期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
大学英语CET-4教学效果评价
被引量：
2
1
作者
肖枝洪
朱倩军
胡素芬
《大学数学》
2004年第3期5-8,共4页
对参加华中农业大学2002年CET-4考试的学生随机抽样,获取了具有代表性的某些班级学生CET-4考试成绩,运用协方差分析方法,得到了对指导学生CET-4考试的教师的教学效果的合理评价.为教学管理部门提供分析问题的方法和理论依据.
关键词
CET考试
协方差分析
协变量
因素水平
效应
在线阅读
下载PDF
职称材料
数字人文视域下研究方法的演变:基于CNKI数据与大语言模型的量化分析
2
作者
孙光耀
王东波
《科技情报研究》
2025年第1期65-74,共10页
[目的/意义]文章旨在利用大语言模型技术,探索数字人文领域研究方法的演变趋势。[方法/过程]文章主要以CNKI期刊论文数据为研究对象,选取通用中文大语言模型GLM-4,采用提示词工程、思维链,对论文摘要数据进行抽取、聚类,并通过量化处理...
[目的/意义]文章旨在利用大语言模型技术,探索数字人文领域研究方法的演变趋势。[方法/过程]文章主要以CNKI期刊论文数据为研究对象,选取通用中文大语言模型GLM-4,采用提示词工程、思维链,对论文摘要数据进行抽取、聚类,并通过量化处理分析其演变趋势。[结果/结论]研究表明,GLM-4能够很好地从复杂的摘要数据中识别并抽取出研究方法。按时序变化分析演变趋势,发现“访谈调研”“扎根理论”等研究方法逐渐边缘化,机器学习等相关研究方法逐步成为主流。文章揭示了中文数字人文领域研究方法的演变趋势,赋予数字人文的研究成果更为丰富且全面的文化内涵。
展开更多
关键词
数字人文
大语言模型
glm-4
提示词工程
思维链
机器学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于预训练大模型的电信诈骗案件分类研究
3
作者
王江涛
《智能计算机与应用》
2025年第12期69-73,共5页
电信诈骗案件的增加对社会安全和经济稳定造成严重威胁。传统的诈骗案件分类方法主要依赖于人工经验,分类效率低、准确性不高。本文提出了一种基于双向Trnsformer编码器表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transforme...
电信诈骗案件的增加对社会安全和经济稳定造成严重威胁。传统的诈骗案件分类方法主要依赖于人工经验,分类效率低、准确性不高。本文提出了一种基于双向Trnsformer编码器表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)与潜在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题建模的特征融合模型,用于电信诈骗文本笔录的特征提取以及分类。该模型结合了BERT模型的深度语义理解能力与LDA主题建模的文本主题分析能力,通过特征融合技术,将两者提取的特征进行有效整合,从而更全面地捕捉电信诈骗文本笔录的关键信息。实验结果表明,该模型的分类准确率达95.24%,F1-score为95.04%,显著优于GLM-4模型;在12类诈骗案件中如刷单返利、冒充电商客服等,均表现出色,分类效果稳定,数据依赖性较强。融合BERT与LDA的模型能有效捕捉文本语义与主题特征,为电信诈骗案件智能化分类提供了高效解决方案,对提升警务工作效率具有重要实践价值。
展开更多
关键词
BERT模型
LDA主题建模
案件分类
电信诈骗
glm-4
模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
大学英语CET-4教学效果评价
被引量：
2
1
作者
肖枝洪
朱倩军
胡素芬
机构
华中农业大学理学系
华中农业大学外语系
出处
《大学数学》
2004年第3期5-8,共4页
基金
华中农业大学教学研究基金项目(2001B15)
文摘
对参加华中农业大学2002年CET-4考试的学生随机抽样,获取了具有代表性的某些班级学生CET-4考试成绩,运用协方差分析方法,得到了对指导学生CET-4考试的教师的教学效果的合理评价.为教学管理部门提供分析问题的方法和理论依据.
关键词
CET考试
协方差分析
协变量
因素水平
效应
Keywords
CET-
4
GLM
covariate
factoric level
effect
分类号
O29 [理学—应用数学]
TB114 [理学—概率论与数理统计]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
数字人文视域下研究方法的演变:基于CNKI数据与大语言模型的量化分析
2
作者
孙光耀
王东波
机构
南京农业大学信息管理学院
南京农业大学人文与社会计算研究中心
出处
《科技情报研究》
2025年第1期65-74,共10页
基金
2021年国家社会科学基金重大项目“中国古代典籍跨语言知识库构建及应用研究”(编号:21&ZD331)。
文摘
[目的/意义]文章旨在利用大语言模型技术,探索数字人文领域研究方法的演变趋势。[方法/过程]文章主要以CNKI期刊论文数据为研究对象,选取通用中文大语言模型GLM-4,采用提示词工程、思维链,对论文摘要数据进行抽取、聚类,并通过量化处理分析其演变趋势。[结果/结论]研究表明,GLM-4能够很好地从复杂的摘要数据中识别并抽取出研究方法。按时序变化分析演变趋势,发现“访谈调研”“扎根理论”等研究方法逐渐边缘化,机器学习等相关研究方法逐步成为主流。文章揭示了中文数字人文领域研究方法的演变趋势,赋予数字人文的研究成果更为丰富且全面的文化内涵。
关键词
数字人文
大语言模型
glm-4
提示词工程
思维链
机器学习
Keywords
digital humanities
Large language model
glm-4
promt engneering
Chain of Thought
machine learning
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
TP391.1 [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
基于预训练大模型的电信诈骗案件分类研究
3
作者
王江涛
机构
中国人民公安大学
出处
《智能计算机与应用》
2025年第12期69-73,共5页
文摘
电信诈骗案件的增加对社会安全和经济稳定造成严重威胁。传统的诈骗案件分类方法主要依赖于人工经验,分类效率低、准确性不高。本文提出了一种基于双向Trnsformer编码器表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)与潜在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题建模的特征融合模型,用于电信诈骗文本笔录的特征提取以及分类。该模型结合了BERT模型的深度语义理解能力与LDA主题建模的文本主题分析能力,通过特征融合技术,将两者提取的特征进行有效整合,从而更全面地捕捉电信诈骗文本笔录的关键信息。实验结果表明,该模型的分类准确率达95.24%,F1-score为95.04%,显著优于GLM-4模型;在12类诈骗案件中如刷单返利、冒充电商客服等,均表现出色,分类效果稳定,数据依赖性较强。融合BERT与LDA的模型能有效捕捉文本语义与主题特征,为电信诈骗案件智能化分类提供了高效解决方案,对提升警务工作效率具有重要实践价值。
关键词
BERT模型
LDA主题建模
案件分类
电信诈骗
glm-4
模型
Keywords
BERT models
LDA topic modeling
classification of cases
telecom fraud
glm-4
model
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
D631 [政治法律—中外政治制度]
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
大学英语CET-4教学效果评价
肖枝洪
朱倩军
胡素芬
《大学数学》
2004
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
数字人文视域下研究方法的演变:基于CNKI数据与大语言模型的量化分析
孙光耀
王东波
《科技情报研究》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于预训练大模型的电信诈骗案件分类研究
王江涛
《智能计算机与应用》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
