自然语言处理（概念）简介自然语言（略缩为NL)指的是任何自然而然为人类所使用的语言，而非任何人造的或合成的语言，例如程序设计语言。自然语言处理（略缩为NLP),是所有试图用电脑处理自然语言的适合描述。[1]自然语言处理包括：语音合成：虽然这乍看起来不是很高端（的科技），但其实合成听起来自然的语音需要很复杂的技术并在一定程度上‘理解’在说的话，这样才能确保比如说，正确的语调。语音识别：基本上就是将持续不断的声波转换成独立的词语。自然语言理解：在这里将独立的词语（书面文件或者从语音识别得来的资料）进行处理并赋予意思。这可能会涉及完全模型系统或者‘前端’，以自然语言命令带动其他程序。自然语言生成：针对不可预测的输入问题生成恰当的的自然语言回答。补充：在自然语言处理中使用数字计算机的想法已经算旧（概念）了，这可能是因为二战时期军用解码就是计算机的应用之一。有些计算机专家甚至曾认为（其他语言）例如俄文，不过是换了一组代码的英文而已。这样想的话，因为代码可以被解开，那么俄文也可以（被翻译）。这个想法假设不论这些自然语言表面如何变化，他们都有一个共同的‘语义基’。（对此）语言学家有压倒性的共识，那就是这根本是不正确的。在程序编制器和编程语言通译器的形式下，由早期开始，‘人工语言处理’是就数字计算机的成功中不可或缺的重要部分。此成就无疑鼓励了人们进入自然语言处理的研究（领域），并同时提倡积极乐观的研究态度。
全文链接： Convolutional Neural Networks for Sentence Classification——学术范 2012年在深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星之后， 2014年TextCNN诞生于世，成为了CNN在NLP文本分类任务上的经典之作。 TextCNN提出的目的在于，希望将CNN在图像领域中所取得的成就复制于自然语言处理NLP任务中。 TextCNN是一种采用卷积神经网络（CNN）提取文本n-gram特征，最大池化，全连接然后进行分类的一种新型模型。它在当时对文本分类SVM老大的位置提出了挑战，虽然当时TextCNN模型效果没有完全超过SVM，但CNN的热潮使得TextCNN极受追捧，成为NLP文本分类任务的经典模型。 上论文~ 首先论文在摘要部分指出本文报告了一系列关于卷积神经网络(CNN)的实验，这些实验是在预先训练的单词向量的基础上进行的，用于句子级别的分类任务。 近年来，深度学习模型在计算机视觉和语音识别方面取得了显著的成果。在自然语言处理中，深度学习方法的大部分工作都涉及到通过神经语言模型学习单词向量表示，并对学习到的单词向量进行合成进行分类。单词向量，其中单词从一个稀疏的1- V编码(这里的V是词汇量)通过一个隐藏层投影到一个低维向量空间，本质上是一个特征提取器，在其维中编码单词的语义特征。在这种密集表示中，语义上相近的词在低维向量空间中的欧几里得距离或余弦距离也是相近的。卷积神经网络(CNN)利用卷积滤波器应用于局部特征。数据集和实验设置 使用的所有数据集:校正线性单元，过滤窗口(h)为3,4,5，每个有100个特征图，dropout率(p)为约束(s)为3，小批量大小为50。这些值是通过在SST-2开发集上的网格搜索选择的。 用从无监督神经语言模型中获得的词向量初始化是在没有大型监督训练集的情况下提高性能的一种流行方法。文中使用公开可用的word2vec向量，这些向量是从谷歌新闻中训练的1000亿个单词。向量的维数为300，并使用连续的词袋结构进行训练。在预先训练的词集中不存在的词将被随机初始化。 论文用模型的几个变体进行了实验 •CNN-rand:基线模型，其中所有单词都随机初始化，然后在训练期间修改。 •CNN-static:一个带有fromword2vec预训练向量的模型。所有单词(包括随机初始化的未知单词)都保持静态，只学习模型的其他参数。 •CNN-non-static:同上，但预训练向量对每个任务进行了微调。 •CNN-multichannel:一个具有两个词向量集的模型。每个向量集被视为一个“通道”，每个过滤器被应用于两个通道，但梯度只通过一个通道反向传播。因此，该模型能够在保持其他向量不变的情况下对一组向量进行微调。两个通道都用word2vec初始化。表2列出了模型与其他方法的对比结果，基线模型包含所有随机初始化的单词(CNN-rand)，但它自己的表现并不好。 即使是一个简单的静态向量模型(CNN-static)也表现得非常好，与更复杂的深度学习模型相比，使用复杂的池化方案(Kalchbrenner et al.， 2014)或要求预先计算解析树(Socheret al.， 2013)，其结果具有竞争力。这些结果表明，预先训练的向量是良好的，“通用的”特征提取器，可以跨数据集使用。对每个任务的预训练向量进行微调，还可以得到进一步的改进(CNN-non-static)。 多通道与单通道模型 我们最初希望多通道体系结构能够防止过拟合(通过确保学习到的向量不会离原始值太远)，从而比单通道模型工作得更好，特别是在较小的数据集上。然而，结果是喜忧参半的，进一步规范微调过程的工作是有必要的。例如，在非静态部分，我们可以使用一个单独的通道，但使用允许在训练期间修改的额外维度，而不是使用一个额外的通道。 静态与非静态表示 与单通道非静态模型的情况一样，多通道模型能够对非静态通道进行微调，使其更适合当前的任务。例如，good和bad在word2vec中最相似，大概是因为它们(几乎)在语法上是等价的。但是对于SST-2数据集上经过微调的非静态信道中的向量来说，情况就不一样了(表3)。同样，good在表达情感方面可以说更接近于nice，而不是great，这确实反映在学习到的向量上。对于(随机初始化的)不属于预先训练的向量集合的标记，微调可以让它们学习更有意义的表示:网络学习到感叹号与热情的表达式有关，逗号是连接符(表3)。 结论 在目前的工作中，论文描述了一系列建立在word2vec之上的卷积神经网络实验。尽管很少对超参数进行调整，但带有一层卷积的简单CNN表现得非常好。研究结果进一步证明，无监督词向量的预训练是NLP深度学习的重要组成部分。
有乐观和悲观的周期在领域的NLP (我们当前可能到在一个更加乐观的阶段之内); 虽然一些非常真正的前进被做了，一个一般NLP系统的目标依然是逃避。 历史上，计算机学家经常是远太过于乐观关于NLP，大概着名的某些的原因以上。 是确切正确地从外边因而是重要的任务为什么是困难的。 It也是重要注意到，有自然语言之间的区别。 由于美国研究员的重要性更多工作在英语大概被完成了比在其他语言，主要，虽然有非常活跃工作者在欧洲和日本。 然而，因为它使用少量变化并且沉重依靠词序，英语在一些方面是一种非典型语言。 用英语和其他介绍来源写的课本很少包含关于语言的NLP的充分讨论与明显不同的语法结构。 We可能区别至少三个分明‘水平’在处理NL ： Sounds Grammar Meaning Each可以被划分成两个或多个分段，不需要有关我们这里。 什么我在这简要的介绍想要做是说明某些在处理每个水平的问题。 Consider这三个词，讲话由从英国的南部的一个当地讲英语者： 输入，入口，收入。 是确切全部三个词包含元素与同一个意思。 要输入是投入某事; 水泵的入口是水被采取的地方; 您的收入是您赢得，即进来的金钱。 Is元素在发音了同样在所有三个词(由指定的报告人) ？ 仔细听表示，它不是。 词输入是显著的，好象被拼写的imput，而入口发音如被拼写。 如果我们让声音通常被拼写的ng的N立场用英语(即在词象唱歌或歌手)，则收入是 因为苏格兰语英语许多报告人这样，不表现I指定了从英国的南部的当地讲英语者; 反而他们一贯地发音所有三个词的第一个元素，当它被拼写，即作为(象可以所有讲英语者，当慢慢地和强调地讲话)时。 Interestingly，讲英语者对这些区别通常是相当未察觉的，在他们自己的讲话和其他的讲话上。 这不是，因为他们不可能区别在三声音m、n和N.之间。 三个词兰姆酒、奔跑和阶在这三声音仅不同并且是相当分明的对所有当地讲英语者。
介绍自然语言处理 一个自然语言' （荷兰）是任何自然语言使用的人，即不是一种人为的或人为的语言，如一种编程语言。 '自然语言处理' （自由党）是一个方便的描述，所有企图利用计算机来处理自然语言。 [ 1 ]的NLP包括： 语音合成：虽然这可能不是乍一看似乎很'聪明' ，合成的自然冠冕堂皇的讲话，是在技术上复杂，几乎肯定需要一些理解，什么是口语，以确保举例来说，正确的语调。 语音识别：基本上是连续减少声波分立的话。 自然语言理解：这里当作从孤立的话（无论是书面或决心通过语音识别）的'意义' 。这可能涉及完整的模型系统或'前端' ，带动其它项目由荷兰命令。 自然语言生成：荷兰创造适当的反应不可预测的投入。 问题补充：这个想法的使用数字电脑的NLP是'旧' ，这可能是因为第一个利用计算机，打破军事守则在第二次世界大战中。一些计算机科学家似乎都认为，俄罗斯（例如）是英语在不同的代码。在这种情况下，因为代码可以被打破，因此可以俄文。这种想法假设有一个共同'的含义基地'的所有自然语言，无论其表面的分歧。压倒一切的共识，语言学家是，这是不正确的。 人工语言处理'的形式，编译器和口译编程语言，是一个关键组成部分，成功的数字化电脑从最早的天。这一成功无疑鼓舞研究的NLP （还鼓励和乐观的态度） 。
当我们对一个问题研究之后，如何将其展现于众人面前是一个重要的工作。在这里我们结合具体的事例，给大家介绍科研的一个重要部分论文的一般格式及其注意事项。当然，要写出一篇好的论文，绝不是单单这么一个简要的介绍就够了，还需自己多写、多练。 随着科学技术的发展，越来越多的学者涉及到学术论文的写作领域，那么怎样写学术论文、学术论文写作是怎样要求的、格式如何，下面就介绍一下学术论文的写作，希望能对您论文写作有所帮助。 [编辑本段](一)题名（Title,Topic）1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。 论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：论文题目是文章的一半。 对论文题目的要求是：准确得体；简短精炼；外延和内涵恰如其分；醒目。对这四方面的要求分述如下。 1．准确得体要求论文题目能准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度。 常见毛病是：过于笼统，题不扣文。关键问题在于题目要紧扣论文内容，或论文内容民论文题目要互相匹配、紧扣，即题要扣文，文也要扣题。这是撰写论文的基本准则。 2．简短精炼力求题目的字数要少，用词需要精选。至于多少字算是合乎要求，并无统一的硬性规定，一般希望一篇论文题目不要超出20个字，不过，不能由于一味追求字数少而影响题目对内容的恰当反映，在遇到两者确有矛盾时，宁可多用几个字也要力求表达明确。 若简短题名不足以显示论文内容或反映出属于系列研究的性质，则可利用正、副标题的方法解决，以加副标题来补充说明特定的实验材料，方法及内容等信息使标题成为既充实准确又不流于笼统和一般化。 3．外延和内涵要恰如其分外延和内涵属于形式逻辑中的概念。所谓外延，是指一个概念所反映的每一个对象；而所谓内涵，则是指对每一个概念对象特有属性的反映。 命题时，若不考虑逻辑上有关外延和内涵的恰当运用，则有可能出现谬误，至少是不当。 4．醒目论文题目虽然居于首先映入读者眼帘的醒目位置，但仍然存在题目是否醒目的问题，因为题目所用字句及其所表现的内容是否醒目，其产生的效果是相距甚远的。 有人对36种公开发行的医学科持期刊1987年发表的论文的部分标题，作过统计分析，从中筛选100条有错误的标题。在100条有错误的标题中，属于省略不当错误的占20%；属于介词使用不当错误的占12%）。在使用介词时产生的错误主要有：①省略主语或第一人称代词不达意后，没有使用介词结构，使辅助成分误为主语；②需要使用介词时又没有使用；③不需要使用介词结构时使用。属主事的错误的占11%；属于并列关系使用不当错误的占9%；属于用词不当、句子混乱错误的各占9%，其它类型的错误，如标题冗长、文题不符、重复、歧意等亦时有发生。 [编辑本段]（二）作者姓名和单位这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作者的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索（作者索引）。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。 [编辑本段]（三）摘要（Abstract）论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。它对是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是使读者不用阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：①从事这一研究的目的和重要性；②研究的主要内容，指明完成了哪些工作；③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；④结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简炼，内容亦需充分概括，篇幅大小一般限制其字数不超过论文字数的5%。例如，对于6000字的一篇论文，其摘要一般不超出300字。论文摘要不需要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价。 撰写论文摘要的常见毛病，一是照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字；二是内容不浓缩、不概括，文字篇幅过长。为了方便国际交流，很多论文都要求有英文摘要，尤其是在高校里。英文摘要的内容要求与中文摘要一样，包括目的、方法、结果和结论四部分。但是，英文有其自身特点，最主要的是中译英时往往造成所占篇幅较长，同样内容的一段文字，若用英文来描述，其占用的版面可能比中文多一倍。因此，撰写英文摘要更应注意简洁明了，力争用最短的篇幅提供最主要的信息。第一，对所掌握的资料进行精心筛选，不属于上述“四部分”的内容不必写入摘要。第二，对属于“四部分”的内容，也应适当取舍，做到简明扼要，不能包罗万象。比如“目的”，在多数标题中就已初步阐明，若无更深一层的目的，摘要完全不必重复叙述；再如“方法”，有些在国外可能早已成为常规的方法，在撰写英文摘要时就可仅写出方法名称，而不必一一描述其操作步骤。 中英文摘要的一致性主要是指内容方面的一致性，目前对这个问题的认识存在两个误区，一是认为两个摘要的内容”差不多就行”，因此在英文摘要中随意删去中文摘要的重点内容，或随意增补中文摘要所未提及的内容，这样很容易造成文摘重心转移，甚至偏离主题；二是认为英文摘要是中文摘要的硬性对译，对中文摘要中的每一个字都不敢遗漏，这往往使英文摘要用词累赘、重复，显得拖沓、冗长。英文摘要应严格、全面的表达中文摘要的内容，不能随意增删，但这并不意味着一个字也不能改动，具体撰写方式应遵循英文语法修辞规则，符合英文专业术语规范，并照顾到英文的表达习惯。 选择适当的时态和语态，是使摘要符合英文语法修辞规则的前提。通常情况下，摘要中谓语动词的时态和语态都不是通篇一律的，而应根据具体内容而有所变化，否则容易造成理解上的混乱。但这种变化又并非无章可循，其中存在着如下一些规律： 1、时态：大体可概括为以下几点。 1）叙述研究过程，多采用一般过去时。 2）在采用一般过去时叙述研究过程当中提及在此过程之前发生的事，宜采用过去完成时。 3）说明某课题现已取得的成果，宜采用现在完成时。 4）摘要开头表示本文所“报告”或“描述”的内容，以及摘要结尾表示作者所"认为"的观点和"建议"的做法时，可采用一般现在时。 2、语态：在多数情况下可采用被动语态。但在某些情况下，特别是表达作者或有关专家的观点时，又常用主动语态，其优点是鲜明有力。 [编辑本段]（四）关键词（Key words）关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。关键词是标示文献关建主题内容，但未经规范处理的主题词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。关键词或主题词的一般选择方法是：由作者在完成论文写作后，纵观全文，先找出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些住处或词汇，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。 [编辑本段]（五）引言（Introduction）引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。引言的文字不可冗长，内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。 [编辑本段]（六）正文（Main body）正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。段落和划分，应视论文性质与内容而定。 [编辑本段]（七）参考文献[序号]. 编著者. 书名[M]，出版地：出版社，年代，起止页码 [序号]. 作者. 论文名称[J]，期刊名称，年度，卷（期），起止页码 [编辑本段]（八）电子文献的载体类型及其标识随着我国信息化进程的加快，电子文献的采用量逐渐加大，其标注方式的规范化已经提到议事日程上来了。现根据国家新闻出版署印发的《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》的有关规定，对来稿提出如下要求：一、对于数据库、计算机程序及电子公告等电子文献类型的参考文献，以下列双字母作为标示： 电子文献类型数据库计算机程序电子公告电子文献类型标识DBCPEB二、电子文献的载体类型及其标识对于非纸张类型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型中同时标明其载体类型。《规范》采用双字母表示电子文献载体类型：磁带(magnetic tape)MT，磁盘(disk)DK，光盘(CD-ROM) CD，联机网络(online)OL，并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标识：[文献类型标识/载体类型标识]如：[DB/OL]——联机网上数据库（database online）[ DB/MT]——磁带数据库（database on magnetic tape）[M/CD]——光盘图书（monograph on CD-ROM）[CP/DK]——磁盘软件（computer program on disk）[J/OL]——网上期刊（serial online）[EB/OL]——网上电子公告（electronic pulletin board online）如：[1]王明亮．关于中国学术期刊标准数据库系统工程的进展[DB/OL]．文献网址, 1998-08-16/1998-10-04． 以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型。 [编辑本段]九）内容的格式要求1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。4、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中；一级标题用四号字体；二级标题、三级标题用小四号字体；页眉、页脚用小五号字体；其它用五号字体；图、表名居中。6、格式正文打印页码，下面居中。7、论文打印纸张规格：A4 210×297毫米。8、在文件选项下的页面设置选项中，“字符数/行数”选使用默认字符数；页边距设为 上：3厘米；下：厘米；左：厘米；右：厘米；装订线：厘米；装订线位置：左侧；页眉：厘米；页脚厘米。9、在格式选项下的段落设置选项中，“缩进”选0厘米，“间距”选0磅，“行距”选倍，“特殊格式”选（无），“调整右缩进”选项为空，“根据页面设置确定行高格线”选项为空。10、 页眉：页眉从摘要页开始到论文最后一页，均需设置。页眉内容：浙江广播电视大学汉语言文学类本科毕业论文，居中，打印字号为5号宋体，页眉之下有一条下划线。 页脚：从论文主体部分（引言或绪论）开始，用阿拉伯数字连续编页，页码编写方法为：第×页共×页，居中，打印字号为小五号宋体。 前置部分从中文题名页起单独编页。 字体与间距：毕业论文字体为小四号宋体，字间距设置为标准字间距，行间距设置为固定值20磅。
姑固估咕……（省略800字）…固固！
格式 当我们对一个问题研究之后，如何将其展现于众人面前是一个重要的工作。在这里我们结合具体的事例，给大家介绍科研的一个重要部分论文的一般格式及其注意事项。当然，要写出一篇好的论文，绝不是单单这么一个简要的介绍就够了，还需自己多写、多练。 随着科学技术的发展，越来越多的学者涉及到学术论文的写作领域，那么怎样写学术论文、学术论文写作是怎样要求的、格式如何，下面就介绍一下学术论文的写作，希望能对您论文写作有所帮助。 (一)题名（Title,Topic）1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。 论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：论文题目是文章的一半。 对论文题目的要求是：准确得体；简短精炼；外延和内涵恰如其分；醒目。（二）作者姓名和单位这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作者的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索（作者索引）。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。（三）摘要（Abstract）论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。它对是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是使读者不用阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：①从事这一研究的目的和重要性；②研究的主要内容，指明完成了哪些工作；③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；④结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简炼，内容亦需充分概括，篇幅大小一般限制其字数不超过论文字数的5%。例如，对于6000字的一篇论文，其摘要一般不超出300字。论文摘要不需要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价。 撰写论文摘要的常见毛病，一是照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字；二是内容不浓缩、不概括，文字篇幅过长。为了方便国际交流，很多论文都要求有英文摘要，尤其是在高校里。英文摘要的内容要求与中文摘要一样，包括目的、方法、结果和结论四部分。但是，英文有其自身特点，最主要的是中译英时往往造成所占篇幅较长，同样内容的一段文字，若用英文来描述，其占用的版面可能比中文多一倍。因此，撰写英文摘要更应注意简洁明了，力争用最短的篇幅提供最主要的信息。第一，对所掌握的资料进行精心筛选，不属于上述“四部分”的内容不必写入摘要。第二，对属于“四部分”的内容，也应适当取舍，做到简明扼要，不能包罗万象。比如“目的”，在多数标题中就已初步阐明，若无更深一层的目的，摘要完全不必重复叙述；再如“方法”，有些在国外可能早已成为常规的方法，在撰写英文摘要时就可仅写出方法名称，而不必一一描述其操作步骤。 中英文摘要的一致性主要是指内容方面的一致性，目前对这个问题的认识存在两个误区，一是认为两个摘要的内容”差不多就行”，因此在英文摘要中随意删去中文摘要的重点内容，或随意增补中文摘要所未提及的内容，这样很容易造成文摘重心转移，甚至偏离主题；二是认为英文摘要是中文摘要的硬性对译，对中文摘要中的每一个字都不敢遗漏，这往往使英文摘要用词累赘、重复，显得拖沓、冗长。英文摘要应严格、全面的表达中文摘要的内容，不能随意增删，但这并不意味着一个字也不能改动，具体撰写方式应遵循英文语法修辞规则，符合英文专业术语规范，并照顾到英文的表达习惯。选择适当的时态和语态，是使摘要符合英文语法修辞规则的前提。通常情况下，摘要中谓语动词的时态和语态都不是通篇一律的，而应根据具体内容而有所变化，否则容易造成理解上的混乱。但这种变化又并非无章可循，其中存在着如下一些规律： 1、时态：大体可概括为以下几点。 1）叙述研究过程，多采用一般过去时。 2）在采用一般过去时叙述研究过程当中提及在此过程之前发生的事，宜采用过去完成时。 3）说明某课题现已取得的成果，宜采用现在完成时。 4）摘要开头表示本文所“报告”或“描述”的内容，以及摘要结尾表示作者所"认为"的观点和"建议"的做法时，可采用一般现在时。 2、语态：在多数情况下可采用被动语态。但在某些情况下，特别是表达作者或有关专家的观点时，又常用主动语态，其优点是鲜明有力。（四）关键词（Key words）关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。关键词是标示文献关建主题内容，但未经规范处理的主题词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。关键词或主题词的一般选择方法是：由作者在完成论文写作后，纵观全文，先找出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些住处或词汇，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。关键词与主题词的运用，主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。一个刊物增加关键词这一项，就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。（五）引言（Introduction）引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。引言的文字不可冗长，内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。（六）正文（Main body）正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。段落和划分，应视论文性质与内容而定。（七）参考文献[序号]. 编著者. 书名[M]，出版地：出版社，年代，起止页码 [序号]. 作者. 论文名称[J]，期刊名称，年度，卷（期），起止页码（八）电子文献的载体类型及其标识随着我国信息化进程的加快，电子文献的采用量逐渐加大，其标注方式的规范化已经提到议事日程上来了。现根据国家新闻出版署印发的《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》的有关规定，对来稿提出如下要求：一、对于数据库、计算机程序及电子公告等电子文献类型的参考文献，以下列双字母作为标示：电子文献类型 数据库 计算机程序 电子公告 电子文献类型标识 DB CP EB 二、电子文献的载体类型及其标识对于非纸张类型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型中同时标明其载体类型。《规范》采用双字母表示电子文献载体类型：磁带(magnetic tape)MT，磁盘(disk)DK，光盘(CD-ROM) CD，联机网络(online)OL，并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标识：[文献类型标识/载体类型标识] 如：[DB/OL]——联机网上数据库（database online）[ DB/MT]——磁带数据库（database on magnetic tape）[M/CD]——光盘图书（monograph on CD-ROM）[CP/DK]——磁盘软件（computer program on disk）[J/OL]——网上期刊（serial online）[EB/OL]——网上电子公告（electronic pulletin board online）如：[1]王明亮．关于中国学术期刊标准数据库系统工程的进展[DB/OL]．文献网址, 1998-08-16/1998-10-04． 以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型。九）内容的格式要求1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。4、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中；一级标题用四号字体；二级标题、三级标题用小四号字体；页眉、页脚用小五号字体；其它用五号字体；图、表名居中。6、格式正文打印页码，下面居中。7、论文打印纸张规格：A4 210×297毫米。8、在文件选项下的页面设置选项中，“字符数/行数”选使用默认字符数；页边距设为 上：3厘米；下：厘米；左：厘米；右：厘米；装订线：厘米；装订线位置：左侧；页眉：厘米；页脚厘米。9、在格式选项下的段落设置选项中，“缩进”选0厘米，“间距”选0磅，“行距”选倍，“特殊格式”选（无），“调整右缩进”选项为空，“根据页面设置确定行高格线”选项为空。10、 页眉：页眉从摘要页开始到论文最后一页，均需设置。页眉内容：浙江广播电视大学汉语言文学类本科毕业论文，居中，打印字号为5号宋体，页眉之下有一条下划线。 页脚：从论文主体部分（引言或绪论）开始，用阿拉伯数字连续编页，页码编写方法为：第×页共×页，居中，打印字号为小五号宋体。 前置部分从中文题名页起单独编页。 字体与间距：毕业论文字体为小四号宋体，字间距设置为标准字间距，行间距设置为固定值20磅。范文 1). 谈诚信 在日常生活中，诚信，无非是讲信用!但是，在现代社会人群中，很难找到它的身影。就说昨天，我的大舅请客，说好了让我决定去哪吃饭，而当我说出要去的地方时，他却用种种理由搪塞，结果，还是去了别的地方; 古人说得好，“与朋友交，言而有信”，现代社会这种不诚信的表现是十分令人可气的，那些不讲信义的人为了自身的利益，毫无察觉地或毫无羞耻地丢掉了人与人之间最重要的东西──诚信。设想，说话不算数，人没有了诚信，人与人之间还有什么情义可讲？那还要交朋友干什么呢？ 请记住，不讲信义，不但会减少别人对你的信任感，最终使别人不再相信你，甚至对你感到厌恶、仇恨，不再与你交往，你的人际关系就会越来越差，最后自食其果害了自己。 刘基在他的名著《郁离子》里讲过这样一个故事：一个富商在过河时因触礁翻船，他在水中大声呼喊：“谁能救我，我就给他100两金子！”一个善良的渔夫把他就上了岸，可是富商只给了80两，渔夫指责富商不讲信用，商人则训斥渔夫太贪婪。第二天，富商仍坐船过河，不巧又翻进了水里，富商仍旧在水中喊：“谁能救我上岸，我给他100两金子。”曾经救过它的渔夫告诉周围的人这个富商言而无信，结果没人救富商，他淹死了。 由此看来，不讲信义的后果是很严重的， 况且，中国自古以来就有“千金一偌”和“自古皆有死，民无信不立”的优秀品质，我们能把这种优良传统丢掉？ 如何培养诚信这种品德呢？关键还是得从“小时小事”做起，如:小时候向朋友或同学借本漫画书，说好明天就还，那你就必须在明天把书还回去，这并不仅是一本漫画书的问题，你可能不知道，当另一个要借这本书的人按时拿到自己退还的书时，会有多高兴!而当别人对你不讲信义时，你又会有多失望？所以说，要拥有诚信，首先得要能考虑到他人，替人着想。 为了人与人之间的尊重和信任，让我们争做诚信人，多做诚信事吧，让社会都充满诚信! 2). 失败是成功之母 当今世界，科技进步日新月异，综合国力竞争日趋激烈。在这种情况下，创新能力如何、创新成果多少，成为决定一个国家和民族能否赢得竞争的重要因素；鼓励创新、推进创新，成为实现发展进步的迫切需要。 然而，干任何事情都有可能成功，也有可能失败，创新作为探索性实践更是如此。对于创新者而言，成功是一种考验，失败更是一种考验。沉醉于成功的辉煌，往往可能停歇前进的步伐；走不出失败的阴影，容易导致错过成功的机遇。当年，发明家爱迪生为了找到不易烧断的灯丝，进行了很多次实验都没能成功。当许多人为他的失败而叹息时，爱迪生却说：我没有失败，我只是又找到了一种不符合要求的东西罢了。经过不懈的努力，爱迪生终于发明了电灯，用科技为人类带来了光明。这个故事启示我们：永不言败，是实现创新的一个重要条件。 创新不言败，不是说所有的创新活动都能够百发百中、大获全胜。创新是艰难的，不可能一蹴而就，也不会一帆风顺。创新不言败，更多的是指一种精神、一种品质、一种追求。 创新不言败是一种精神。这种精神就是不怕失败、敢于胜利。失败与成功，失去与得到，总是相对的、辩证的。有大付出，才有大收获；有大境界，才有大成就。成功的创新者懂得成败的辩证法，懂得“失败是成功之母”的深刻道理。在创新的过程中，一时一事的失败是常有的。面对失败，既不应退缩，更不能失志。因为一着走错，只要稍作调整，即可以柳暗花明；屡遭挫折，只要不屈不挠，总能够走向胜利。真正的失败往往是败而失志、一蹶不振，而所有的成功都来自从失败中奋起、在开拓中前进。 创新不言败是一种品质。这种品质就是迎难而上、永不退缩。创新之路充满艰险，但无限风光恰在险峰之上。正如王安石所说：世之奇伟瑰怪非常之观，常在于险远，而人之所罕至焉，故非有志者不能至也。在艰难险阻面前，“退”是没有出路的，“怯”是难尝胜果的。创新者应有“所当者破，所击者服”的豪气，愈挫愈勇、知难而上。在创新上没有平坦的大道，只有不畏劳苦沿着陡峭山路攀登的人，才有希望到达光辉的顶点。 创新不言败是一种追求。这种追求就是奋发图强、开拓进取。创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。推进中国特色社会主义事业，实现中华民族的伟大复兴，需要创新，呼唤创新。创新是干事创业者的追求，永不言败、自信自强是创新者的选择。自信，才能鼓起从头再来的勇气；自强，才能激发上下求索的潜能。自信不是自负，自信者有自知之明，懂得扬长避短，不会一味蛮干；自强不是逞强，自强者有清醒头脑，善于审时度势，不达目的不罢休。 创新实不易，胜败乃平常。因此，对于致力创新者，我们应该多一些理解和宽容，努力营造一种有利于创新的社会环境和氛围。对于成功者，应该献上美丽的鲜花、给予真诚的赞美；对于失败者，也应该表达充分的体谅、提供必要的帮助。只有这样，才能使创新的活力竞相迸发，创新的成果不断涌现。
列一下自然语言处理(NLP)这个小方向的： 会议(C): ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics) NAACL (Annual Conference of the North American Chapter of Association for Computational Linguistics) EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing) EACL (Annual Conference of the European Chapter of Association for Computational Linguistics) COLING (International Conference on Computational Linguistics) SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) SIGIR (ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) WWW (International World Wide Web Conference) 期刊(J): CL (Computational Linguistics) TACL (Transactions of the Association for Computational Linguistics) C(1-3)和J(1,2)没得说，ACL下面的旗舰会议和期刊 (J(2)虽然比较年轻，但是主编是Micheal Collins大神，质量有保障!!) C(4,5) 放在顶会的行列里可能会有一些争议，尤其是C(5)，感觉近年来paper质量下滑严重(?) C(6-8) 基本都会有NLP相关的session或者research topic，所以也可以认为是NLP方向的顶会 因为NLP和data mining(DM)有重合的topic，所以有的NLPer也会选择投DM方向的其他顶会/刊，这里就不列出来了。
世界计算机算法最权威会议SODA---全称ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms。世界计算机科学领域最顶级期刊JACM---全称Journal of the Association for Computing Machinery，该期刊只发表世界计算机科学领域具有最重要意义的研究工作，每年仅收录30多篇。世界数据库领域最顶级的期刊ACM TODS---全称ACM Transactions on Database Systems，该期刊全年在全世界范围不过收录30篇高水平论文世界计算机存储领域顶尖期刊ACM Transactions on Storage---该期刊全年收录文章不超过20篇世界程序语言设计领域顶级学术会议PLDI2007---全称ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation世界物理学最权威学术刊PRL---全称Physical Review Letter，国内大学计算机系目前只有清华计算机系发过两篇PRL世界理论计算机领域顶级会议STOC---全称ACM Symp on Theory of Computing世界人工智能方面最顶级会议IJCAI---全称International Joint Conferences on Artificial Intelligence世界计算机视觉和模式识别领域顶级国际会CVPR---全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition世界信息检索领域顶级会议SIGIR---全称ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval世界数据挖掘领域最权威国际期刊IEEE TKDE---全称IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering世界数据库领域最顶级会议SIGMOD---全称ACM's Special Interest Group on Management Of Data世界计算机图形学最权威国际会议ACM SIGGRAPH世界计算语言/自然语言处理领域最顶级会议ACL---全称Association for Computational Linguistics世界理论计算机科学顶级学术期刊Theoretical Computer Science世界计算复杂性领域顶级会议CCC---全称IEEE Conference on Computational Complexity世界计算机视觉和模式识别领域顶尖期刊IEEE PAMI---全称IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence世界集成电路设计领域最顶级会议DAC---全称Design Automation Conference世界人工智能领域顶级学术会议AAAI---全称Association for the Advancement of Artificial Intelligence世界互联网领域顶级会议WWW---全称World Wide Web Conference世界通信与计算机网络领域顶级学术会议Infocom---全称IEEE Conference on Computer Communications，世界信息科学理论顶级期刊IEEE Transactions on Information Theory世界数据挖掘领域一流会议SDM---全称SIAM International Conference on Data Mining世界声学与信号处理一流会议ICASSP---全称IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing世界计算机算法与理论领域一流会议STACS---全称Symp on Theoretical Aspects of Computer Science世界计算机理论科学领域一流会议ICALP---全称International Colloquium on Automata, Languages and Programming世界数据挖掘领域一流会议ICME---全称IEEE International Conference on Multimedia & Expo世界计算机图形学领域一流会议EuroGraphics世界集成电路领域一流会议ISVLS
自然语言处理（概念）简介自然语言（略缩为NL)指的是任何自然而然为人类所使用的语言，而非任何人造的或合成的语言，例如程序设计语言。自然语言处理（略缩为NLP),是所有试图用电脑处理自然语言的适合描述。[1]自然语言处理包括：语音合成：虽然这乍看起来不是很高端（的科技），但其实合成听起来自然的语音需要很复杂的技术并在一定程度上‘理解’在说的话，这样才能确保比如说，正确的语调。语音识别：基本上就是将持续不断的声波转换成独立的词语。自然语言理解：在这里将独立的词语（书面文件或者从语音识别得来的资料）进行处理并赋予意思。这可能会涉及完全模型系统或者‘前端’，以自然语言命令带动其他程序。自然语言生成：针对不可预测的输入问题生成恰当的的自然语言回答。补充：在自然语言处理中使用数字计算机的想法已经算旧（概念）了，这可能是因为二战时期军用解码就是计算机的应用之一。有些计算机专家甚至曾认为（其他语言）例如俄文，不过是换了一组代码的英文而已。这样想的话，因为代码可以被解开，那么俄文也可以（被翻译）。这个想法假设不论这些自然语言表面如何变化，他们都有一个共同的‘语义基’。（对此）语言学家有压倒性的共识，那就是这根本是不正确的。在程序编制器和编程语言通译器的形式下，由早期开始，‘人工语言处理’是就数字计算机的成功中不可或缺的重要部分。此成就无疑鼓励了人们进入自然语言处理的研究（领域），并同时提倡积极乐观的研究态度。
title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。 本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。 到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。 而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。 接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。 在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。 虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。 为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。 首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层： 两种模型训练结束后，会取 作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在 中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。 其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。 词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。 自注意力机制的算法过程如下： 自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下： 它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。 解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。 如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。 预训练模型的优势如下： 预训练模型的关键技术有三个： 关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。 本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.
多看些文章 自然就知道怎么写了，最重要得先做出东西啊！
如何写好硕士学位论文 -针对计算机及相关专业 -针对计算机及相关专业吴渝 教授 @重庆邮电大学计算机科学与技术学院 学位论文的基本要求 写好学位论文的基础 具体写作要求 答辩事宜 注意事项 1 2 学位论文的基本要求科学性和真实性实事求是,客观,准确 学位论文的重要性通过论文可以评估: 学术水平 科研和实践能力 科学精神和科学道德 目的性背景明确,理论和实践依据 学术性符合学术要求,开题得当,阐明道理 创新性比前人工作要有所前进,不宜重复跟踪 规范性从内容,数据到写作均需符合要求,规范 可读性文字精炼,通顺,逻辑性强 3 4 写好学位论文的基础科研工作是基础真实体现科研工作,须认真做好科研 勤于思考,提出新想法,抓住新苗头 具体写作要求论文结构前置部分 封面 目录 中文摘要 英文摘要 素材积累之上的全面总结不断积累写作素材材料(综述报告,开题报告,阶段总结, 课题资料,学术讨论演示文档,试验数据和分析,学术论文 等各种记录. 体现完整科研过程(包括中间途径和失败经验),善于分析 必要,合格的文档写作能力勤于练笔(学会中英文写作),符合中文写作规范 科学论文的写作力求精炼,符合刊物的征稿要求;学位论文 既要规范又兼要一定灵活性,内容详实. 5 6 1 *仅供参考.请按当年学校发布的最新模板规定执行 概述:背景,文献综述,章节安排等 论文各部分书写要求题目不应是科研方向,应准确反映论文的特定内容,一般不 超过25个字,必要时可加副标题. 突出学术性 不使用非公认的简写,不能用疑问句,中英文题目一致. 题目适中,不以研究方向为题目 论文结构主体部分 相关工作基础 个人工作详细介绍 正文 全文总结 致谢 参加项目和发表文章 参考文献 原创性声明 7 一级学科 二级学科 学术方向 论文题目 层次关系(高至低) 8 部分实例和常见问题数据挖掘在生物信息中的应用(偏大) 商务智能在现代企业中的应用与研究(偏大) 室内定位技术的研究(偏大) LBS应用实现技术研究(偏大,不需要简写) GMS数据库管理系统中时空索引TPR*-Link 树的研究与实现(太 具体) 基于网络处理器的路由器高速数据预处理模块的实现(仅写实现, 学术性不足) 基于J2EE的期货公司风险监管系统的设计——系统总体设计,对象 持久化,数据查询分析(太长,不需要副标题,不能仅写设计) 拟南芥基因倍增过程的分析和建模(整体工作覆盖不够) 基于蜂窝网络的AGPS和TDOA混合定位技术研究(合适) 企业级综合接入系统中宽带接入认证的研究与设计(合适) 安全审计系统综合数据过滤及主动取证技术研究(合适) 基于主成分分析的入侵检测方法(合适) 论文各部分书写要求摘要摘要应是一篇完整的短文,可用于各种联机检索;主要概括介绍论文 的主要研究背景,主要的研究内容,采用的主要方法以及得到的结 果,拟在给读者一个对本论文的总体,初步的了解和认识.可分几个 段落完成,篇幅以不超过一页为宜. 具体内容要求: 为什么要做该科研工作----目的意义//可单独一段 前人做了些什么,还有哪些问题没有解决----选题依据//可单独一段 本论文做了些什么工作---研究结果//以下内容一段 是怎样做到的----研究方法 得到什么结果----突出创新性 既要高度概括又要具有完整性,同时要有自明性,即只看摘要就能了 解论文的主要内容. 用第三人陈述,如"对……进行了研究",不用"本人,本文,我们……" 等第一人称.非通用缩写必须说明.编写规则:GB 6447-86 摘要不等同于前言,也不能照抄结论. 9 10 论文各部分的书写要求关键词主要用于计算机检索,一般选3-8个词 尽可能从汉语主题词表,专业公认的词表中选用,可从研究 对象,方法,性质中选关键词. 关键词选择可按比题目稍大(最多1-2个),适中两方面因素 适量选取不宜过细,或出现个人定义的简写(也是便于他人 检索,用别人可能会用到的词). 除了公认的缩写词外(如TCP,XML,IP等)一般不用缩写. 不用"xxx和xxx","xxx的xxx"短语. 不用空洞,缺泛特指性的词-----无法检索,如:优势,特色 论文各部分书写要求目录一般为三级标题,基本结构如下 第1章 xxxxxx..………………………..1 – xxx………………………………….….1 xxxx…………………………….1 采用word自动生成,便于更新 设定标题,分节设定页码 11 *仅供参考.请按当年学校发布的最新模板规定执行 12 2 第1章 概述/绪论内容应包括: 背景,目的与意义(选题意义) 国内外研究现状分析,存在问题(立论依据) 本论文的工作内容 预期目标 论文章节安排 关于文献综述部分基本要求详细阅读部分重点文献,要看懂吃透. 抓住重点,要了解国内外对该研究项目已解决到什么程度. 综述到目前为止的最新进展(有近期的参考文献). 要"综"而有"述",即要针对大量文献进行分析,从而提出文献 中尚未解决的问题及不足之处(用语客观,中立). 引用顺序要和参考文献对应并标注. 文献综述应避免: 大量地将前人的文献综述进行转抄. 简单地大段抄录文献. 重国外文献,有意无意地轻国内工作(科学道德). 缺乏自己的分析 论文重点之一,覆盖开题报告和综述报告 主要内容,5-10页,不能过少. 13 14 第2章 相关基础(自拟题目) 给出他人阅读本论文所必须的基础知识和必要知识介 绍,粗细把握要准确,应注意覆盖后文所需内容. 可理解为在综述中涉及个人选定特定问题上对他人相 关工作介绍,可出现公式,图表等. 不宜出现常规内容和无关内容,不宜抄太多(最好不 超过5页).应给出引用文献标注. 如论文涉及全新理论和技术,可从理论基础开始;否 则从最相关的技术细节开始. 此章可不单设. 比如系统设计和实现类论文,没有必要介绍设计工具和开发 平台. 正文其他章节按论文题目自拟,自设.章节数量不 限,建议4-7章不等. 好的论文架构是写好论文的重要部分, 写作正文前应和导师讨论目录. 理论算法类和设计实现类的篇章结构应 有所区别. 注意正文内容的完整性(提出问题-解 决问题-实现-评测和分析). 15 16 论文结构的实例以《防火墙的安全测试系统-FSTS》为例,其组织结构如下: 第一章:绪论.主要介绍了网络安全评估的发展和应用,以及本论 文的研究背景和研究工作,FSTS系统的设计目的; 第二章:防火墙概论.对防火墙作一个大概的介绍,便于论文后面 的描述; 第三章:防火墙的安全测试模型.给出了FSTS系统的设计原则以 及该系统的整体模型框架,并对模型测试方法实现进行描述. 第四章:FSTS系统设计.介绍了整个FSTS系统实现的主要功能, 并给出了主程序框架的流程图; 第五章:FSTS系统分析.从系统的功能,测试的处理方法和系统 的扩展性能等多方面描述了本系统的特点,并将本系统与当今比较 流行的相应部分的测试工具进行比较; 第六章:FSTS系统测试.对FSTS系统的各个功能部分进行了测 试; 第七章:结论.本章对全文工作进行总结,指出了还需改进的地方. 关于实验验证实验和测评这是判断论文的科学性的依据 应在同一条件下,将改进方法与原方法进行对比比较,要体现科学,公 平,真实,可信.所有结果均是作者的第一手资料,数据不能任意取 舍, 更不能拼凑,伪造,抄袭. 实验或仿真方法应包括试验条件,实验可重复(完整,客观,确 切),给出必要的具体内容(操作程序及参数选择等细节内容). 多方面测评 比如运行时间,算法复杂度,空间占用,性能等. 必要准确的分析(主观和客观) 从理论上进行推导,说明,并力求找到规律性的结果. 对出现的误差,阴性结果,偶然现象作出解释. 获得的结果与国内外同类研究作比较从而找出创新点与不足. 数据和结果显示:恰当运用图形化方式. 18 17 3 关于结论格式 参考文献按顺序编码,在原作者左上角编号,多篇文章如不连续编号[1, 3,5],连续编号[1~5]. 按作者姓名字母编排(本校论文不执行此格式). 采用关于参考文献标注的国家标准进行标注:GB7714-87 可直接借鉴中文核心期刊论文的参考文献标注格式 每一章可以写小结,论文最后可写总结. 说明解决了什么问题,发现了什么规律.得到了 哪些创新结果,建立了什么新方法.(创新性) 本工作的理论和实用意义. 与国内外同类工作的异同之处及今后需进一步研 究的问题及建议. 结果,讨论,结论的关系------前者是后者的基 础. 19 注意事项应是直接阅读过的文献,不宜从别人的综述中转抄大量文献. 着重引近年文献. 如有别人已发表的综述,则可引该综述,省去早期引用的文献. 要注意国内外的工作,由于本学科特点,英文文献要足量. 20 附录给出正文中无法包含的论文工作内容 比如,原始数据数量很大,但又是结果 及讨论的依据,可在附录中列出如计算程序,复杂的公式等. 致谢对导师,合作者的劳动表示尊敬,对读 者给以合作者,资助等信息源. 感谢指导,合作,测试,提供样品,经 费资助等作出重要贡献者. 注意用语要恰如其分,不用"吹捧"含混 的客套,实事求是,不弄虚作假. 致谢要诚恳,原创,不要抄袭他人模板. 留下签名和日期. 21 22 本部分可无. 参与项目和发表文章给出参与项目(如未在致谢中给出) 关于论文期间已发表及已投稿的论文目 录 按学校规定. 原创性声明原创性声明(按学校规定) 23 24 4 论文语言要求要求通顺---起码要求 逻辑性强---不能前后矛盾,层次清晰 要注意修辞—不能同一字式词组大量重复 要准确,鲜明—少用含糊的语句."鲜有报导", "性能不理想", "大致相同","估计","大约","可能","几乎"这些词语尽量少 用. 精练---不用累赘的重复语言. 不用口语---讲话人直接面对听众,具有生动性,通俗性;但 书面语言应强调科学性(实事求是,严谨),精练,逻辑性 强. 避免错别字和语法错误(包含中文,英文). 辅助书面语言的应用书面语言系统以外,能 用来表达信息,表达思 想,如表格,图形,公 式,符号,是书面语言 的重要补充. 特点:简明,直观,灵 活,通用----便于不同 语种的交流. 表格和公式按章节单独 编号,编号出现位置各 自不同. 表2-1 示意表的题目 识别率 正确识别 错误识别 未识别 462 92 10 百分比(%) ∑ 25 ni j=1 w jP ( x j ) = kni () 26 辅助书面语言的应用图形与图像用比拟手法,将数据或实物绘制成点,线,面, 立体图象表达的方式 特点----直观,形象,表达资料所反映的趋势现 象之间的相互关系,显示事物的形态,结构,特 征及变化规律. 各种统计图---条图,线图,圆图等. 图像 示意图 实物图 申请答辨经过考核修满学分. 提交学位论文(按规定的数量),论文摘要, 申请书及各种必要的表格. 导师对论文的审阅及评语. 报学院学位委员会审查. 学院学位委员会签署意见后报学校学位委员会 办公室审批. 同意后将学位论文送交评阅人. 盲审同时进行,仅一次送审机会. 图2-1 示意图 27 28 论文答辨主要内容制成PowerPoint,每张PPT文字不宜过多. 应是重要的提示性语言及图表. 合理分配时间. 整体及每张PowerPoint要突出重点,主要介绍个人工 作. 参考中文摘要的内容要求,精炼扼要. 不要理解为介绍论文写作(即机械地按章节讲解). 关于研究生论文选题要把握论文选题和专业的关系计算机软件与理论,计算机应用 要把握研究工作量 要把握论文深度和取得成果的可能性如何看待单纯开发工作?软课题? 要把握工作区分度同组人员的工作区分度;同项目前后毕业学生的工作区分度 深入浅出,通俗易懂. PPT制作素雅大方,不要喧宾夺主. 经过多次预讲. 论文开题题目和学位论文题目不一定一致,但不能出 现大的偏差. 学校规定:须保证一年的工作时间;选题慎重,不要过细 29 30 5 硕士论文写作中常见问题送审论文的问题认真问题:错别字多(英文,中文皆有) 模板问题:关键词有问题,论文图表不清晰,编号 不统一,排版混乱,参考文献不规范等细节 写作问题:写作不严谨,结论等提法不妥当;个人 工作没有阐述清楚,缺乏足够验证等;学术不端, 造假 论文题目:题目过长或不恰当,和专业的关系不明
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。详细参见：
找个博士替你写