过进一步的优化处理,取得比较显著改进效果。

  • 标签: 题库 卡方检验 朴素贝叶斯分类 支持向量机
  • 简介:本文首先讨论了在信息检索系统中应用统计语言模型的可行性,介绍了统计语言模型的简史以及在IR领域的研究进展,对信息检索过程中的两个模型作了公式化描述并简单介绍了数据平滑技术。接下来,介绍了支持语言模型在信息检索研究的工具箱——Lemur工具箱,并介绍了使用Lemur工具箱进行实验的方法、步骤,最后给出结论。

  • 标签: 统计语言模型 信息检索 LEMUR
  • 简介:总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.

  • 标签: 专利文本 自动分类 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机
  • 简介:1965年新加坡共和国建立以后,随着新加坡政治和经济的迅速发展,新加坡华文文学从复苏逐渐走向繁荣,特别是进入80年代以后,新华文学开始蓬勃发展,出现了大批本土的新加坡华文作家,他们将新加坡人独特的观点和视角融人到文学创作之中,给新华文学带来新的观念、思路和文学模式,

  • 标签: 新加坡华文文学 工具书 书目 编年 80年代 华文作家
  • 简介:许馨编著的《〈新文学史料〉百期索引》出版了。看到此书,为之一喜。何至于此?记得在2003年,《新文学史料》即将出到100期时,我曾特地给该刊编辑部写信,建议他们编一本索引,以方便读者,但却是石沉大海,看来他们并无此打算。我自己也动过为它编索引的念头,但手头还有别的事,我也不愿搁置起来,所以并未下编索引的决心。

  • 标签: 《新文学史料》 索引 百期 现当代 评介 指南
  • 简介:1教辅期刊的多版化现象当前,我国期刊出版出现了继改刊名热、改开本热、改刊期热之后的多版化热,其主要表现为同一主办者以某种期刊为主版刊,推出一系列与其刊名相同或相近、内容不同、读者对象不同、语种有别的多个版别的期刊。教辅期刊是我国中小学图书馆(室)订刊的主体,多版化在教辅期刊中表现得尤为明显、突出,一方面丰富了订刊资源,同时又给期刊的采访、著录、阅览与管理带来了许多新问题。

  • 标签: 教辅类期刊 多版化 期刊管理 中小学图书馆 期刊订购 款目著录
  • 简介:指导学生阅读图书和承担阅读指导课,是新时期教育教学改革对学校图书馆工作提出的新任务要求。在目前国家教育部对阅读指导课并没有教学大纲、没有教材和明确的教学指导意见的情况下,笔者认为,学校图书馆可以把文学名著的阅读指导作为落实新时期教育教学改革新任务的一个切入点。

  • 标签: 中学图书馆 文学名著导读活动 读者服务 阅读指导
  • 简介:[目的/意义]运用本体特有的语义关联和知识聚合能力,深入内容层面设计构建中美赛珍珠主题硕博学位论文本体,并在此基础上展开内容比较分析。[方法/过程]从理论层面提出本体库的总体架构和构建流程,在实践层面使用Protégé进行本体库建模和实例填充,并开展以外部文献信息中时间分布和研究内容《大地三部曲》为示例的比较研究。[结果/结论]中美赛珍珠主题硕博学位论文的时间分布上美国起步较早,但发展缓慢,后劲不足;中国虽然早期文献产量低,但上升速度快,文献产量高,后来居上。《大地三部曲》是两国共同关注的核心研究对象,相比而言,中国学位论文研究的人物、事件更多,时间的跨度更长,而美国论文选择的研究对象和涉及到的人物关系相对集中。研究方向上两国有同有异,对人物形象和中国文化的研究是两国共同的主流。

  • 标签: 赛珍珠 学位论文 中美比较 本体构建 知识发现
  • 简介:1加双"()"具有必然性1.1跨越复分与加"()"。类目复分是分类法用以增加细分程度,缩短表篇幅和加强助记性的重要措施。随着分类法学科类目的不断修订加细,类目复分方法进一步扩大了使用范围。在《中图法》中,除少量组配复分外,主要通过通用复分、专复分和仿照复分三种形式对类目实施细分,用以增强表的适应性。随着类目复分的不断深化,势必会出现

  • 标签: 中图法 类目复分 专类复分表 分类法 中国地区表 复分标准
  • 简介:现代化理论是一种狭义的社会发展理论,属发展社会学,与历史学中的"社会发展理论"不同,不应归入K02.同理,社会学下的"[C911]社会发展和变迁"不应该是K02的交替类目,而应该作为一个正式类目存在.根据现代化理论及其文献在我国的发展前景,有必要在C911下设"现代化理论",并作适当的展开,以便集中有关的文献.

  • 标签: “现代化理论” 中图法 类目设置 社会发展理论 发展社会学
  • 简介:利用文献计量学和社会网络分析法中的相关理论和方法,对18种图情期刊2008—2012年间的互引状况进行统计与分析:通过对他引、自引、总被引情况的区分,得出各期刊在文献交流中都有各自的定位与作用;使用Unicet测度18种图情期刊互引网络的密度、平均距离和凝聚力指标,证明该网络结构紧凑,连通良好;由NetDraw将18种图情期刊的核心一边缘结构模型可视化。以期为图情期刊建设和学科发展提供参考。

  • 标签: 图书馆学 情报学 期刊 引用网络
  • 简介:随着当代文化与文学研究相互渗透、文学与史学相互促进,学术研究日益深入,朱丽霞的近作《清代松江府望族与文学研究》(上海古籍出版社2006年10月出版)即是文史兼治、创获颇多的著作。本书构思新颖、研究方法独特,堪称体现文化研究新思维的范例。

  • 标签: 文学研究 松江府 望族 清代 上海古籍出版社 当代文化
  • 简介:锡山秦氏是江南文学世家,也是文献之家.其在文献学方面作了许多工作,取得了大量成果,特别是保存了大量文学文献资料,为展现家族文学面貌和发展脉络起到了不可忽视的重要作用.

  • 标签: 文献学 文学 锡山秦氏
  • 简介:我一直在思考管理学的一个问题。可能很多人会认为管理学是经济学的一个分支,但后来我发现进入管理学有很多路径。比如说,从前我们是从政治的路径进入管理学的;改革开放之后,从张维迎同志"为钱证名"之后,我们开始从经济学进入管理学,经济学由此成为如日中天的显学。但这种管理学是否能够成立呢?

  • 标签: 现代企业管理 文学名著 管理学 经济学 改革开放 张维迎