导读:本文包含了多主题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:教育成效,学习收获,领导干部,习近平,宗旨意识,理论学习,两面人,念坚,不动心,执政根基
多主题论文文献综述
张汝明[1]（2019）在《理论学习收获多 主题教育成效好》一文中研究指出理论学习是主题教育的第一步,是打基础的环节,影响乃至决定着主题教育成效。理论学习的核心内容是习近平新时代中国特色社会主义思想,领导干部要全面系统学,深入思考学,联系实际学。通过学习深刻把握习近平新时代中国特色社会主义思想的重大意义、科学体系、丰富内涵、精(本文来源于《秦皇岛日报》期刊2019-10-22）
覃毅[2]（2019）在《名家讲学干货多 主题采风人文浓》一文中研究指出南方日报讯 （见习/覃毅）7日，由广东省作家协会主办的“粤港澳大湾区文学周”系列活动之“粤港澳作家进校园、进企业、进图书馆”活动在各个讲学点开展，粤港澳叁地作家与读者互动，为广大读者开讲“有意思的小说：意态与新形势”“为什么今天还要读文学”“新时代的(本文来源于《南方日报》期刊2019-07-08）
曹春萍,武婷[3]（2019）在《多主题下基于LSTM语义关联的长文本过滤研究》一文中研究指出现如今互联网上出现了很多评论性文章,这些文章字符数多,且包含较多与主题无关的信息,会影响后续的文本分析任务的性能。因此,针对传统的解决方案不能够对多主题长文本进行建模,以及现有的神经网络无法从相对较长的时间步长中捕获语义关联等问题,文中提出了一种结合单层神经网络和分层长短记忆网络的深度网络模型,并在长文本过滤任务中进行应用。该模型通过词语层LSTM网络获得句子内部词语之间的关系并得到具有语义的句向量,然后将句向量输入主题依赖度计算模型和句子层LSTM网络模型,进而得到句子与各主题类别的依赖度以及待过滤句子与其他句子之间的关联。最后,在从马蜂窝获取的游记数据集上进行的实验表明,该模型相比SVM、朴素贝叶斯、LSTM、Bi-LSTM等效果更好。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年11期）
刘桂岩[4]（2019）在《多主题听力材料在高中英语听力教学中的运用》一文中研究指出目前我国高中英语听力教学存在着一定问题,英语听力材料的主题选择十分单一,不利于学生听力水平的提高。所以,为改变这一现实情况,本文针对高中英语听力教学中多主题听力材料的应用进行了深入的分析,希望为高中生英语听力水平以及英语综合能力的提高提供积极的参考价值。(本文来源于《新课程教学(电子版)》期刊2019年11期）
刘圆圆[5]（2019）在《今年端午假期旅游亮点多》一文中研究指出粽叶飘香，龙舟竞渡。上半年最后一个小长假——端午节即将到来。日前，从几家旅游机构获悉，端午节小长假期间机票价格相较于“五一”略低，再加上几个临近的主题日，使得端午假期出游意愿高涨。此外，奔着美食出游也成为端午假期的出游方向之一。机票便宜 出(本文来源于《人民政协报》期刊2019-06-07）
周浩[6]（2019）在《多主题混合的中文评论情感分析研究》一文中研究指出随着互联网的发展,通过自媒体发表的评论文本大量涌现。这些评论既有来自电子商务网站的商品评价,也有通过自媒体发表的对自己所经历的事物观点或看法。依据这些评论可解决多方面的问题,例如辅助用户消费决策、帮助商家优化商品、进行互联网舆情分析等。但对评论整体的情感分析不能在商品属性上帮助用户减轻信息过载与认知成本,因此针对评论中多个主题的情感分析研究受到了广泛关注。多主题混合的情感分析研究包括评价对象提取和情感倾向性分析两个子任务。针对传统情感分析方法不能细化用户情感倾向且无法明确商品属性的缺陷,本文结合中文语言特点,在提取评价对象过程中融合中文词语内部位置信息与词性信息,在情感倾向性分析过程中引入修饰词信息并添加评价实体与情感词的依赖关系,通过深度神经网络模型,对评论中的多个情感主题进行情感分析。本文的主要研究工作与创新点如下:(1)进行基于词语内部位置信息与词性信息的评价对象提取研究。首先分析词语内部信息,通过字符表征优化策略,按词语内部位置为字符分配两个向量,实现同一个字符在不同词语中有不同的表征,弥补了序列标注过程中忽略的词语内部信息。其次考虑到词性信息,相同词性的词语在句子中常常扮演相似的角色。因此通过对中文评论进行词性标注,使用神经网络模型学习词性特征获得中文评论的词性规则,深化对词性信息的理解。(2)分析序列标注模型在评价对象提取中的优势。将评价对象提取问题转换为序列标注问题后,为充分捕获融合的词语内部位置信息与词性信息,提取模型引入双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)学习文本序列,配合条件随机场(CRF)层克服标签偏差,从而提高评价对象提取的准确率。此外针对标注结果无法匹配<评价实体,情感词>对的现状,优化标注标签。在BIO标注标签基础上增加标记,记录当前标注对象是否存在匹配的评价实体或情感词,从而使得标注结果具备结构特性,优化评价对象提取的结果。(3)进行融合情感修饰词与评价实体的情感倾向性分析研究。由于评价对象提取结束后,只需对提取出的情感词进行情感倾向性判断,严重缺少特征信息。一方面,利用已有情感资源结合评论文本构建情感修饰集。从否定词、程度级别词、转折词与虚拟语气等方面为情感词添加修饰内容,将修饰词作为情感词的情感要素信息。并将修饰词以前缀形式生成情感短语,丰富情感特征。另一方面,考虑到情感词的情感倾向严重依赖于所评价的对象,因此把情感词对应的评价对象作为第二个重要的情感要素,并以前缀的形式添加到情感短语中,构成情感短句,补充情感词的领域依赖信息,最终提高情感倾向分析模型的分类性能。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
李晓莉,张慧明,李晓光[7]（2019）在《多主题的图像描述生成方法研究》一文中研究指出基于Encoder-Decoder神经网络结构的图像描述生成方法通常假定任何主题下的词分布是一致的,导致解码器拟合了一般意义上的词分布.针对于此,本文提出了一种基于多主题的图像描述生成方法 TIC,在传统的Encoder-Decoder结构基础上,引入主题语言模型和图像主题模型拟合图像描述混合概率模型,基于该模型,设计了一种基于多主题的神经网络,并采用独立训练组件的方式.通过大量实验表明,TIC在BLEU,METEOR,CIDER,ROUGE性能上比传统方法表现得更好.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年05期）
任清松,刘丽莹,黄浩珉[8]（2019）在《临邑旅游“火”起来》一文中研究指出临邑讯（任清松 刘丽莹 黄浩珉）“没想到一个小村的旅游竟这么火，连车都停不下。”5月4日，到临邑县临盘街道前杨村游玩的市民曹先生感慨地说。这个“五一”假期，像前杨村一样，临邑县的旅游持续升温。赏槐花、坐七彩滑道、体验真人CS……在临邑县红坛寺森(本文来源于《德州日报》期刊2019-05-09）
张慧明[9]（2019）在《多主题的图像摘要生成方法研究》一文中研究指出图像描述生成任务(Image Caption)是一个融合了计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的综合类问题,可以简单的理解为将输入的图像翻译成关于图像内容的描述的过程。实现该任务对于机器来说具有一定的挑战性,需要将这一大问题划分为以下几个子任务:(1)识别图中目标对象;(2)找到目标对象之间的联系;(3)用自然语言陈述图像表达内容。其中理解目标对象之间的联系,并且用自然语言描述出来是实现图像描述生成任务中的重难点。该任务的应用场景非常广泛,一般是给照片匹配文字,即用户拍了一张照片,利用图像描述生成技术可以匹配到合适的文字,对于用户来说既方便检索,又省去了用户手动配文字的时间。又或者应用在帮助视觉障碍者理解图像内容等等。迄今为止,常见的图像描述生成方法大致可以分为叁大类,其中基于神经网络的是最准确,研究价值最高的图像描述生成方法。基于神经网络的图像描述生成方法一般采用编码解码结构,当利用解码器Decoder对中间编码生成词序列时,通常仅考虑训练文本的词分布,假定了在任何主题下的词分布都是一致的,并没有考虑主题对词分布的影响,导致解码器拟合了一般意义上的词分布。事实上,不同主题下的词分布的区别往往非常明显。因此如何结合图像的主题以及图像特征获得更为准确的文本描述,是本文解决的第一个问题。本文接下来的工作是将同一主题下的图像生成完整的摘要,一般生成摘要的技术主要是分为抽取式和生成式,抽取式的代表算法主要是TextRank算法,但是该算法在选择句子的时候只考虑到样本之间的相似性,却忽略了摘要生成后的多样性以及摘要的信息的完整性,生成的摘要往往与分组选择句子有关,如何结合句子的分组来获取更为准确的完整的摘要是本文解决的第二个主要问题。针对以上问题,本文提出一种基于主题的图像描述生成方法TIC(Topic based Image Caption)和基于分组的多图像摘要生成方法GIC(Group based Image Caption),主要内容包括:(1)提出一种基于主题的图像描述生成方法TIC,设计了一种多主题神经网络结构,该网络结构主要由传统的NIC模型,和基于主题图像描述生成概率模型两部分组成,通过两个模型结合图像的主题以及图像的特征分别独立训练,获得更为准确的文本描述。(2)提出一种基于分组的多图像摘要生成方法GIC,首先利用TextRank算法求出同一主题下的图像生成描述的重要程度排序的情况,再设定一个相似阈值,如果两个句子描述达到相近阈值就认为这两个句子是一组,抽取句子生成摘要时假设需要抽取40%的原文档的句子,则需要取出每组的总句子数量乘以40%作为该组抽取的句子的数量,再将句子排序后生成摘要,保证摘要生成的流畅性和可读性。(3)最后,通过在MSCOCO、Flickr8k、Flickr30k等数据集上与其他几种方法进行了大量的实验验证。实验结果表明,同传统的图像描述生成方法相比,本文所提出的方法TIC适用于图像描述生成,提出的基于分组的多图像摘要生成方法在相应的评价标准上确实有所提高。(本文来源于《辽宁大学》期刊2019-05-01）
朱歌[10]（2019）在《多主题作品的变化统一原则——以肖邦《f小调幻想曲》为例》一文中研究指出肖邦的《f小调幻想曲》(作品49号)是一部纯粹以"幻想曲"体裁命名的钢琴曲,获得了诸多赞誉。但关于该作品的曲式结构问题,却始终众说纷纭,与肖邦同时代的作曲家舒曼甚至对这部作品的形式结构持否定态度,认为它"缺乏一个完美的形式"。文章结合前人的研究成果,对作品曲式结构进行了分析,并且探究了此类作品曲式结构难以划分的原因。在此基础上,希望能提供一种新的曲式分析的角度,即从作品内部组织结构的逻辑关系以及人类的听觉思维规律入手,发现作品结构内在的合理性与作品统一性的实现途径。(本文来源于《艺术教育》期刊2019年04期）
多主题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
南方日报讯 （见习/覃毅）7日，由广东省作家协会主办的“粤港澳大湾区文学周”系列活动之“粤港澳作家进校园、进企业、进图书馆”活动在各个讲学点开展，粤港澳叁地作家与读者互动，为广大读者开讲“有意思的小说：意态与新形势”“为什么今天还要读文学”“新时代的
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多主题论文参考文献
[1].张汝明.理论学习收获多主题教育成效好[N].秦皇岛日报.2019
[2].覃毅.名家讲学干货多主题采风人文浓[N].南方日报.2019
[3].曹春萍,武婷.多主题下基于LSTM语义关联的长文本过滤研究[J].计算机技术与发展.2019
[4].刘桂岩.多主题听力材料在高中英语听力教学中的运用[J].新课程教学(电子版).2019
[5].刘圆圆.今年端午假期旅游亮点多[N].人民政协报.2019
[6].周浩.多主题混合的中文评论情感分析研究[D].太原理工大学.2019
[7].李晓莉,张慧明,李晓光.多主题的图像描述生成方法研究[J].小型微型计算机系统.2019
[8].任清松,刘丽莹,黄浩珉.临邑旅游“火”起来[N].德州日报.2019
[9].张慧明.多主题的图像摘要生成方法研究[D].辽宁大学.2019
[10].朱歌.多主题作品的变化统一原则——以肖邦《f小调幻想曲》为例[J].艺术教育.2019