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第一篇论文摘要：基于LDA和Word2Vec的推荐算法研究
随着虚拟装备维修技术的快速发展,交互式训练辅助系统的研究和开发日益受到重视.但是,国内外开发的大量虚拟维修训练系统要求受训人员对于系统的了解和掌握程度较高,并且本身并不能够提供及时的问答和帮助等辅助功能.因此,怎样使受训人员的训练学习模式更加高效便捷且具有更好的人机交互体验成为亟待解决的问题.本文针对以上问题对用户的个性化问答和推荐进行了研究和并完成了相关系统的实现,具体工作主要为以下四点：
(1)对问答系统和个性化推荐技术及其现状进行了分析和研究,并由此引出了相关模型的研究和改进.
(2)对本系统中关键技术进行深入研究和实验验证.首先对LDA主题模型及其原理进行了研究,该模型可以挖掘文本的潜在主题分布信息,通过LDA模型的训练和处理可以得到知识文档集和用户文档在不同主题上的分布,本文设计实验对LDA模型和传统的向量空间模型进行了对比,结果证明了LDA模型在文档的相关性匹配上的优势.本文还对word2vec及词向量技术进行了研究和相关实践,通过实验验证了其在文本相似度计算上的良好效果.
(3)基于对LDA和word2vec的研究和相关实验分析,本文提出了一种改进的问答相关度匹配算法,该算法结合了两种技术所抽取的文本的主题信息和深层语义,能够更加深入的挖掘文本的潜在语义信息并进行更加准确的相似度计算,通过实验发现,此算法取得了较好的效果.本文还对用户的个性化文档推荐和问题推荐技术进行了研究,对不同的用户进行准确全面的文档和问题推荐,帮助用户获得更高的获取信息的效率和更好的个性化交互体验.
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(4)基于前文的研究基础和相关工作,完成了本文系统的整体架构设计、数据库设计、处理流程分析、功能模块设计等工作,并利用B/S结构的相关技术实现了系统的具体开发工作.
第二篇摘要范文：RELEVANCE, WORD MEANING AND COMMUNICATION: THE PAST, PRESENT AND FUTURE OF LEXICAL PRAGMATICS
Lexical pragmatics is a rapidly developing branch of linguistics that investigates the processes by which linguistically-specified (',literal',) word meanings are modified in use. Well-studied examples include narrowing (e.g. drink used to mean ',alcoholic drink',), approximation (e.g. square used to mean ',squarish',) and metaphorical extension (e.g. dragon used to mean ',frightening person',). In the past, narrowing, approximation and metaphorical extension have been seen as distinct pragmatic processes and studied in isolation from each other. Recently, relevance theorists (e.g. Sperber &, Wilson 1998, Carston 2002, Wilson &, Sperber 2002) have been defending the alternative view that they are outcomes of a single pragmatic process which fine-tunes the interpretation of virtually every word. After briefly outlining some of the arguments for this unified relevance-theoretic approach, and illustrating its application to some examples from daily communication, I will suggest some ways in which it might be tested,
第三篇word论文摘要：基于Word2Vec主题提取的微博推荐
近几年,为了解决微博上的信息过载问题,研究者们先后提出了一些基于微博的个性化信息和好友推荐算法,然而目前大部分对微博的分析都是在好友关系以及社交网络结构上,针对微博内容进行的分析比较少.在现实中,用户要面对所有被关注者发布的信息,这些信息中有大量的是用户不感兴趣的,且用户常常无法跟踪并掌握关注的主题.针对如何提取微博信息的主题并实现主题下的基于内容的推荐,本文将深入探讨.本文提出了一种基于word2vec主题提取的微博推荐框架.该框架能够提取出用户历史数据的主题偏向,再对新来的微博数据进行过滤以去除用户不感兴趣的内容,并对用户感兴趣的内容匹配主题,最后实现主题下的推荐.针对微博短文本,本文提出了一种基于word2vec的聚类方法来实现主题提取.同时为了验证推荐框架的准确性,我们进行了一系列对比实验.对比实验主要有基于word2vec的聚类与LDA、K-means聚类的效果对比,融合微博多特征的分类与一般分类效果的对比,不同主题下的基于内容的推荐与已有的一些微博推荐方法的对比.实验结果表明,本文提出的推荐框架是可行的.
第四篇word论文摘要模板：基于VBA的WORD文档自动评阅技术研究
首先介绍了VBA技术,在实践的基础上,提出了一个Word操作题自动评阅方案,给出了方案中Word操作题的存储结构,详细分析了阅卷方案的主要算法,最后简要阐述了实现自动阅卷的VBA的关键技术.
第五篇word论文摘要怎么写：VC平台下基于OLE的Word自动化操作应用
在工程项目中,需要将最后的实验结果和数据提供给用户.但简单的文本形式无法生成复杂的表格和图形,而程序界面的形式不便让用户对实验结果和数据进行进一步的总结和修改.采用Word文档形式可以利用Word的强大文档编辑处理功能,生成复杂的图文及报表,便于用户进行进一步的编辑打印等操作.介绍在VC开发平台下,基于OLE技术,实现了对Word的自动化操作,将实验结果以复杂Word文档的形式反馈给用户.结合一个工程项目中的Word报表生成过程,并给出了具体的实现步骤.
第六篇摘要范文：基于VC++的Word文档自动生成技术
采用COM技术调用OLE自动化对象,实现了Word文档在VC++平台中的自动生成.运用书签定位和光标跟随相结合的技术,在自动生成的Word文档中精确插入了文字、图片、表格和目录.
第七篇word论文摘要范文：Word自动阅卷系统的设计与实现
概述了现有的Office自动阅卷的类型与方法.相对于记录操作步骤进行评分的方法,分析结果文档实现阅卷评分的方法具有明显的优势,不存在适应性差与误判问题而被广泛采用.提出了基于COM自动化技术进行自动阅卷的方法,它可以克服其它方法所具有的编程难、速度慢、对文档类型有限制等缺点.介绍了基于COM自动化技术设计的Word自动阅卷系统逻辑框架,给出了系统组件的主要算法,并对配置文件形成语法进行了定义.以测试参数配置工具为例,介绍了主要实现技术.
第八篇word论文摘要格式：基于C#.NET的Word报告生成功能开发
自动生成Word文档报告功能是办公自动化系统中的重要组成部分.采用调用COM组件实现C#.net对Word的控制的技术,将文档中的文字部分和表格部分分别插入到Word报告中,同时提出了使用文档光标跟随定位的方法来控制文档的起始位置和格式,并在相应的位置上插入对应的内容.
第九篇word论文摘要：Chinese New Word Identification:A Latent Discriminative Model with Global Features
Chinese new words are particularly problematic in Chinese natural language processing.With the fast development of Internet and information explosion,it is impossible to get a complete system lexicon for applications in Chinese natural language processing,as new words out of dictionaries are always being created.The procedure of new words identification and POS tagging are usually separated and the features of lexical information cannot be fully used.A latent discriminative model,which combines the strengths of Latent Dynamic Conditional Random Field(LDCRF) and semi-CRF, is proposed to detect new words together with their POS synchronously regardless of the types of new words from Chinese text without being pre-segmented.Unlike semi-CRF,in proposed latent discriminative model,LDCRF is applied to generate candidate entities,which accelerates the training speed and decreases the computational cost.The complexity of proposed hidden semi-CRF could be further adjusted by tuning the number of hidden variables and the number of candidate entities from the Nbest outputs of LDCRF model.A new-word-generating framework is proposed for model training and testing, under which the definitions and distributions of new words conform to the ones in real text.The global feature called",Global Fragment Features",for new word identification is adopted.We tested our model on the corpus from SIGHAN-6. Experimental results show that the proposed method is capable of detecting even low frequency new words together with their POS tags with satisfactory results.The proposed model performs competitively with the state-of-the-art models.
第十篇摘要范文：VC中用Word实现文档的自动生成和排版的研究
Microsoft Office Word是一款办公自动化软件,其功能强大、使用简单是该软件具有的显著特征,因此被广泛应用于各行各业的文档处理中.在绝大多数情况下人们使用的是Office Word的可视化文档编辑环境,很少有人注意到这款文档处理软件的其他深层功能.Office Word软件还为我们提供了OLEAutomation自动化程序接口,或者称为组件对象模型(COM).通过使用该对象模型,可以使用程序对Word进行自动化操作,从而实现在程序中调用Word软件对应功能.目前,文档的规范性主要依靠Word使用者进行人工排版和检测,但是在很多细微的地方无法直接观察出文档格是否式与要求者的规范符合,因而需要花费大量时间和人力对文档格式检查,并且准确性还会随着论文篇幅的增加而逐渐降低.实现文档格式排版的自动化和智能化检测,审阅人员可以把主要精力集中到文档的内容层面上,这样可以提高文档撰写者的工作效率并保证了文档的内容质量.本论文是使用VC++环境开发的一种实现Word文档自动生成和文档格式自动排版系统.本系统可以自动检测文档中的格式并与要求的格式进行对比,从而发现文档中与要求格式不符合的段落,最后生成检测报告,当使用者查阅生成的报告后,可以使用本系统的文档格式自动排版功能,用户启动该功能时,软件会按照文档分析阶段生成的文档检测报告进行格式校正.本论文通过六个部分阐述该系统的设计思想和实现方法以及最终的测试结果.第一章介绍了该课题的研究背景、国内外研究现状以及本课题要研究的内容；第二章介绍了相关技术以及所使用的开发工具介绍；第三章介绍了系统的总体设计方案；第四章介绍了系统的详细设计过程；第五章介绍了软件的测试结果；最后,对该系统进行了整体总结和未来展望.
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