【100篇】免费优秀的关于中文论文摘要范文资料,适合作为中文方面相关硕士毕业论文和本科毕业论文摘要写作参考的免费论文摘要范文格式模板,【快快阅读吧！】
第一篇论文摘要：微博及中文微博信息处理研究综述
微博即微博客,是Web2.0时代下衍生出的一种新型社会网络,其简单快捷的操作方式和随时随地发布信息的互动形式成为互联网的一大亮点.自2006年美国Obvious公司推出全球首个微博服务Twitter后,微博以惊人的发展速度受到国内外研究人员的广泛关注.该文首先对以Twitter为代表的微博其研究现状进行综述,主要包括(1)微博社会网络的特性分析,如微博用户网络的结构特征、微博用户的影响力分析及消息网络的信息传播机制等,(2)微博内容的语义分析,对微博中的情感语义分析进行了重点阐述,(3)微博的相关应用,包括微博在事件监测与预警、安全隐私及实时检索中的应用.然后概述了中文微博的研究现状,包括中文微博的特性及知识发现,分析了中文微博与英文微博的主要区别.最后讨论目前微博研究中存在的问题及未来中文微博的研究方向.
第二篇摘要范文：词边界信息在中文阅读眼跳目标选择中的作用:来自中文二语学习者的证据
采用EyeLink 1000眼动仪,选取韩、美、日、泰四国留学生各20名,在正常无空格和词间空格两种呈现方式下阅读中文语句,以此来探讨二语学习者在阅读中文时词边界信息在眼跳目标选择中的作用.结果发现,二语学习者在中文阅读中存在着一致的眼动模式,即在单次注视事件中,倾向于注视词的中间部分,在多次注视事件中,倾向于注视其开端部分,然后再计划一次词内再注视.词边界信息能够有效地引导中文二语学习者的眼动行为和眼跳计划,更多地将首次注视位置落在词的中间部分.最后,词边界信息在眼跳目标选择中的促进作用没有受到母语文本呈现方式熟悉性的调节.我们认为,中文二语学习者在阅读中的眼跳目标选择可能采用的是战略-战术策略.
第三篇中文论文摘要：现当代中文小说译入、译出的考察与比较
近百年中文小说的英译,表现出英语世界主动译入和汉语世界积极译出双轨并行,两者译介的数量也大体相当,但前者呈增长趋势.译出模式罕见于英语文学的外译,非国际通行的翻译方向,却是中国文学海外传播的重要途径和特征.本文考察上海、北京、香港和美国四地的翻译活动,分析译介者的背景和目的,探讨译入和译出两大传播方式在现当代中文小说英译中的分布、特点与趋势.
第四篇中文论文摘要模板：“中国式MOOC”概念探讨及平台优化策略研究——基于中文MOOC平台的调查分析
| 有关论文范文主题研究: | 关于中文论文范本 | 大学生适用: | 8000字专科毕业论文、2500字自考毕业论文 |
|---|---|---|---|
| 相关参考文献下载数量: | 10 | 写作解决问题: | 写作资料 |
| 毕业论文开题报告: | 论文提纲、论文选题 | 职称论文适用: | 核心期刊、职称评副高 |
| 所属大学生专业类别: | 中文课题 | 论文题目推荐度: | 最新中文论文摘要范文题目 |
",中国式MOOC",概念在我国教育技术界的提出和展望,是基于对国外MOOC发展的分析和升华而来的,这种理论研究拓展到宏观层面,关乎MOOC如何在",中国模式",这一特定环境下立足,并由实践层面的中文MOOC平台构建直接制约.在廓清",中国式MOOC",对学习者个性化需求满足和课程文化负载的基础上,以学堂在线、超星慕课等六大中文MOOC平台为对象,以实际的网站监测为手段,系统地得出了六大平台在网络环境、教学平台、网络课程和教学支持等方面的现状,以六大平台的学习者为调研对象,采用问卷调查法对其学习环境的总体现状进行了调查分析,得出当前学习者对中文MOOC平台满意度水平较低的结论.针对其中较为突出的教师支持、内容设计和技术支持问题,以客观的MOOC教学实例为依据,提出深化责任意识、契合关联MOOC、关注学习体验的优化措施,拟在提升对中文MOOC平台认识的基础上从理论和实践的双重层面对我国后续的MOOC事业提供绵薄之力.
https://www.mbalunwen.net/gui/75546.html
第五篇中文论文摘要怎么写：中文名称规范文档与虚拟国际规范文档的共享问题研究
随着规范控制工作的国际化,国际名称规范文档共建共享成为必然趋势.本文对影响名称规范文档共享的要素——名称规范文档遵循的编目规则、采用的描述格式和数据元素构成的差异进行分析,基于虚拟国际规范文档(VIAF)匹配思路,通过中国高等教育文献保障系统管理中心(CALIS)、香港中文名称规范数据库(HKCAN)和VIAF的数据匹配实验,分析当前国内规范文档存在的问题:名称规范文档记录不全,检索结果输出不按相关度排列,国内各机构对中国人名的拼音标目不规范.本文在控制规则、附加信息、数据模型等方面提出相应对策,以提高文档的共享效率,希望能为推动我国规范控制工作的国际化进程提供参考.
第六篇摘要范文：顶中区N200:一个中文视觉词汇识别特有的脑电反应
除中文外,世界上现今使用的几乎所有文字均为拼音字母文字(如英文),其词汇识别涉及分辨几十个字母或语音单位的一维线性组合.中文词汇包含数量众多的方块汉字,需要在部件、单字和多字层次上抽取复杂的形状和空间信息.两类文字视觉形态上的巨大差异,是否对应不同的大脑加工过程对于这个心理学和脑科学的重大问题,过去30多年的实验研究并没有得出明确的结论.采用脑电技术和视觉词汇判断任务,让以汉语为母语的被试区分真词和假词,结果显示,中文双字词在其呈现后约200ms诱发了一个负走向的、以脑顶部和*区域为中心、分布广泛的脑电反应,称为顶中区N200.此外,词汇重复呈现时,该N200出现一个罕见的、大幅度的增强效应.类似的效应在英文等字母文字的识别中并不存在,提示顶中区N200是一个中文特有的脑电反应.进一步的实验表明,该N200不反映感知觉加工,也不反映语音、语义加工,而反映词形加工,提示中文词汇在其识别过程的早期就完成了对个体词形的视觉分析,涉及相当广泛、高级的视觉加工脑区.作者最近提出的汉字拼义理论,把汉字同拼音文字并置为成熟的人类文字仅有的2个逻辑类型,指出相对于拼音文字,汉字是更为彻底的视觉文字,其脑机制应该更注重视觉加工.拼义理论与顶中区N200的发现相互支持,从理论和实验2个方面揭示了中文的独特性,强有力地论证了它与拼音文字的本质区别.
第七篇中文论文摘要范文：中文阅读中词切分的认知机理述评
大量的认知科学研究表明,词在阅读认知加工过程中起着非常重要的作用.因此在阅读中一个重要的过程就是把词从文本中切分出来.有别于英文等拼音文字,中文文本的词之间没有空格分隔.在没有空格辅助的条件下,中文阅读者是如何进行词的切分呢本文主要综述了近期认知心理学和计算机科学领域针对该问题的研究进展,主要包括:1)介绍了一些词作为整体进行加工的心理学证据,2)报告了词切分的认知机理方面的研究现状和一个中文词切分和识别的模型,3)简要回顾了计算机科学中的词切分研究,并指出了与心理学中词切分研究的区别和联系,4)提出了一些尚待解决的问题和研究展望,这些问题的提出和解决将可能促进中文词切分的认知机理全面理解.
第八篇中文论文摘要格式：中文字体的著作权保护问题研究——国际公约、产业政策与公共利益之间的影响与选择
中文字体一词可以包括一套中文字体中的单字,由这些单字构成的字体库,将这些字体在计算机上运行的计算机软件,以及经过计算机程序运行后所形成的电子数据.中文字体中的这些单字由于属于思想表达的智力成果,在达到独创性的要求下应该作为实用艺术作品得到著作权的保护,而由这些字体组成的字库属于作品的集合也应该得到著作权法的保护,但是其不应单独构成汇编作品,使得这些字体能够在计算机上展示和使用的计算机程序应该成为受著作权保护的独立的作品,即计算机软件.而与中文字体对应的电子数据只是字体的一种表达状态,不单独成为受著作权保护的客体.对中文字体给予全方位的著作权保护符合我国的国际义务和法律理论,也符合我国产业发展的需要.这种保护也不会对公众造成利益损害,因为通过合理使用制度和明示或者默示许可制度可以避免广大公众的侵权可能.
第九篇中文论文摘要：国内中文自动分词技术研究综述
认为分词是文本自动分类、信息检索、信息过滤、文献自动标引、摘要自动生成等中文信息处理的基础与关键技术之一,中文本身复杂性及语言规则的不确定性,使中文分词技术成为分词技术中的难点.全面归纳中文分词算法、歧义消除、未登录词识别、自动分词系统等研究,总结出当前中文分词面临的难点与研究热点.
第十篇摘要范文：基于遗传算法优化的中文分词研究
遗传算法是智能优化算法之一,它具有搜索速度快、通用性好以及全局搜索能力强等优点,但存在局部搜索能力差的不足,容易出现把局部最优解误认为全局最优解的“早熟问题”.单一算法在解决实际问题中暴露出各种各样的问题,所以不少学者提出了结合两种算法或者多种算法的混合算法思想,以求扬长避短.本文主要研究遗传算法（GA）分别与粒子群优化算法（PSO）和生物免疫机制相结合的新算法并把新算法应用到中文分词的歧义处理方面,主要研究成果及创新如下：
1、在遗传算法的基础上,针对粒子群算法容易陷入局部极值的缺点,提出了新的基于遗传思想改进的粒子群优化算法（GA-PSO）.该算法在PSO迭代中对粒子可能陷入局部极值的情况进行判断,以便引入GA算子,对陷入局部极值的粒子进行交叉和变异操作,帮助其能尽快地跳出局部最优而进行全局寻优.
将新的GA-PSO算法作为学习算法对BP神经网络进行训练.通过实验证明新算法训练的神经网络在处理异或分类问题时较基于经典的PSO算法训练的神经网络具有求解精度高、迭代次数少、运行时间短等优点.
此外,基于新的GA-PSO的BP算法能避免经典的BP算法容易陷入局部极值、学习时间长、收敛速度慢等问题,又比基于粒子群的BP算法收敛速度快、搜索时间短且更不易陷入局部极值.最后将新算法通过应用到中文分词领域的歧义处理部分,对算法的有效性进行了验证.
2、在经典PSO算法的基础上,针对仍然可能存在的粒子数的增加将加大算法的计算复杂度,而减弱粒子对全局最优点的追逐又使算法不易收敛的不足,提出了基于模糊C-均值聚类算法（FCM）的粒子群优化算法（FPSO）.该算法在迭代过程中先由FCM算法把粒子群分成多个子群体,然后子群中的粒子据其个体极值及子群中的最优粒子更新其速度和位置值.当PSO算法实施过程中遇到陷入局部极值的情况再按带有判断功能的GA-PSO算法进行处理.
FPSO算法通过对粒子群的模糊聚类,充分交换了粒子间的信息,还在迭代寻优过程中利用更多粒子包含的信息,大大加强了算法的全局收敛性.通过实验和应用到中文分词的歧义处理中验证了该算法可以明显地减少迭代次数,收敛精度也得到了很大的提高,与传统的BP算法相比,其泛化性能也更优越.
3、在基本遗传算法的基础上,针对免疫机制进行了研究,主要对象是基于疫苗接种的免疫遗传算法（IGA）,研究如何对疫苗进行合理的提取和适时的接种.本文提出了一种新的疫苗提取算法,使用模糊聚类算法来提取优秀抗体的相似基因作为疫苗,在疫苗接种过程中采用的免疫选择机制,这就保证了抗体群不因接种疫苗而发生退化.然后,在抗体群更新过程采用聚类选择算法,在优秀抗体得到保留的前提下,使得抗体群中各抗体间的差异也尽可能地大,以避免算法早熟收敛.
针对BP神经网络的训练,设计了一种新的精英抗体培养策略,将适应度高、相互差异大的抗体定义为精英抗体.改进的免疫遗传算法在每次迭代后期使用该策略提取精英,对精英采用最速下降法进行强化训练,使其向极值点更靠近一步.最后在分析了进化神经网络及神经网络分词法优势的基础上,将改进的免疫遗传算法应用到了基于神经网络的中文分词模型中对歧义进行处理.
本文是一篇中文论文摘要范文,可作为毕业论文写作参考.
中文引用文献:
[1] 中文学位相关论文题目 中文学位论文题目选什么比较好
[2] 经典中文本科论文题目 中文本科论文题目如何定
[3] 中文本科生相关论文题目 中文本科生论文题目选什么比较好
