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面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
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作者 王庆丰 李旭 +1 位作者 姚春龙 程腾腾 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言... 研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。 展开更多
关键词 中文文本转结构化查询语言 自然语言查询 中文SQL语句生成 预训练模型 text-to-sql数据集
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面向工业生产的中文Text-to-SQL模型 被引量:3
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作者 吕剑清 王先兵 +2 位作者 陈刚 张华 王明刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期2996-3002,共7页
英文自然语言查询转SQL语句(Text-to-SQL)任务的模型迁移到中文工业Text-to-SQL任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模... 英文自然语言查询转SQL语句(Text-to-SQL)任务的模型迁移到中文工业Text-to-SQL任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模型精确匹配率变低。针对迁移过程中出现的问题,提出了对应的解决方法并构建修改后的模型。首先,在数据使用过程中融入工厂元数据信息以解决表示形式不一致以及列名隐含在语义中的问题;然后,根据中文语言表达方式的特性,使用基于相对位置的自注意力模型直接通过问句以及数据库模式信息识别出where子句的value值;最后,根据工业问句查询内容的特性,使用微调后的基于变换器的双向编码器表示技术(BERT)对问句进行分类以提高模型对SQL语句结构预测的准确率。构建了一个基于铝冶炼行业的工业数据集,并在该数据集上进行实验验证。结果表明所提模型在工业测试集上的精确匹配率为74.2%,对比英文数据集Spider上各阶段主流模型的效果后可以看出,所提模型能有效处理中文工业Text-to-SQL任务。 展开更多
关键词 中文text-to-sql任务 工业数据集 元数据 自注意力模型 基于变换器的双向编码器表示技术
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多任务中文Web查询分析 被引量:1
3
作者 王继民 龚笔宏 孟涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第14期25-26,68,共3页
用户在使用Web搜索引擎进行信息查询时,可能包含单个或多个主题。该文针对大规模中文搜索引擎系统——北大天网的多任务Web查询,进行了研究和分析。结果显示:多于1/3的用户进行多任务Web查询;超过1/2的多任务会话包含2个不同的主题并... 用户在使用Web搜索引擎进行信息查询时,可能包含单个或多个主题。该文针对大规模中文搜索引擎系统——北大天网的多任务Web查询,进行了研究和分析。结果显示:多于1/3的用户进行多任务Web查询;超过1/2的多任务会话包含2个不同的主题并进行2~7次查询;多任务会话时间的均值是一般会话时间均值的2倍;天网用户的多任务查询主要有3个主题:计算机,娱乐和教育;近1/4的多任务会话中包含不确定的信息。该文用关联分析的方法发现了用户查询主题之间的一些关系。 展开更多
关键词 搜索引擎 中文Web查询 任务 关联规则
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任务因素对中文二语口语产出复杂度、准确度和流利度的影响 被引量:1
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作者 陈默 陈青 《陕西师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第6期129-143,共15页
任务复杂度作为任务设计的重要特征,对二语习得具有重要影响。基于认知假说和注意力资源有限假说,以韩国母语者为研究对象,以中文母语者数据为基线,从资源集中型变量[±空间推理]和资源分散型变量[±任务结构]调节任务复杂度,... 任务复杂度作为任务设计的重要特征,对二语习得具有重要影响。基于认知假说和注意力资源有限假说,以韩国母语者为研究对象,以中文母语者数据为基线,从资源集中型变量[±空间推理]和资源分散型变量[±任务结构]调节任务复杂度,考察任务复杂度在中文二语口语产出中的作用,发现:空间推理复杂度仅对句法复杂度产生显著影响,任务结构复杂度则对口语产出不同子维度均无显著作用;不同类型的任务变量对二语口语产出不同子维度间相关关系的影响是复杂和动态的,学习者会根据任务复杂度的变异调节认知资源在形式层和意义层上的分配。这为阐释任务因素在注意力资源方面的调配机制提供了实证支持,也为中文二语任务型口语教学的实施提供了策略指导。 展开更多
关键词 教学任务因素 中文二语口语产出 语言能力 口语教学
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基于笔画ELMo和多任务学习的中文电子病历命名实体识别研究 被引量:55
5
作者 罗凌 杨志豪 +2 位作者 宋雅文 李楠 林鸿飞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期1943-1957,共15页
近年来,电子病历文本数据不断增长,这为医学研究提供了丰富的知识来源.结合领域需求,采用有效的文本挖掘技术从电子病历文本中自动快速、准确地获取医疗知识,将对医疗健康领域的研究产生极大的推动作用.中文临床电子病历命名实体识别作... 近年来,电子病历文本数据不断增长,这为医学研究提供了丰富的知识来源.结合领域需求,采用有效的文本挖掘技术从电子病历文本中自动快速、准确地获取医疗知识,将对医疗健康领域的研究产生极大的推动作用.中文临床电子病历命名实体识别作为中文医学信息抽取的基本任务,已经受到了广泛关注.目前大多数中文电子病历实体识别工作都是在传统通用的文本表示向量基础上,通过特征工程来提升模型在医疗领域上的性能,缺乏适合中文生物医学特定领域的预训练表示向量.此外,目前现存的中文电子病历标注数据十分稀缺,标注电子病历实体需要具备专业的医学背景知识,且耗时耗力.针对这些问题,本文提出了一种基于笔画ELMo和多任务学习的中文电子病历实体识别方法.首先以笔画序列为输入对ELMo表示学习方法进行改进,利用海量无标注的中文生物医学文本学习上下文相关且包含汉字内部结构信息的笔画ELMo向量,然后构建基于多任务学习的神经网络模型来充分利用现存数据提升模型性能.此外,本文还系统地比较了实体识别常用额外特征(包括词向量、词典和部首特征)以及主流神经网络模型(包括CNN、BiLSTM、CNN-CRF和BiLSTM-CRF模型)在中文电子病历实体识别任务上的性能.实验结果表明,在该任务上BiLSTM-CRF模型获得了比其它模型更好的结果,常用额外特征中词典特征最为有效.相比其它现存方法,本文提出的基于笔画ELMo和多任务学习的神经网络模型在CCKS17和CCKS18 CNER数据集上都获得了更好的结果,F值分别为91.75%和90.05%. 展开更多
关键词 笔画ELMo 任务学习 神经网络 实体识别 中文电子病历
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基于数据增强和多任务特征学习的中文语法错误检测方法 被引量:2
6
作者 谢海华 陈志优 +2 位作者 程静 吕肖庆 汤帜 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期36-43,共8页
由于中文语法的复杂性,中文语法错误检测(CGED)的难度较大,而训练语料和相关研究的缺乏,使得CGED的效果还远未达到实用的程度。该文提出一种CGED模型,APM-CGED,采用数据增强、预训练语言模型和基于语言学特征多任务学习的方式,弥补训练... 由于中文语法的复杂性,中文语法错误检测(CGED)的难度较大,而训练语料和相关研究的缺乏,使得CGED的效果还远未达到实用的程度。该文提出一种CGED模型,APM-CGED,采用数据增强、预训练语言模型和基于语言学特征多任务学习的方式,弥补训练语料的不足。数据增强能够有效地扩充训练集,而预训练语言模型蕴含丰富的语义信息又有助于语法分析,基于语言学特征多任务学习对语言模型进行优化则可以使语言模型学习到跟语法错误检测相关的语言学特征。该文提出的方法在NLPTEA的CGED数据集进行测试,取得了优于其他对比模型的结果。 展开更多
关键词 中文语法错误检测 数据增强 任务学习
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基于多任务标签一致性机制的中文命名实体识别 被引量:1
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作者 吕书宁 刘健 +2 位作者 徐金安 陈钰枫 张玉洁 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期87-97,共11页
实体边界预测对中文命名实体识别至关重要。现有研究为改善边界识别效果而提出的多任务学习方法大多仅考虑与分词任务进行简单结合,但由于缺少包含多任务标签的训练数据,导致无法学到多个任务之间的标签一致性关系。该文提出一种新的基... 实体边界预测对中文命名实体识别至关重要。现有研究为改善边界识别效果而提出的多任务学习方法大多仅考虑与分词任务进行简单结合,但由于缺少包含多任务标签的训练数据,导致无法学到多个任务之间的标签一致性关系。该文提出一种新的基于多任务标签一致性机制的中文命名实体识别方法:将分词和词性信息融入命名实体识别模型,进而联合训练命名实体识别、分词、词性标注三种任务;建立基于标签一致性机制的多任务学习模式,增强边界信息学习,捕获标签一致性关系,更好地学习多任务表示。相较于基线模型,全样本实验、模拟小样本实验及真实小样本实验分别提升F_1值10.28%、11.17%和8.84%,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 中文命名实体识别 任务学习 标签一致性机制 BERT模型
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基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发事件抽取方法 被引量:12
8
作者 武国亮 徐继宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1891-1896,共6页
针对基于双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)的事件抽取模型仅能获取字粒度语义信息,可学习特征维度较低致使模型上限低的问题,以开放领域的中文公共突发事件数据为研究对象,提出了一种基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发... 针对基于双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)的事件抽取模型仅能获取字粒度语义信息,可学习特征维度较低致使模型上限低的问题,以开放领域的中文公共突发事件数据为研究对象,提出了一种基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发事件抽取方法FB-Latiice-BiLSTM-CRF。首先,将Lattice(点阵)机制融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络作为模型的共享层,获取句子中的词语语义特征;其次,增加命名实体识别辅助任务,以联合学习和挖掘实体语义信息,同时将命名实体识别任务的输出反馈到输入端,提取其中实体对应的分词结果作为Lattice机制的外输入,以减少该机制自组词数量大带来的运算负荷并进一步强化对实体语义特征的提取;最后,通过最大化同方差不确定性的最大高斯似然估计方法计算模型总损失,从而解决多任务联合学习产生的损失不平衡问题。实验结果表明,FB-Latiice-BiLSTM-CRF在测试集上的准确率达到81.25%,召回率达到76.50%,F1值达到78.80%,较基准模型分别提升7.63、4.41和5.95个百分点,验证了该方法对基准模型改进的有效性。 展开更多
关键词 中文突发事件 事件抽取 命名实体识别 任务学习 点阵双向长短期记忆网络 损失平衡
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融合位置编码的中文拼写纠错方法
9
作者 赵建辉 林川 +1 位作者 任丽娜 黄瑞章 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2844-2851,共8页
在中文拼写纠错任务中,字符在文本中的距离信息和顺序信息是重要的特征,因此位置编码至关重要。传统的位置编码无法区分字符的前后联系,此外二阶段方式的纠错方案存在错误传播问题。针对上述问题,提出一种多任务学习下融合位置编码的中... 在中文拼写纠错任务中,字符在文本中的距离信息和顺序信息是重要的特征,因此位置编码至关重要。传统的位置编码无法区分字符的前后联系,此外二阶段方式的纠错方案存在错误传播问题。针对上述问题,提出一种多任务学习下融合位置编码的中文拼写纠错方法,使用融合位置编码更好地为模型提供位置信息;使用多任务学习机制缓解错误传播问题,提升模型泛化能力。针对公开数据集进行实验,实验结果在F1值方面有稳定提升,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 中文拼写纠错 距离信息 顺序信息 位置编码 错误传播 融合位置编码 任务学习
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FRAD与中文名称规范控制之研究 被引量:3
10
作者 朱青青 孙凤玲 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2012年第2期19-22,共4页
通过对FRAD概念模型的研究,结合中文名称规范控制实践中的问题,分析了FRAD概念模型中,实体定义、实体属性、实体关系、用户任务四个方面带给实践工作的一些启示,希望通过对这些具体问题的解决,能够进一步推动规范控制工作的开展,并促进F... 通过对FRAD概念模型的研究,结合中文名称规范控制实践中的问题,分析了FRAD概念模型中,实体定义、实体属性、实体关系、用户任务四个方面带给实践工作的一些启示,希望通过对这些具体问题的解决,能够进一步推动规范控制工作的开展,并促进FRAD在规范控制实践中的全面应用。 展开更多
关键词 FRAD 中文名称 规范控制 实体 用户任务
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门控空洞卷积与级联网络中文命名实体识别 被引量:3
11
作者 谭岩杰 陈玮 尹钟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期1198-1203,共6页
在中文命名实体识别任务中,文本数据存在多种属性实体,传统模型需要在每个实体上进行繁杂的分类任务,工作量大,难以识别,且采用循环结构,模型运算速度较慢.本文在传统模型的基础上,提出门控空洞卷积与级联网络,门控空洞卷积提高模型运... 在中文命名实体识别任务中,文本数据存在多种属性实体,传统模型需要在每个实体上进行繁杂的分类任务,工作量大,难以识别,且采用循环结构,模型运算速度较慢.本文在传统模型的基础上,提出门控空洞卷积与级联网络,门控空洞卷积提高模型运算速度,级联结构将中文命名实体识别任务改为多任务学习,将实体的属性与位置分开标注,降低分类计算量,得到的结果再进行拼接,形成完整的标注结果.实验结果表明,本文提出的门控空洞卷积与级联结构的模型,在Resume数据集上,F1达到了95.50%,比baseline模型提高了1.79%,验证该文提出的模型具有良好的有效性与优越性. 展开更多
关键词 中文命名实体识别 门控空洞卷积 级联 任务学习
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基于多层次特征集成的中文实体指代识别 被引量:1
12
作者 张海雷 曹菲菲 +3 位作者 陈文亮 任飞亮 王会珍 朱靖波 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期126-130,共5页
实体指代识别(Entity Mention Detection,EMD)是识别文本中对实体的指代(Mention)的任务,包括专名、普通名词、代词指代的识别。本文提出一种基于多层次特征集成的中文实体指代识别方法,利用条件随机场模型的特征集成能力,综合使用字符... 实体指代识别(Entity Mention Detection,EMD)是识别文本中对实体的指代(Mention)的任务,包括专名、普通名词、代词指代的识别。本文提出一种基于多层次特征集成的中文实体指代识别方法,利用条件随机场模型的特征集成能力,综合使用字符、拼音、词及词性、各类专名列表、频次统计等各层次特征提高识别性能。本文利用流水线框架,分三个阶段标注实体指代的各项信息。基于本方法的指代识别系统参加了2007年自动内容抽取(ACE07)中文EMD评测,系统的ACE Value值名列第二。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 实体指代识别 任务标注 条件随机场模型 ACE评测
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机器阅读理解式中文事件抽取方法 被引量:3
13
作者 吴旭 卞文强 +1 位作者 颉夏青 孙利娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期93-100,共8页
事件抽取是信息抽取的重要任务之一,在知识图谱构建、金融行业分析、内容安全分析等领域均有重要应用。现有中文事件抽取方法一般为实体识别、关系抽取、实体分类等任务的级联。将事件抽取转化为阅读理解任务,可为模型引入问题所含的先... 事件抽取是信息抽取的重要任务之一,在知识图谱构建、金融行业分析、内容安全分析等领域均有重要应用。现有中文事件抽取方法一般为实体识别、关系抽取、实体分类等任务的级联。将事件抽取转化为阅读理解任务,可为模型引入问题所含的先验信息。提出一种基于预训练模型的机器阅读理解式中文事件抽取方法(Chinese event extraction by machine reading comprehension,CEEMRC),将中文事件抽取简化为两个问答模型的级联。首先对事件触发词抽取、事件类型判定、属性抽取构建相应的问答任务问题。以RoBERTa为基础构建触发词抽取和事件类型识别联合模型、事件属性抽取两个问答模型,并融入触发词先验特征、分词信息、触发词相对位置等信息来提升模型效果。最后以模型预测回答的起始和结束位置完成所需的抽取。实验使用DuEE中文事件数据集,触发词抽取和属性抽取的F1值均优于同类方法,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机器阅读理解 问答任务 预训练模型 中文事件抽取
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高师中文系学生素质初探
14
作者 许乃妍 《黑龙江高教研究》 1988年第1期17-21,共5页
赵紫阳同志在党的十三次全国代表大会的报告中指出:“从根本上说,科技的发展,经济的振兴,乃至整个社会的进步,都取决于劳动者素质的提高和大量合格人才的培养。”素质一词的含义,从生物学来讲,是指人的先天解剖的生理特点,主要就人的感... 赵紫阳同志在党的十三次全国代表大会的报告中指出:“从根本上说,科技的发展,经济的振兴,乃至整个社会的进步,都取决于劳动者素质的提高和大量合格人才的培养。”素质一词的含义,从生物学来讲,是指人的先天解剖的生理特点,主要就人的感觉器官和神经系统的特点而言的。从管理学角度来讲。 展开更多
关键词 中文系学生 赵紫阳 全国代表大会 第二课堂活动 教育实习 专业思想教育 中文专业 教学原则 教学全过程 教学任务
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中文系先秦两汉文学研究室立成
15
《东北师大学报(哲学社会科学版)》 1982年第3期65-65,共1页
中文系以先秦两汉文学为主要研究任务的研究机构先秦两汉文学研究室于1982年4月成立。研究室将在马克思主义、列宁主义和毛泽东思想指引下,结合先秦两汉文学的实际状况,全面地辑存和整理专业的文献资料和其他有关资料,对先秦两汉文学的... 中文系以先秦两汉文学为主要研究任务的研究机构先秦两汉文学研究室于1982年4月成立。研究室将在马克思主义、列宁主义和毛泽东思想指引下,结合先秦两汉文学的实际状况,全面地辑存和整理专业的文献资料和其他有关资料,对先秦两汉文学的专书、专集、专论、作家、作品,文学思想和文学史的课题,进行有计划地、系统地研究。 展开更多
关键词 研究室 研究任务 先秦两汉文学 中文 毛泽东思想 结合 马克思主义 文学思想 列宁主义 文献资料
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《中国癌症杂志》长摘要写作要求
16
作者 《中国癌症杂志》编辑部 《中国癌症杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期160-160,共1页
文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Backgr... 文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Background and purpose)、方法(Methods)、结果(Results)及结论(Conclusion)4个部分。①背景与目的:由背景和目的两部分组成,应先介绍本研究基于何背景开展(包括研究、研制、调查等的前提、目的和任务,所涉及的主题范围),然后阐述本研究的目的(本研究旨在……)。 展开更多
关键词 摘要写作 主题范围 结构式摘要 英文摘要 摘要字数 中文摘要 写作要求 目的和任务
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《中国癌症杂志》长摘要写作要求
17
作者 《中国癌症杂志》编辑部 《中国癌症杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期570-570,共1页
文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Backgr... 文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Background and purpose)、方法(Methods)、结果(Results)及结论(Conclusion)4个部分。(1)背景与目的:由背景和目的两部分组成,应先介绍本研究基于何背景开展(包括研究、研制、调查等的前提、目的和任务,所涉及的主题范围),然后阐述本研究的目的(本研究旨在……)。 展开更多
关键词 摘要写作 主题范围 结构式摘要 英文摘要 摘要字数 中文摘要 写作要求 目的和任务
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《中国癌症杂志》长摘要写作要求
18
作者 《中国癌症杂志》编辑部 《中国癌症杂志》 CSCD 北大核心 2024年第12期1133-1133,共1页
文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Backgr... 文章摘要写作需要以长摘要格式,中文摘要字数在800~1000字,一般不超过1000字。英文摘要的内容应与中文摘要一致。写作要求如下:⑴论著类稿件的摘要需按照结构式摘要的模式写作。《中国癌症杂志》要求的结构式摘要包括:背景与目的(Background and purpose)、方法(Methods)、结果(Results)及结论(Conclusion)4个部分。(1)背景与目的:由背景和目的两部分组成,应先介绍本研究基于何背景开展(包括研究、研制、调查等的前提、目的和任务,所涉及的主题范围),然后阐述本研究的目的(本研究旨在……)。 展开更多
关键词 摘要写作 主题范围 结构式摘要 英文摘要 摘要字数 中文摘要 写作要求 目的和任务
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学校 家庭共架教育桥梁——“一封家书”活动的综合思考
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作者 张宏 田青青 《思想政治教育研究》 1998年第1期24-25,共2页
大学生思想政治教育工作是高校的一项重要任务,也是学校和家庭的共同责任。黑大中文系的“一封家书”活动,正是起到了联系家庭和学校的纽带作用,也是新形势下学校、家庭“手牵手”共同进行政治教育的一次探索。这次活动我们着重从两个... 大学生思想政治教育工作是高校的一项重要任务,也是学校和家庭的共同责任。黑大中文系的“一封家书”活动,正是起到了联系家庭和学校的纽带作用,也是新形势下学校、家庭“手牵手”共同进行政治教育的一次探索。这次活动我们着重从两个方面进行了调查:一是把学生在校综合表现寄给家长,让家长了解孩子在校的学习、工作、生活和思想等方面的实际表现;二是根据培养人才的方向提出十二个热点问题,请家长回答。结果表明,家长反应强烈,有95%的家长在回信中表示非常赞同这种作法。他们中大部分同时发回两封,一封写给系里。 展开更多
关键词 学生思想政治教育工作 学校 家庭 培养人才 共同责任 热点问题 重要任务 高校 学习成绩 中文
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基于脑电溯源的顿悟状态脑功能网络研究 被引量:2
20
作者 季淑梅 刘庆 +2 位作者 许艳楠 许全盛 黎捷 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第8期677-684,共8页
利用脑电(EEG)溯源方法,将头皮记录的EEG信号重建大脑皮层源信号的分布模式,以大脑皮层源信号构建顿悟状态脑网络并计算网络的属性参数,探讨顿悟的神经机制。选取14名被试进行中文远距离联想任务(CRAT),同步记录64导EEG,分别对beta(14~... 利用脑电(EEG)溯源方法,将头皮记录的EEG信号重建大脑皮层源信号的分布模式,以大脑皮层源信号构建顿悟状态脑网络并计算网络的属性参数,探讨顿悟的神经机制。选取14名被试进行中文远距离联想任务(CRAT),同步记录64导EEG,分别对beta(14~30Hz)和高gamma(50~80Hz)节律的EEG溯源数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络并计算网络的节点度和聚类系数。结果显示,顿悟状态beta节律和gamma节律的脑网络的节点度、聚类系数均高于非顿悟状态,且其gamma节律的脑网络属性参数高于beta节律,提示顿悟的神经机制与beta节律、尤其与高gamma节律的脑功能连接增强及脑信息传输能力提高有关。相较于头皮EEG信号,大脑皮层源信号更准确地体现皮层区域间连接特性,本研究为揭示认知的神经机制提供了新视角。 展开更多
关键词 脑网络 顿悟 脑电(EEG)溯源 同步似然分析 中文远距离联想任务(CRAT)
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