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仪式展演与文本组合:敦煌佛教赞叹的文体学考察: 1; 作者张慕华《学术研究》北大核心 2025年第3期162-169,共8页; 敦煌遗书中的赞叹文本广泛地应用于佛教戒律修行仪式、唱导斋会和功德法会等世俗佛事活动,其性质属于宗教礼仪实用文体。其中,除了独立咏唱的偈颂、歌赞外,还包含大量组合型赞叹文本,它们以结构性功能文体形式生成仪文并参与佛教仪式展... 展开更多; 关键词赞叹文体敦煌佛教仪式文本组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

大单元视野下的初中文本组合教学策略——以《老王》《背影》为例被引量：2: 2; 作者耿红卫梁乐乐《语文建设》北大核心 2024年第9期35-38,51,共5页; 新时代课程改革以发展学生核心素养为主线,基于《义务教育语文课程标准(2022年版)》提倡的大单元教学是培育学科核心素养的有效方式,也是落实立德树人宗旨的必然选择。大单元视野下的初中语文文本组合教学以学科核心素养为目标导向,以... 展开更多; 关键词大单元核心素养文本组合教学深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合图像与文本特征的组合检索方法: 3; 作者秦钰淑杨良怀 +1 位作者朱艳超龚卫华《电子学报》北大核心 2025年第2期558-567,共10页; 随着电商领域图像数据的爆炸式增长,针对目标图像的检索成为信息检索研究中的挑战性工作.现有的传统图像检索模型仅依靠单一文本描述或相似图像,难以准确捕捉用户的检索意图,导致检索结果不理想.为了解决该难题,本文提出了一种融合图像... 展开更多; 关键词图像文本组合检索图像特征文本特征特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Boost和信任函数的多文本分类器组合模型被引量：1: 4; 作者王爱华张铭 +1 位作者杨冬青唐世渭《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第2期51-54,共4页; 人们对文本分类已经进行了大量的研究,取得很多研究成果,设计多种分类器,达到相当高的分类精确度。但使用单分类器进行文本分类有一些缺点,如分类模型对样本的敏感性,而且单分类器的分类精度很难再有很大的提高。因此,使用多分类器以提... 展开更多; 关键词 BOOST 信任函数多文本分类器组合模型文档管理信息处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多种特征选择的NB组合文本分类器设计: 5; 作者樊康新《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第24期191-193,共3页; 针对朴素贝叶斯(NB)分类器在分类过程中存在诸如分类模型对样本具有敏感性、分类精度难以提高等缺陷,提出一种基于多种特征选择方法的NB组合文本分类器方法。依据Boosting分类算法,采用多种不同的特征选择方法建立文本的特征词集,训练N... 展开更多; 关键词特征选择朴素贝叶斯组合文本分类器 BOOSTING算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名仪式展演与文本组合:敦煌佛教赞叹的文体学考察: 1; 作者张慕华; 机构中山大学学报编辑部; 出处《学术研究》北大核心 2025年第3期162-169,共8页; 基金国家社科基金一般项目“佛教传播与敦煌文学文体研究”(22BZW067) 教育部哲学社会科学基金项目“唐前佛教杂记文体研究”(19YJA751053)的阶段性成果。; 文摘敦煌遗书中的赞叹文本广泛地应用于佛教戒律修行仪式、唱导斋会和功德法会等世俗佛事活动,其性质属于宗教礼仪实用文体。其中,除了独立咏唱的偈颂、歌赞外,还包含大量组合型赞叹文本,它们以结构性功能文体形式生成仪文并参与佛教仪式展演。从文体生成角度看,佛教赞叹文本的生成路径来自“依经略出”和“因仪制文”。佛教传播方式不仅决定了佛教赞叹文本的文体面貌,还深刻影响了其发展趋势。在佛教僧团内部传播系统中,赞叹文本展现出鲜明的宗教仪文特点,而在佛教面向世俗的外部传播领域,赞叹文本则呈现出浓厚的世俗化与本土化色彩。敦煌佛教赞叹文本的文体学考察,揭示了文体与仪式之间的紧密联系以及宗教礼仪文体特殊的生成机制,还原了文本在文化传播实践中生动而又复杂的文体演进历程,凸显了文化传播对于文体发展的重要作用。; 关键词赞叹文体敦煌佛教仪式文本组合; 分类号 I206.2 [文学—中国文学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大单元视野下的初中文本组合教学策略——以《老王》《背影》为例被引量：2: 2; 作者耿红卫梁乐乐; 机构河南师范大学文学院; 出处《语文建设》北大核心 2024年第9期35-38,51,共5页; 基金河南省教育科学“十四五”规划2024年度重点课题“STEAM教育理念下中学语文深度学习的可行性分析与实践路径研究”(课题编号:2024JKZD13)研究成果。; 文摘新时代课程改革以发展学生核心素养为主线,基于《义务教育语文课程标准(2022年版)》提倡的大单元教学是培育学科核心素养的有效方式,也是落实立德树人宗旨的必然选择。大单元视野下的初中语文文本组合教学以学科核心素养为目标导向,以整合性的学科核心知识为统摄,打破传统单篇教学的壁垒,整合目标、内容、情境、资源等要素,实施组合教学。以大单元理念为统领的初中语文文本组合教学策略主要有四点。一是明确核心知识,提炼组合教学主题。二是提出驱动任务,规划实践活动。三是提供教学支架,提高文本解读能力。四是以目标为出发点,实现“教—学—评”一体化。; 关键词大单元核心素养文本组合教学深度学习; 分类号 G633.3 [文化科学—教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合图像与文本特征的组合检索方法: 3; 作者秦钰淑杨良怀朱艳超龚卫华; 机构浙江工业大学计算机学院中国电子口岸数据中心杭州分中心; 出处《电子学报》北大核心 2025年第2期558-567,共10页; 基金浙江省重点研发计划“领雁”项目(No.2022C01088)。; 文摘随着电商领域图像数据的爆炸式增长,针对目标图像的检索成为信息检索研究中的挑战性工作.现有的传统图像检索模型仅依靠单一文本描述或相似图像,难以准确捕捉用户的检索意图,导致检索结果不理想.为了解决该难题,本文提出了一种融合图像与文本特征的组合检索方法,采用Swin Transformer(SwinT)提取参考图像的多层特征,将图像与文本特征在多个层级上进行融合,使文本特征能够多层次、细粒度地修改参考图像特征,以更接近目标图像特征.然后,将修改后的图像特征与目标图像特征嵌入到一个空间中进行相似性度量,并采用基于批次的分类损失来优化检索性能.在Fashion200k、MIT-States和CSS这3个数据集上的实验结果表明,相较于现有主流方法,本文方法在性能上平均提升了5个百分点.; 关键词图像文本组合检索图像特征文本特征特征融合; Keywords combined image and text retrieval image features text features features fusion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Boost和信任函数的多文本分类器组合模型被引量：1: 4; 作者王爱华张铭杨冬青唐世渭; 机构北京大学计算机系北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第2期51-54,共4页; 基金 973国家重点基础研究发展规划资助(编号:G1999032705); 文摘人们对文本分类已经进行了大量的研究,取得很多研究成果,设计多种分类器,达到相当高的分类精确度。但使用单分类器进行文本分类有一些缺点,如分类模型对样本的敏感性,而且单分类器的分类精度很难再有很大的提高。因此,使用多分类器以提高分类的精度是一个非常活跃的研究领域。文章提出使用近年在传统概率统计方法之上发展起来的信任函数理论和方法对多个文本分类器进行组合使用。具体方法是使用信任函数将分类结果进行综合,得到最终的分类结果。实验证明,基于信任函数的信息综合方法比已有的方法更合理,精度也得到提高。; 关键词 BOOST 信任函数多文本分类器组合模型文档管理信息处理; Keywords text classification,belief function,Boost; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多种特征选择的NB组合文本分类器设计: 5; 作者樊康新; 机构南通大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第24期191-193,共3页; 基金南通大学自然科学基金资助项目(08Z030); 文摘针对朴素贝叶斯(NB)分类器在分类过程中存在诸如分类模型对样本具有敏感性、分类精度难以提高等缺陷,提出一种基于多种特征选择方法的NB组合文本分类器方法。依据Boosting分类算法,采用多种不同的特征选择方法建立文本的特征词集,训练NB分类器作为Boosting迭代过程的基分类器,通过对基分类器的加权投票生成最终的NB组合文本分类器。实验结果表明,该组合分类器较单NB文本分类器具有更好的分类性能。; 关键词特征选择朴素贝叶斯组合文本分类器 BOOSTING算法; Keywords feature selection Naive Bayes（NB） combination text classifier Boosting algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	仪式展演与文本组合:敦煌佛教赞叹的文体学考察	张慕华	《学术研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	大单元视野下的初中文本组合教学策略——以《老王》《背影》为例	耿红卫梁乐乐	《语文建设》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合图像与文本特征的组合检索方法	秦钰淑杨良怀朱艳超龚卫华	《电子学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Boost和信任函数的多文本分类器组合模型	王爱华张铭杨冬青唐世渭	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多种特征选择的NB组合文本分类器设计	樊康新	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料