一、如何在Word中快速选择字体（论文文献综述）
程子轩[1]（2021）在《面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究》文中研究说明移动互联网时代,微信公众平台已成为人们交流、休闲、学习、生活的一部分,随着以传播知识为主的微信公众号涌现,微信公众平台也逐渐成为人们获取知识的重要途径。一些综合性或专业领域微信公众号发布各类科普知识和前沿资讯,一些学术类微信公众号专业发布学术领域内相关的学术知识,部分高校学报和高校图书馆微信公众号还专门开设“学术播报”、“学术快讯”等专栏,用于发布学术讲座及学术前沿知识。各类机构或个人通过微信公众平台发布大量科普型知识、专业发展前沿资讯、专业学术知识以及学术专题等,能够满足不同专业和认知层面的用户知识内容的需求。然而,微信公众平台知识内容以用户生成为主,其庞大纷杂的微信公众平台账号主体导致了平台信息和知识质量的参差不齐、出现信息过载和迷航现象,对海量知识资源缺乏科学高效的组织和管理。当前,随着大数据、人工智能等技术的发展,简单提供知识资源内容已经无法满足微信公众平台用户知识服务需求。智能时代,用户对知识质量和知识服务模式提出了更高的要求,促使微信公众平台知识组织和服务转型。如何在海量纷杂的信息中筛选出真正需要和感兴趣的知识资源内容不仅是广大微信用户面临的困扰,更是微信公众平台需要关注并急需解决的问题。鉴于此,本文将知识聚合理论与方法引入到微信公众平台知识资源组织及服务研究中,提出了面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架。首先,构建了微信公众平台用户画像并对用户知识需求进行了分析,从知识单元和句子层面分别提出了基于标签聚类和基于摘要生成的微信知识资源聚合方法,并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式。最后提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文主要开展了以下方面的研究:（1）面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架构建。通过辨析知识聚合服务与用户知识需求之间的关系,明确了微信公众平台面向用户需求开展知识聚合的必要性和可行性。阐述了微信公众平台知识聚合概念、目标与原则以及聚合服务要素,认为微信公众平台知识聚合是为了满足用户个性化知识需求,通过计量分析、数理统计、数据挖掘、人工智能等方法分析挖掘知识单元的内在联系,将微信公众平台复杂多样化、数量庞大、无序碎片的领域知识资源重新组织和序化,形成结构完善的知识体系,为后续微信公众平台知识聚合服务提供资源保障。通过分析面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务组成要素、动因及过程,提出了面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务体系架构,将其划分为数据资源层、用户需求挖掘层、知识资源聚合层、服务提供层4个主要模块。（2）微信公众平台用户画像构建与需求分析。基于VALS2模型从宏观层面对微信公众平台使用者构建群体用户画像,将用户划分为初期引入参与型、成长型和成熟型用户3类,并绘制各类用户特征的标签词云。分析不同类型的用户知识需求形成的过程,并建立微信公众平台用户知识需求层次模型。综合用户画像和用户知识需求层次构建了微信公众平台用户知识服务需求模型,凸显微信公众平台知识服务现状与用户知识需求的巨大差距。（3）基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法。提出融合Word2vec模型和TextRank算法的微信公众平台知识资源标签抽取方法,将关键词作为标签表达文本知识资源内容的主题思想及关键内容。提出基于改进BIRCH聚类算法的微信公众平台文本标签聚类方法,在原算法执行过程中融合K-means算法初选聚类中心,并综合考虑用户需求因素。最后以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现本文提出的基于改进Birch算法的聚类结果主题分布较为合理,各个类之间的区分度较为明显,类簇大小的差距较小,其效果要优于基于K-means算法、基于Spectral Clustering算法和基于Birch算法的聚合效果。（4）基于摘要生成的微信公众平台知识聚合方法。提出基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法,分别设计了单文本摘要生成和单领域多文本的知识摘要生成方法。在单文本摘要生成方面,通过综合考虑用户需求、句子位置、标题相似度等因素提高摘要生成效果。在单领域多文本摘要生成方面,采用Doc2vec模型进行文本向量化,对文档集中的句子进行主题细分,并运用MMR算法进行句子冗余处理,提高生成结果的准确性。以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现运用本文方法生成的文本摘要能够较好的匹配用户需求,能够实现面向用户需求的个性化抽取和生成,准确率明显优于其他算法。且本文算法生成的摘要,具有较好的语意连贯性,便于读者的理解和进一步掌握文章主旨大意。（5）基于知识聚合的微信公众平台创新知识服务模式。以微信公众平台知识聚合及服务体系框架为基础,针对不同层面的知识聚合,构建了基于知识标签聚类的微信公众平台知识推荐服务和基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务两种服务模式。分别阐述了两种知识服务的概念、知识服务要素和知识服务过程。（6）微信公众平台知识聚合及服务能力提升对策。分别从用户知识需求外化表达及挖掘、新技术应用和融合改进和微信公众平台创新服务理念及加强运营管理三个方面提出提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文从理论层面将知识聚合理论和方法引入到微信公众平台,解决其知识组织和服务问题,扩展了知识聚合相关研究的领域和视角。同时,本文对微信公众号发布的知识内容进行知识主题聚类和自动化摘要生成,并建立了相应的知识聚合服务体系,丰富了社交媒体平台创新知识服务理论体系,为新媒体知识服务提供理论和技术支持。在实践层面,本文面向微信公众平台中不同微信公众号发布资源内容的知识聚合,分别进行了知识主题发现和自动生成摘要知识聚合技术实证,为微信公众平台知识资源组织管理提供了技术方法和手段。同时,提出的对策建议和服务模式也为微信公众平台开展创新型知识服务提供参考依据和建议。
郑同京[2]（2021）在《手术知情同意书的优化对患者理解的影响 ——来自文本分析和眼动的证据》文中提出知情同意的不完善是导致医患矛盾乃至医患冲突的重要诱因。现代医学伦理界认为知情同意是医疗实践中有同意能力的个体在获得并理解必要的医疗信息说的情况下,自愿做出医疗决策的过程。目前对于医方需要告知患者必要信息的标准不统一且没有对知情同意过程进行评估,导致知情同意书的信息不完整以及知情同意书的可读性差,因此需要对患者知情同意过程进行测量,评估知情同意过程的质量并了解患者对于医疗信息的理解程度。通过采用多媒体视频的方式告知信息;提升医务人员的沟通技能;简化医疗信息的获取等措施可以有效的提升知情同意的质量,促进患者对于医疗信息理解,消弭医患双方信息鸿沟。现行知情同意文本没有统一的呈现方式,内容结构也没有做到统一。采用自然语言处理（NLP）和文本分析的方法对知情同意文本进行分析,自然语言处理的结果显示:当下通行的知情同意书过于注重风险信息的陈述,并且忽略其他治疗信息,疾病信息的陈述。文本分析的结果显示:当前的知情同意文本注重于患者签字而非患者理解。综合文本分析和自然语言处理的结果,我们得出知情同意文本的合理构成部分——包括医方告知部分,患者知情部分,医患双方达成共识三个部分。眼动追踪技术是文本阅读研究领域应用非常广泛,采用眼动实验来探究在结构内容相对合理的情况下,什么样的呈现方式会增进患者的信息理解能力。结果发现发现宋体1.5倍行距更利于阅读,有图片的知情同意书阅读效果更好,分栏在文本呈现中的应用有待于进一步验证。改进后的知情同意书（基于字体和图片）可以极大改善患者的阅读体验,保障患者的知情同意权。医患矛盾是一个复杂的社会问题,涉及到医院及其主管部门,患者及其家属,社会舆论,社会保障等诸多因素,因此不可能因为单一因素的改变而改变。本文从微观层面提供了一种可能的促进医患互信的方法。未来研究可以从提升医方的信息告知技巧培训、知情同意书文本可读性优化、医患沟通模式匹配等方面来提升知情同意的质量,重建医患信任,实现医患关系的和谐。
张凌蔚[3]（2021）在《设计思维融入的项目教学活动设计与应用研究 ——以小学信息技术课程为例》文中研究指明随着新课改的不断改进和“立德树人”任务的落实,项目教学成了信息技术教学的主流,但是通过调研发现小学信息技术项目教学现状普遍存在一些不足之处:项目开启环节,更强调问题解决的重要性,为解决而解决,忽视了问题本身的价值;项目分析环节,更强调问题的提出,忽视对问题以人为本理念的反思;问题解决环节,更强调学生提出解决问题的方案,忽视如何激发学生的创新性;作品制作环节,更强调作品的制作,忽视了作品的需求性、延续性和可行性;小组展示环节,更强调学生的自由发挥,忽视了学生批判性思维的发展。而设计思维成为一套以人为本的创新性解决问题的系统方法论,为项目教学的问题解决提供了理念、方法和工具的支持。因此,如何将设计思维融入到项目教学活动设计中,提高项目教学效果,成为本研究需要解决的问题。首先,本研究在分析设计思维融入项目教学可行性的前提下,整合设计思维和项目教学特征提出设计思维融入的项目教学活动设计指导原则为:以真实情景为导向原则、以学生为主体原则、线上线下混合原则、深入问题共情原则、作品可视化展示原则、过程迭代知识强化原则。其次,厘定了设计思维融入的项目教学活动要素,并在分析学习者特征的基础上,对项目教学活动目标、内容、工具和评价进行了设计。再次,依据设计思维和项目教学流程,初步设计了设计思维融入的项目教学活动流程。最后基于设计思维融入的项目教学活动流程设计了案例,并运用基于设计的研究和准实验研究方法在S小学进行了两轮的教学实践。第一轮实践以《讲述家乡的故事》为主题,选取四年级两个平行班作为实验对象,对照班采用传统的项目教学进行教学,实验班则采用设计思维融入的项目教学活动开展教学。第一轮实践初步验证了教学活动流程设计的有效性,教学成果显示能有效提高学生的创造力倾向和沟通交流能力,培养了学生的同理心,但同时出现学生无法按时完成任务、无法激发学生想象力和知识无法得到延伸的问题。第二轮实践以《元旦主题电子画报》为主题,选取第一轮中实验班的学生采用完善后的流程进行教学,第二轮的实践侧重解决如何激发学生想象力和知识如何延伸的问题,第二轮实践完成后,实践结果显示完善后的流程能够在课堂上激发学生想象力,提高学习效果。研究结论表明设计思维融入的项目教学活动设计,能够弥补项目教学的不足,有效提高项目教学的教学效果。设计思维融入的项目教学能够为项目教学的开发提供一个新的视角和方法,能够更好地促进项目教学的发展,促进学生共情能力、创新性解决问题能力、团队合作能力和沟通交流能力的提升。
教育部[4]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中指出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
雷孝钧[5]（2020）在《面向小数据量垂直领域的问答方法研究》文中研究说明问答任务一直是自然语言处理领域中的研究热点。该任务基于用户问题,从特定数据中抽取到相关信息,进而得到正确的返回结果。目前,与问答任务相关的技术在工业生产中有着丰富的落地场景,能够帮助人们更加高效的获取信息与知识。现在,开放式领域的问答系统日益完善,极大的满足了业界的需求。然而,在面对小数据量垂直领域的问答场景,目前大部分的问答相关技术却难以应付。垂直领域特征词的稀疏问题会导致数据集方差大的问题。数据量小会导致大部分问答的相关算法分别存在过拟合以及欠拟合的情况。目前主流基于统计的方法以及传统神经网络方法在该场景下效果往往不尽人意。基于以上问题,本文提出了多种相应的解决方案。本文的创新点以及相应的贡献如下:（1）提出了基于大规模开放式问答语料和预训练语言模型的领域迁移方法。本文利用大量开放性问答数据在预训练语言模型上进行增量训练,解决语言模型在预训练阶段存在的训练数据语义分布偏差问题。借助丰富的开放性问答语料,让模型在预训练阶段学习到更多不同领域之间的特征词语义信息,进而缓解垂直领域数据存在的数据偏差问题,提高问答任务的精度。（2）提出了基于大规模开放式问答语料的预训练方式QA-Predict。该方法在提高大规模开放式问答语料有效利用率的同时,在预训练阶段便能提高模型的推理能力,从而达到提高小数据垂直领域的问答精度的效果。（3）提出一种引入特征领域词的Bert模型结构。该方法基于特定领域的大数据提取相应的特征领域词,并在Bert模型中通过Attention中的Mask机制引入。进而解决垂直领域特征词离散的问题,提高问答的效果。（4）提出了基于预训练语言模型的知识蒸馏策略。将使用QA-Predict方法进行增量训练的模型作为教师模型,进而在微调阶段（Finetune）通过软标签（soft label）特征训练得到学生模型TQA-Bert。极大的减少预训练语言模型的参数规模,进而提高模型的预测速度并减轻模型的部署要求。
黄瑜[6]（2020）在《基于词嵌入主题情感模型的微博情感极性分析方法研究》文中研究说明近年来,主题情感联合模型成为了无监督学习领域的一项重要研究内容,在文本主题挖掘和情感分析等方面均有实际应用。然而在现实场景中,微博本身存在文字短小,结构不完整等特征,当处理小型微博数据集时,主题情感模型的情感极性分类效果不佳。因此,本课题围绕微博主题情感模型展开研究与改进,提出基于词嵌入主题情感模型的微博情感极性分析方法,主要研究成果如下:首先,针对基于多特征融合的微博主题情感挖掘模型——TSMMF（Topic Sentiment Model based on Multi-feature Fusion）面对小型微博语料库时,仅通过单词共现来推断出各项分布,不能挖掘低频词语的语义关系,而无法达到预期的情感分类效果的问题,提出了TSMMF模型与词向量技术相结合的方法。通过使用情感-主题-词语Dirichlet多项式分布和词向量空间的混合组件来代替原Dirichlet多项式分布重新生成词语,进而提出了WE-TSMMF模型（Topic Sentiment Model based on Multi-feature Fusion with Word Embedding）。通过实验获取了WE-TSMMF模型中参数的最优值,并验证了该模型在小型微博语料库上的可行性及有效性。然后,针对词向量技术与TSMMF模型结合时,面对大型微博语料库会出现运行速度缓慢的问题,提出基于高斯分布的改进词嵌入主题情感模型。通过多元高斯分布从词向量空间中快速采样邻近词语,并替换掉由Dirichlet多项式分布生成的词语,从而将共现频率低、信息量少的单词转变成突出主题、信息明确的单词,同时使用最近邻搜索算法来提升词向量空间中邻近词的搜索速率,进而提出了GWE-TSMMF模型（Topic Sentiment Model based on Multi-feature Fusion with Gaussian Word Embedding）。通过实验获取了GWE-TSMMF模型中参数的最优值,并验证了该模型在大型微博语料库上的可行性及有效性。最后,为了进一步验证WE-TSMMF模型和GWE-TSMMF模型的有效性和适用性,通过在自然语言处理与信息检索共享平台搜集公开微博语料库以扩充实验数据集,并在该数据集上进行综合实验以充分评估本文所提的模型。实验结果表明,WE-TSMMF模型和GWE-TSMMF模型相较于原模型在主题质量、情感分类效果上均有明显提升。其次,通过与当前主流词嵌入主题情感模型的对比实验,进一步验证了本文提出的模型具有更优的微博情感极性分析性能。
杨璐[7]（2019）在《词云Scale对其语义表达效果的影响》文中指出从人们开始接触可视化领域,便知道,在可视化研究中,一个重要的目的便是为了将数据通过各种可视的方法展现出来,以便让人们更好地去理解和分析数据。在文本数据的可视化研究中,词云作为一种高效并且必要的方法经常被人们使用。在许多实际生活的应用中,一种常用的手段是用词云去表示一篇文档的语义以达到降低人们理解的难度,快速掌握中心思想并减少花费的时间的目的。所以,很多研究人员投入了大量的时间和精力,去研究词云,包括词云的布局算法,以及词云的属性比如形状,字体,颜色,单词间距等等。在文档生成词云的过程中,一个普遍的常识是词云中字号的大小与文档中词的词频是相关的,所以,一个重要的问题是怎样去设置词云中每个单词的字号大小,来满足最优的词云表达语义的效果。所以,本文设计了一系列的控制实验来验证这个问题。首先,在本文中,提出了一个新颖的描述词云中各个字号大小的方法,称为字号的相对大小,通过实验设计,从一个宏观的全局的角度探究字号的相对大小（文中称为scale）对人们理解词云语义产生的影响。本实验的另一个问题是,如何构建一个严谨的实验环境,将文档生成的词云这样一个包含多样的丰富的语义内涵的概念准确并且量化地表示出来。为了达到这个目的,本文运用了一种基于多次组合的LDA方法,通过交互式地主题选择,获得了一个客观的量化的语义数据集。本文通过两个预实验和两个正式实验来进行相关内容的研究。两个预实验确定了正式实验中实验研究的角度和方向。通过第一个正式实验,根据完成实验的正确率,完成时间以及完成的满意度,发现词云的scale不同确实会对人们理解语义产生影响,探究了二者之间的一般性规律。在第二个正式实验中,对实验结果细化并分类,进行了更加细致的研究,探究了由于词云之间的差异性,scale对词云表达语义不同的影响模式。最后,根据实验的结果,本文为读者提出了合理化建议,以达到更好的词云表达语义效果。
陈科良[8]（2020）在《面向数字化出版的数据资源智能处理关键技术研究》文中研究表明新闻出版行业作为一个“内容为王”的行业,它源源不断地为公众提供以书刊、报纸、杂志等为载体的优质内容,推动社会文化水平稳步前进。近年来,伴随着计算机和互联网技术的快速发展,尤其是人工智能技术的崛起,各行各业都开始利用人工智能技术提升生产效率,提供更加智能和人性化的服务或产品。在人工智能引领的信息“快消”时代,新闻出版业引以为傲的内容已经稍微显得“不合时宜”,比起“阅读全文,总结中心思想”,用户更青睐从知识资源库中智能、高效地获取知识。此外,新闻出版行业的内容生产环节智能化程度偏低,大多数出版人还沿用着老旧的“线下写稿、邮箱传稿、人工校稿”的模式,这就直接导致了内容创作与编审效率较低、内容质量过分依赖个人水平、稿件版本管理混乱、难以回溯等诸多问题。同时,新闻出版行业产出的内容本身也缺少美观、高效的智能化承载终端,用户的阅读习惯和偏好无法直接对内容生产环节形成反馈,进而可能导致内容和市场需求相偏离。本文主要围绕新闻出版行业面临的上述问题开展研究,基于自然语言处理及其它智能处理方法设计解决方案。在内容资源数据组织方面,本文设计了一种能够优质高效构建知识体系的方案,同时提出了适用于新闻出版业的基于标签权重的新词发现算法用于词库的构建;在内容创作方面,本文提出了一套完善的线上撰稿方案,并针对创作环节设计了基于自然语言处理的智能文字润色算法;在稿件编审方面,本文在线上审稿系统的基础上,设计了能够提升编审效率和质量的智能错别字校对算法和修改痕迹比对算法;在内容发布方面,本文设计了一套智能化的阅读平台,提供了包括用户阅读行为采集与分析方案、跨平台加解密方案、基于双语语料库的双语对照方案在内的多种智能阅读解决方案。本文的研究成果能够很好地解决新闻出版行业所面临的问题,提升新闻出版行业的核心竞争力。本文的具体研究内容和主要创新点包括以下几个方面:（1）基于新词发现算法的知识体系构建系统:本文所探讨的基于新词发现算法的知识体系构建系统的设计目的是为了实现新闻出版业从内容服务向知识服务的转型,核心研究点是基于标签权重的新词发现算法。该算法能够实现基础词库的新词智能发现与自动清洗扩展,同时建立知识点元素词间关系,实现靶向知识点的关联提取,将输出内容从知识点丰富为关联知识体系。为了提升系统的可扩展性与普适性,设计时考虑了词库、算法、计算能力、标签、例外词库的扩展架构体系,同时采用“机器自动+人工辅助”的实现方式,在提升系统可用性的基础上提供了优化算法的实验基础。（2）基于自然语言处理的智能创作算法和媒体融合方案:设计了一个智能创作与采编发一体的融媒体平台,其目的是将新闻出版行业的优秀内容资源碎片化之后进行语意分析与处理,最终输出语料库。本方案的核心思路是将优质内容通过资源预处理、中文分词、元数据补全以及语义处理等流程处理成为润色语料库。然后通过本文搭建的内容评价模型评价用户输入的文本内容和润色语料库中内容的匹配度,最终输出语料库中与用户表达意思相近的内容,从而为内容创作者提供内容润色建议。基于本方案实现的系统目前已经在合作新闻出版传媒机构进行试点运行,运行结果和用户反馈表明,该平台能够很好地为新闻媒体工作者提供内容创作的智能辅助服务,在工作效率和内容产出质量上都能带来提升。这一研究将为新闻出版行业提供一套智能化的工作平台,对于推进媒体全面融合有重要的价值。（3）稿件编审中智能校对和修改痕迹比对算法的设计:主要研究基于混淆集和N-Gram的错别字校验算法和基于最长公共子序列算法（LCS问题）的修改痕迹比对算法。错别字校验算法能够实现稿件内容中的音近、形似等字词错误的校验,并最终给出用户修改建议。算法的主要思路为:先将输入的文本序列进行分词,然后利用混淆集替换分词后的词组,最后通过算法打分确认输入文本序列的正确用法。修改痕迹比对算法则可以进行中文文本差异比对,旨在智能记录内容的全流程修订记录,从而方便编辑进行内容回溯与问题追踪。算法的主要思路为:用动态路径规划算法求解修改前后文本序列的差异,并使用二维数组进行存储,需要使用的修改信息从数组中顺序提取即可。本研究点的输出成果能够实现编审流程的数字化与智能化,最大程度地避免数据丢失以及修改责任归属不清等问题的产生。（4）基于大数据和人工智能技术的数字阅读平台:对出版业输出内容承载物——阅读器进行设计及实现。设计阅读器的内容解析和呈现方式,以便使阅读体验能够优美而便捷;研究如何智能地采集用户的阅读行为,并分析用户的阅读时间、频率、内容喜好,进而为如何提升出版业内容的吸引力和产品的销量提供建议。本研究选择了Android应用作为切入点,设计了一个内容分层解析、数据多端加密以及用户行为智能采集与云端分析的阅读器系统。另外,由于本系统将会为高校双语教学提供服务,因此,其中的阅读行为分析算法基于大数据技术,智能统计读者（学生）的阅读数据,输出能够为教学质量评估提供服务的阅读习惯报表,从而指导教学环节的进行。
郭晓倩[9]（2019）在《电子设计文件审查系统的设计与实现》文中认为随着办公自动化的快速普及以及信息化的快速发展,电子设计文件已经成为学习和工作中必不可少的一种记录信息、保存信息和传递信息的载体。电子设计文件中使用较为广泛的就是Word文档。目前很多机构对于Word文档的格式要求非常严格,特别是对于国家大型的研究所,需要制定各种标准,来保证文档的格式一致性。对于国家标准类严格保密,且格式排版要求严格的文件,在设计和审查的过程中,文档的格式统一、内容完整、排版无误是必不可少的。但是在大多数情况下,编写文档的时候总会出现疏忽,导致完成后的文档不能通过格式和内容的审查,所以需要一个简单易用的工具来代替繁重的人工审查。同样对于保密性较高的文件以及包含敏感词汇的文档,需要进行适当的脱敏处理,以达到安全保存的目的。基于上述需求,本文设计并实现了电子设计文件审查系统。该系统采用浏览器/服务器（Browser/Server,B/S）架构,实现了Java和C#的跨平台通信,在Web服务的思想下,将服务端的业务拆分,实现不同模块间相互调用,达到平台的独立性和低耦合性。从功能上看,具体的实现内容主要包括以下几个方面:（1）针对基于OpenXML的Word文档,采用轻便的接口访问Word对象,进而获取该文档的所有格式属性信息。对于获取到的大量无规则的格式属性信息,采用优化算法进行有效的判断和比较,并在最终审查完成后,以各种形式保存审查结果,方便用户下载,并最终完成自动化格式修复工作。（2）实现高并发环境下压缩文件的批量审查和下载。除了支持单个文件的格式审查,还包括压缩文件的批量处理。运用Xceed.Words.NET提供的DocX插件,生成各种方便用户查看的审查文件,包括各种报告、报表、批注、表格以及特殊符号等,提供给用户下载使用。（3）采用优化的模式匹配算法以及自然语言处理工具实现文档的脱敏操作,主要针对保密性较高的内部企业提供的涉密文件,目的在于通过脱敏处理,实现涉密文件的可阅读以及可传输。通过将待脱敏文件和关键词、敏感词以及各种同义词输入系统,经过文件解析、节点读取、词语匹配、文本替换、信息保存等一系列操作,实现最终的脱敏处理,并支持脱敏处理后的文件下载和查看。（4）采用前后端分离的开发模式,通过React+Ant Design开发一套审查系统管理平台,包括用户基本信息和权限管理等,同时提供上传文件、下载文件、定制模板、用户自定义配置、破损文件自动化修复、涉密文档脱敏处理、任务批量创建、问题录入、任务考核、等级评审等。前端UI采用简洁的操作界面,增强用户的体验和系统的易操作性。通过对系统的设计与实现,完成了需求阶段提出的研究内容以及业务功能,并在系统完成之后,对系统进行详细测试。通过选择具有格式异常或存在大量敏感词汇的文档,上传到系统并创建任务,查看系统是否能够实现批量处理、自动化格式审查、格式修复、文档脱敏、任务考核和等级评审等工作。经过详细测试后,本系统能够满足对文档的上述审查操作,有效提高了文档审查的效率和准确度,并提供了一套有效的考核机制。
南赛[10]（2019）在《基于文本信息的知识文档管理系统设计与实现》文中研究表明伴随着全球信息化应用水平的提升,智能化IT运维管理平台已经成为互联网企业的投资重点,平台被大量的数据和信息所覆盖,造成运维管理难度的增大,为了帮助用户尽快解决平台告警,并建立企业知识共享平台,设计了基于文本信息的知识文档管理系统。该系统不仅可以为企业节省资源,还能将隐性知识转换成显性知识进行存储和利用。因此,该文主要是针对知识文档管理系统中的开发需求进行设计和实现。首先,针对知识文档文本信息利用率不足的问题,对文档格式进行研究和分析,设计知识文档解析模块,分别提出了基于Stream流的PDF文档解析和基于二进制格式的复合文档（storage file format,OLE）文档解析方案,并对文本信息的提取以及转码等操作进行C语言编程。在此基础上,进一步对PDF和DOC文档解析结果以及模块性能进行测试与分析。其次,针对知识文档安全性欠缺的弊端,设计知识文档安全模块,根据关键词提取和文档加密分别研究了基于多特征的TextRank关键词提取算法和基于文本信息的数据加密标准（Data Encryption Standard,DES）加密算法。将提取的关键词进行预处理,进而与DES密钥进行置换,并对文档加密。在此基础上,对关键词提取和文档加密进行Java语言编程,并对关键词提取准确率和文档加密性能进行测试与分析。最后,针对知识文档检索效率低的问题,从词频、文档长度和词语位置三方面改进了词频与逆频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）算法,研究了基于TF-IDF的空间向量模型排序算法,根据文档的权重值进行排序。在此基础上,将知识文档管理系统嵌入智能化IT运维管理平台中,并对嵌入系统的功能、性能和检索排序准确率进行测试与分析。
二、如何在Word中快速选择字体（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、如何在Word中快速选择字体（论文提纲范文）
（1）面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 微信公众平台成为用户获取知识的重要途径 |
| 1.1.2 微信公众平台知识资源海量庞杂且质量参差不齐 |
| 1.1.3 用户日趋追求精准和智能化的知识服务 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络知识资源聚合的国内外研究现状 |
| 1.3.1.1 网络知识资源聚合的国内研究现状 |
| 1.3.1.2 网络知识资源聚合的国外研究现状 |
| 1.3.2 微信公众平台知识组织与服务的国内外研究现状 |
| 1.3.2.1 微信公众平台知识组织与服务的国内研究现状 |
| 1.3.2.2 微信公众平台知识组织与服务的国外研究现状 |
| 1.3.3 研究评述 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线及思路 |
| 1.5 研究主要内容 |
| 1.6 研究的创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 微信公众平台 |
| 2.1.1 微信公众平台概念 |
| 2.1.2 微信公众号的类型 |
| 2.1.3 微信公众平台知识资源 |
| 2.2 知识聚合理论与方法 |
| 2.2.1 知识聚合概念 |
| 2.2.2 常用的知识聚合方法 |
| 2.3 文本挖掘与分析 |
| 2.3.1 文本挖掘概述 |
| 2.3.2 文本挖掘流程 |
| 2.4 知识服务 |
| 2.4.1 知识服务概述 |
| 2.4.2 常见的知识服务模式 |
| 2.4.2.1 知识检索服务 |
| 2.4.2.2 知识导航服务 |
| 2.4.2.3 知识推荐服务 |
| 2.4.2.4 知识集成服务 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.1 微信公众平台知识聚合服务面向用户知识需求的必要性 |
| 3.2 微信公众平台知识聚合及服务概述 |
| 3.2.1 微信公众平台知识聚合概念 |
| 3.2.2 微信公众平台知识聚合服务要素分析 |
| 3.2.3 微信公众平台知识聚合服务目标与原则 |
| 3.2.3.1 微信公众平台知识聚合服务目标 |
| 3.2.3.2 微信公众平台知识聚合服务原则 |
| 3.3 基于知识聚合的微信公众平台知识服务动因分析 |
| 3.4 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.4.1 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务过程 |
| 3.4.2 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微信公众平台用户画像构建及需求分析 |
| 4.1 微信公众平台用户画像概述 |
| 4.1.1 微信公众平台用户画像内涵 |
| 4.1.2 微信公众平台用户画像构建原则 |
| 4.2 微信公众平台用户画像构建 |
| 4.2.1 VALS2模型概述 |
| 4.2.2 基于VALS2的用户标签体系设计 |
| 4.2.3 用户画像标签权重设计 |
| 4.2.4 实证研究—以“学术类微信公众号用户”为例 |
| 4.2.4.1 样本特征统计分析 |
| 4.2.4.2 因子分析及分类标签抽取 |
| 4.2.4.3 用户画像聚类分析及可视化 |
| 4.3 基于用户画像的微信公众平台用户分类与知识需求分析 |
| 4.3.1 初期引入参与型用户 |
| 4.3.2 成长型用户 |
| 4.3.3 成熟型用户 |
| 4.4 微信公众平台用户知识需求层次分析 |
| 4.4.1 微信公众平台用户知识需求形成 |
| 4.4.2 微信公众平台用户知识需求层次划分 |
| 4.5 微信公众平台用户知识需求模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合及推荐服务 |
| 5.1 微信公众平台文本标签聚类的内涵及作用 |
| 5.1.1 微信公众平台文本标签聚类内涵 |
| 5.1.2 微信公众平台文本标签聚类作用 |
| 5.2 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法 |
| 5.2.1 微信公众平台文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.1 基于TextRank算法的文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.2 Word2vec词向量模型 |
| 5.2.1.3 融合Word2vec和TextRank的文本标签抽取方法 |
| 5.2.2 BIRCH聚类算法及优化 |
| 5.2.3 基于改进BIRCH算法的微信公众平台知识资源聚合过程 |
| 5.3 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 5.3.1 文本知识资源标签抽取 |
| 5.3.2 基于标签聚类的微信公众号知识资源聚合 |
| 5.4 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式 |
| 5.4.1 微信公众平台知识推荐服务概述 |
| 5.4.2 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务要素分析 |
| 5.4.3 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式构建 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于摘要生成的微信公众平台知识聚合及集成服务 |
| 6.1 微信公众平台文本知识摘要生成的内涵及作用 |
| 6.1.1 微信公众平台文本知识摘要内涵 |
| 6.1.2 微信公众平台文本知识摘要作用 |
| 6.2 基于TextRank算法的文本摘要生成过程及改进思路 |
| 6.2.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法及过程 |
| 6.2.2 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改进思路 |
| 6.3 基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法 |
| 6.3.1 基于TextTank算法的文本摘要生成方法改进 |
| 6.3.1.1 句子语义相似度计算 |
| 6.3.1.2 句子位置特征及标题相似度特征计算 |
| 6.3.1.3 基于MMR算法的句子冗余处理 |
| 6.3.2 融合用户需求与图模型的单文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3 融合主题与图模型的单领域多文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3.1 Doc2vec段落向量模型 |
| 6.3.3.2 微信公众平台单领域多文本知识摘要生成流程 |
| 6.4 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 6.4.1 基于单文本知识摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.4.2 基于单领域多文本摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.5 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式 |
| 6.5.1 微信公众平台知识集成服务概述 |
| 6.5.2 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务要素分析 |
| 6.5.3 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式构建 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 微信公众平台知识资源聚合及服务能力提升策略 |
| 7.1 用户知识需求外化表达及挖掘 |
| 7.1.1 提升用户知识需求外化表达能力 |
| 7.1.2 深入挖掘用户多层次知识需求 |
| 7.1.3 培养用户知识服务评价和反馈意识 |
| 7.2 加大新技术应用和融合改进 |
| 7.2.1 引入新技术,优化和改进知识聚合方法 |
| 7.2.2 知识聚合服务系统搭建和开发设计 |
| 7.2.3 应用可视化技术加强用户服务体验 |
| 7.3 微信公众平台创新服务理念及加强运营管理 |
| 7.3.1 加强主动知识服务意识,创新知识服务理念 |
| 7.3.2 构建和开展多元化平台知识服务模式 |
| 7.3.3 加强专业知识服务人才队伍建设 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 微信公众平台用户知识服务需求调查问卷 |
| 附录2 单领域多文本知识摘要生成示例 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）手术知情同意书的优化对患者理解的影响 ——来自文本分析和眼动的证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1 章 研究综述 |
| 1.1 知情同意 |
| 1.1.1 知情同意的起源与概念 |
| 1.1.2 知情同意告知标准 |
| 1.1.3 知情同意的质量评估 |
| 1.1.4 知情同意的优化策略 |
| 1.2 阅读过程与眼动理论 |
| 1.2.1 阅读过程 |
| 1.2.2 眼动理论 |
| 第2 章 问题提出 |
| 2.1 知情同意的内容 |
| 2.2 文本呈现方式 |
| 2.2.1 字体类型 |
| 2.2.2 字体大小 |
| 2.2.3 行距 |
| 2.2.4 分栏设计 |
| 2.2.5 图片 |
| 第3 章 知情同意书文本分析 |
| 3.1 内容分析 |
| 3.1.1 词频分析 |
| 3.1.2 关键词 |
| 3.1.3 风险信息占比 |
| 3.2 结构分析 |
| 3.2.1 现有知情同意内容结构 |
| 3.2.2 患者陈述比较 |
| 3.2.3 医生陈述比较 |
| 3.3 知情同意书的合理结构 |
| 第4章 实验 |
| 4.1 实验1 知情同意书的字体和行距对于患者理解的影响 |
| 4.1.1 问题提出 |
| 4.1.2 实验设计 |
| 4.1.3 被试 |
| 4.1.4 实验设备与材料 |
| 4.1.5 实验程序 |
| 4.1.6 结果分析 |
| 4.1.7 讨论 |
| 4.2 实验2 知情同意书的分栏和图片对于患者理解的影响 |
| 4.2.1 问题提出 |
| 4.2.2 实验设计 |
| 4.2.3 被试 |
| 4.2.4 实验设备与材料 |
| 4.2.5 实验程序 |
| 4.2.6 结果分析 |
| 4.2.7 讨论 |
| 4.3 实验3 改进后知情同意书对于患者理解的影响 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 被试 |
| 4.3.3 实验设备与材料 |
| 4.3.4 实验程序 |
| 4.3.5 结果分析 |
| 4.3.6 讨论 |
| 第5 章 总讨论 |
| 1 知情同意书的内容构成和改进 |
| 2 文本外在表征会影响知觉者的认知流畅度 |
| 3 患者教育 |
| 第6 章 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）设计思维融入的项目教学活动设计与应用研究 ——以小学信息技术课程为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 国内外设计思维研究现状 |
| 1.2.2 国内外项目教学现状研究 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 设计思维 |
| 2.1.2 项目教学 |
| 2.1.3 设计思维融入的项目教学 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 “做中学”理论 |
| 2.2.2 活动理论 |
| 2.2.3 基于行为反思理论 |
| 2.2.4 基于问题解决理论 |
| 第3章 设计思维融入项目教学的可行性分析 |
| 3.1 设计思维与项目教学之间的契合点分析 |
| 3.2 设计思维融入项目教学的价值分析 |
| 3.3 设计思维融入的项目教学活动特征分析 |
| 第4章 设计思维融入的项目教学活动设计 |
| 4.1 设计思维融入的项目教学活动设计原则 |
| 4.1.1 真实情景为导向原则 |
| 4.1.2 以学生为主体原则 |
| 4.1.3 线上线下混合原则 |
| 4.1.4 深入问题共情原则 |
| 4.1.5 作品可视化展示原则 |
| 4.1.6 过程迭代知识强化原则 |
| 4.2 设计思维融入的项目教学活动要素厘定 |
| 4.2.1 设计思维融入的项目教学元素分析 |
| 4.2.2 活动理论要素分析 |
| 4.2.3 设计思维融入的项目教学活动要素确定 |
| 4.3 设计思维融入的项目教学活动要素设计 |
| 4.3.1 学习者特征分析 |
| 4.3.2 活动目标设计 |
| 4.3.3 活动内容设计 |
| 4.3.4 活动工具设计 |
| 4.3.5 活动评价设计 |
| 4.4 设计思维融入的项目教学活动流程设计 |
| 4.4.1 设计依据 |
| 4.4.2 初步设计 |
| 4.4.3 流程解析 |
| 第5章 设计思维融入的项目教学活动设计应用研究 |
| 5.1 应用研究总体规划 |
| 5.1.1 总体实施计划 |
| 5.1.2 数据收集与分析方法 |
| 5.2 第一轮设计研究 |
| 5.2.1 设计前期分析 |
| 5.2.2 教学设计 |
| 5.2.3 教学实施 |
| 5.2.4 教学效果分析 |
| 5.2.5 反思与修正 |
| 5.3 第二轮设计研究 |
| 5.3.1 设计前期分析 |
| 5.3.2 教学设计 |
| 5.3.3 教学实施 |
| 5.3.4 教学效果分析 |
| 5.3.5 本轮总结 |
| 5.4 两轮应用研究小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 附录A:威廉斯创造力倾向量表 |
| 附录B:课程学习效果调查问卷 |
| 附录C:PowerPoint操作基础知识测试 |
| 附录D:Word操作基础知识测试 |
| 附录E:学生访谈 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（5）面向小数据量垂直领域的问答方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问答任务描述 |
| 2.3 相关技术 |
| 2.3.1 词向量 |
| 2.3.2 注意力机制 |
| 2.4 基于统计的问答方法 |
| 2.4.1 TF-IDF |
| 2.4.2 BM25 |
| 2.5 基于深度学习的问答方法 |
| 2.5.1 基于句向量的深度学习模型 |
| 2.5.2 基于句子交互的深度学习模型 |
| 2.5.3 基于预训练语言模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于BERT改进的问答模型 |
| 3.1 问题分析与解决思路 |
| 3.1.1 问题分析 |
| 3.1.2 解决思路 |
| 3.2 BERT详细介绍 |
| 3.2.1 模型结构 |
| 3.2.2 MASK机制介绍 |
| 3.2.3 NSP机制介绍 |
| 3.3 QA-PREDICT预训练任务 |
| 3.4 引入特征领域词的预训练语言模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于BERT改进的知识蒸馏模型(TQA-BERT) |
| 4.1 问题分析与解决思路 |
| 4.1.1 问题分析 |
| 4.1.2 解决思路 |
| 4.2 知识蒸馏介绍 |
| 4.3 TQA-BERT介绍 |
| 4.3.1 TQA-BERT模型结构 |
| 4.3.2 知识蒸馏策略 |
| 4.3.3 软标签(Soft-Label) |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验与分析 |
| 5.1 实验数据 |
| 5.2 实验评价方法 |
| 5.3 实验环境 |
| 5.4 对比实验及结果分析 |
| 5.4.1 实验模型 |
| 5.4.2 实验设置 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于词嵌入主题情感模型的微博情感极性分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 微博情感极性分析的研究现状 |
| 1.2.2 主题情感联合模型的研究现状 |
| 1.2.3 词嵌入主题模型的研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 基于词嵌入的TSMMF模型的改进 |
| 2.1 TSMMF模型及其存在的问题 |
| 2.1.1 TSMMF模型描述及推导 |
| 2.1.2 TSMMF模型中存在的问题 |
| 2.2 基于词嵌入的主题情感模型WE-TSMMF |
| 2.2.1 WE-TSMMF模型总体设计思路 |
| 2.2.2 WE-TSMMF模型描述与推导 |
| 2.2.3 算法描述 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 实验环境 |
| 2.3.2 小型实验数据集与评价指标 |
| 2.3.3 实验参数设置 |
| 2.3.4 实验设计 |
| 2.3.5 对比实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于高斯分布的改进词嵌入主题情感模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 结合高斯分布的词嵌入主题情感模型GWE-TSMMF |
| 3.2.1 GWE-TSMMF模型总体设计思路 |
| 3.2.2 GWE-TSMMF模型描述与推导 |
| 3.2.3 算法描述 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 大型实验数据集与评价指标 |
| 3.3.2 实验参数设置 |
| 3.3.3 实验设计 |
| 3.3.4 对比实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 综合实验结果及分析 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 实验准备及评价指标 |
| 4.2.1 实验数据集 |
| 4.2.2 实验所需的外部资源 |
| 4.2.3 评价指标 |
| 4.3 基于词嵌入的TSMMF模型效果评估 |
| 4.3.1 WE-TSMMF模型实验结果与分析 |
| 4.3.2 WE-TSMMF模型与主流词嵌入主题情感模型对比 |
| 4.4 基于高斯分布的改进词嵌入主题情感模型效果评估 |
| 4.4.1 GWE-TSMMF模型实验结果与分析 |
| 4.4.2 GWE-TSMMF模型与主流词嵌入主题情感模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（7）词云Scale对其语义表达效果的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第2章 相关工作综述 |
| 2.1 文本可视化方法概述 |
| 2.1.1 文本可视化发展现状 |
| 2.1.2 词云的发展概述 |
| 2.1.3 词云分析系统的相关研究 |
| 2.1.4 关于字号大小对词云语义的相关研究 |
| 2.2 LDA主题提取模型 |
| 2.3 语义评估方法概述 |
| 第3章 实验整体概述 |
| 3.1 实验整体设计 |
| 3.2 实验相关问题描述 |
| 3.3 字号相对大小scale的定义 |
| 第4章 词云scale预实验假设的探究 |
| 4.1 实验目的 |
| 4.2 词云样式的确定 |
| 4.3 实验准备 |
| 4.4 实验过程 |
| 4.5 实验结论 |
| 第5章 数据选择策略研究 |
| 5.1 交互式的主题提取模型 |
| 5.2 数据挑选准则 |
| 第6章 Scale与词云语义的一般性探究 |
| 6.1 假设 |
| 6.2 实验人员与设备 |
| 6.3 实验任务 |
| 6.4 实验数据选择 |
| 6.5 设计空间 |
| 6.6 实验过程 |
| 6.7 实验结果和讨论 |
| 6.7.1 正确率 |
| 6.7.2 完成时间 |
| 6.7.3 满意度 |
| 第7章 Scale与词云语义的差异性探究 |
| 7.1 设计空间和实验过程 |
| 7.2 结果与讨论 |
| 7.2.1 正确率 |
| 7.2.2 完成时间 |
| 7.2.3 满意度 |
| 7.2.4 结果讨论 |
| 第8章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（8）面向数字化出版的数据资源智能处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 论文主要研究内容与创新点 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文涉及的关键技术 |
| 1.4.3 论文的创新点 |
| 1.4.4 论文主要成果 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 基于新词发现算法的知识体系构建方案的设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 知识体系构建系统概述 |
| 2.2.1 知识体系构建流程设计 |
| 2.2.2 知识体系构建系统工作流程设计 |
| 2.3 知识体系构建系统架构分析与研究 |
| 2.4 基于标签权重的新词发现算法的设计 |
| 2.5 系统部署方案与算法效率对比分析 |
| 2.5.1 系统部署方案对比分析 |
| 2.5.2 基于标签权重的新词发现算法结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于中文分词的智能创作算法模型及融媒体方案的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 应用场景综述 |
| 3.2.1 用户分析 |
| 3.2.2 稿件审核流程分析 |
| 3.3 方案整体设计 |
| 3.3.1 系统总体架构 |
| 3.3.2 核心处理流程 |
| 3.4 智能文字润色算法的设计与分析 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 算法实现与分析 |
| 3.5 企业应用与效果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 稿件编审中智能校对和修改痕迹记录算法的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 智能错别字校对算法与仿真 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 算法实现与分析 |
| 4.3 修改痕迹比对算法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法实现与分析 |
| 4.4 企业应用与效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于大数据处理的数字阅读平台设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统整体设计 |
| 5.3 智能阅读平台设计 |
| 5.3.1 智能阅读平台架构设计 |
| 5.3.2 智能阅读器整体设计 |
| 5.4 智能阅读器核心功能设计与实现 |
| 5.4.1 智能阅读器功能架构设计 |
| 5.4.2 阅读器模块整体实现 |
| 5.4.3 智能双语句对方案的设计 |
| 5.4.4 阅读行为采集与智能分析方案的设计 |
| 5.4.5 跨平台加解密实现 |
| 5.4.6 本地缓存实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和其他成果 |
（9）电子设计文件审查系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 系统开发背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 Web Service |
| 2.2 MVC框架 |
| 2.3 Open XML标准 |
| 2.4 字符串模式匹配 |
| 2.5 Doc X组件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统总体分析 |
| 3.2 系统需求建模 |
| 3.3 系统业务描述 |
| 3.3.1 基础信息管理用例描述 |
| 3.3.2 审查模板管理用例描述 |
| 3.3.3 自定义书签用例描述 |
| 3.3.4 自定义模板用例描述 |
| 3.3.5 新建审查任务用例描述 |
| 3.3.6 新建脱敏任务用例描述 |
| 3.3.7 批量处理用例描述 |
| 3.3.8 任务管理用例描述 |
| 3.3.9 任务考核用例描述 |
| 3.4 系统数据建模 |
| 3.5 非功能性需求 |
| 3.5.1 性能需求 |
| 3.5.2 权限控制 |
| 3.5.3 易操作性需求 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统总体架构设计 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.3 系统审查方法的设计与实现 |
| 4.3.1 格式审查方法的设计与实现 |
| 4.3.2 格式修复方法的设计与实现 |
| 4.3.3 文档脱敏方法的设计与实现 |
| 4.4 系统业务设计与实现 |
| 4.4.1 审查模板管理模块设计与实现 |
| 4.4.2 自定义书签模块设计与实现 |
| 4.4.3 自定义模板模块设计与实现 |
| 4.4.4 新建审查任务模块设计与实现 |
| 4.4.5 新建脱敏任务模块设计与实现 |
| 4.4.6 批量处理模块设计与实现 |
| 4.4.7 任务管理模块设计与实现 |
| 4.4.8 任务考核模块设计与实现 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 基础信息管理模块测试 |
| 5.2.2 审查模板管理模块测试 |
| 5.2.3 自定义书签模块测试 |
| 5.2.4 自定义模板模块测试 |
| 5.2.5 新建审查任务模块测试 |
| 5.2.6 新建脱敏任务模块测试 |
| 5.2.7 任务管理模块测试 |
| 5.2.8 问题录入模块测试 |
| 5.2.9 任务考核模块测试 |
| 5.3 系统非功能性测试 |
| 5.4 测试结果说明 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于文本信息的知识文档管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 知识文档管理系统及相关技术研究现状分析 |
| 1.2.1 知识文档管理系统研究现状 |
| 1.2.2 系统相关技术难点研究现状 |
| 1.3 本论文主要研究内容及组织结构 |
| 第2章 知识文档解析模块的研究与实现 |
| 2.1 知识文档解析模块实现的整体设计 |
| 2.2 基于Stream流的PDF文档解析方法研究与实现 |
| 2.2.1 PDF文档格式研究及解析功能实现 |
| 2.2.2 PDF文档内容信息提取功能实现 |
| 2.2.3 PDF文档字符转码功能实现 |
| 2.3 基于二进制格式的OLE文档解析方法研究与实现 |
| 2.3.1 复合文档格式研究及解析功能实现 |
| 2.3.2 DOC文档内容提取功能实现 |
| 2.4 知识文档解析模块测试结果与分析 |
| 2.4.1 知识文档解析功能测试结果分析 |
| 2.4.2 知识文档解析性能测试结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 知识文档安全模块的研究与实现 |
| 3.1 知识文档安全模块实现的整体设计 |
| 3.2 基于多特征的TextRank关键词提取算法研究与实现 |
| 3.3 基于文本信息的DES加密算法研究与实现 |
| 3.3.1 基于DES算法加密过程的分析与研究 |
| 3.3.2 DES算法密钥与文本信息融合的实现 |
| 3.4 知识文档安全模块的测试结果与分析 |
| 3.4.1 关键词提取算法测试结果分析 |
| 3.4.2 文档加密性能与测试结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 知识文档检索模块的研究与实现 |
| 4.1 知识文档检索模块实现的整体设计 |
| 4.2 基于TF-IDF的空间向量模型排序算法研究与实现 |
| 4.2.1 TF-IDF计算关键词权重算法的改进 |
| 4.2.2 知识文档权重值计算方法研究与实现 |
| 4.3 知识文档检索模块的测试结果与分析 |
| 4.3.1 知识文档管理系统功能测试结果 |
| 4.3.2 知识文档检索排序测试结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
四、如何在Word中快速选择字体（论文参考文献）
- [1]面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究[D]. 程子轩. 吉林大学, 2021(01)
- [2]手术知情同意书的优化对患者理解的影响 ——来自文本分析和眼动的证据[D]. 郑同京. 上海师范大学, 2021(07)
- [3]设计思维融入的项目教学活动设计与应用研究 ——以小学信息技术课程为例[D]. 张凌蔚. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [4]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [5]面向小数据量垂直领域的问答方法研究[D]. 雷孝钧. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]基于词嵌入主题情感模型的微博情感极性分析方法研究[D]. 黄瑜. 武汉理工大学, 2020(09)
- [7]词云Scale对其语义表达效果的影响[D]. 杨璐. 天津大学, 2019(01)
- [8]面向数字化出版的数据资源智能处理关键技术研究[D]. 陈科良. 北京邮电大学, 2020(04)
- [9]电子设计文件审查系统的设计与实现[D]. 郭晓倩. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]基于文本信息的知识文档管理系统设计与实现[D]. 南赛. 燕山大学, 2019(03)