英语精读课堂教学步骤谈

在大学英语精读课程的教学中,不少教师认为应该在字、词、句、篇等各方面精讲细练,此做法容易导致教师难讲、学生厌听的现象。按照自由发言、导读、课文讲解和教学反馈的教学步骤能调动学生学习的积极性、主动性和创造性。     

对《实用英语》翻译教学中若干问题的思考

结合高职高专英语翻译教学的实际情况，重点对三个方面的问题进行了阐述：首先讨论了翻译在实用英语教学中的地位和作用，其次分析了翻译教学的基本原则和基本模式，最后对学生翻译中的常见错误及解决的方法进行了总结，并提出了相应的办法。     

浅析法律文书语言的精确性与模糊性

法律文书由于具有很强的专业性,因而也就具有应用文书的一般写作特点,尤其在语言的精确性方面要求甚严,但模糊语言的恰当运用,同样能不偏不倚地准确表意,使文书能达到其基本地的使用目的。     

多元智力理论与英语学习

加德纳教授认为人在实际生活中所表现出来的智能是多种多样的，智能具有差异性，既有个体间差异，也有个体内部的差异；人的智能可以通过后天的教育和学习得到开发和逐步加强。作者以多元智力理论为基础，探讨它对英语学习的指导意义。     

交际性英语学习策略在英语教学中的实施

交际策略是交际能力的一个重要组成部分.运用一定的教学方法,使学生学会使用交际性英语学习策略,提高学生的交际策略能力,对于学生进行有效交际具有重要作用和意义.     

科技英、俄语虚拟语气的简要比较

本文就科技英语和科技俄语的虚拟语气进行了简要对比。     

Characterisation of Sol-Gel TiO2 Films by Etching

This article describes the SmartKom Companion, one of three demonstrators developed within the SmartKom project whose goal has been to provide an intuitive and intelligent interface for non-expert users to everyday computer-based applications in different scenarios of use. Conceived for the SmartKom Mobile scenario, the Companion allows intuitive multimodal interaction for drivers and pedestrians. The development of the SmartKom prototypes was constantly accompanied by Wizard-of-Oz experiments as well as system evaluations at different stages of the project. Some usability evaluation results relative to the SmartKom Companion will also be presented.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

嵌入式系统前端开发工具的设计与实现

主要介绍了为更好地对嵌入式系统中硬件环境作形式化描述而开发的ＥＨＤＬ语言,首先介绍了ＨＥＤＬ语言的设计模型和程序结构,然后介绍ＥＨＤＬ语言编译器的主要实现技术。