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.
语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象，即形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。一般情况下，它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说，从总体上说，并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义，和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面，我们也看到，为了消解歧义，是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来；又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去；以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作。以上说的是，一个中文文本或一个汉字（含标点符号等）串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来，一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。因此，自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。歧义现象的广泛存在使得消除它们需要大量的知识和推理，这就给基于语言学的方法、基于知识的方法带来了巨大的困难，因而以这些方法为主流的自然语言处理研究几十年来一方面在理论和方法方面取得了很多成就，但在能处理大规模真实文本的系统研制方面，成绩并不显著。研制的一些系统大多数是小规模的、研究性的演示系统。目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围.以上存在的问题成为自然语言理解在机器翻译应用中的主要难题，这也就是当今机器翻译系统的译文质量离理想目标仍相差甚远的原因之一；而译文质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。
让AI技术与基础医学理论结合，成为AI用于临床 探索 的新思路。目前这一新思路已被证实确有更大潜力——
最近，由广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏和加州大学圣地亚哥分校教授张康领衔、人工智能公司依图 科技 等共同参与的科研团队设计出一套基于AI的疾病诊断系统，就将医学知识图谱加入其中，使AI可以像人类医生一样根据读取的电子病历来“诊病”。
结果也颇为乐观：用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，AI的诊断水平可达到儿科主治医生的专业水准。
目前，这一研究成果《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》已于2月中旬在线发表于《自然—医学》杂志。
将深度学习技术与专业医学知识图谱进行结合，是该人工智能辅诊平台的最大特色。依图医疗总裁倪浩在接受笔者采访时说，未来对临床数据进行学习、为医生提供更多的辅助诊断能力（病种），采用深度学习+知识图谱的方式“很可行”。
为了使AI辅诊平台拥有专业的儿科医学知识，科研团队让它学习了万名儿童136万份电子文本病历中的诊断逻辑。这些来自广州市妇女儿童医疗中心2016年1月至2017年7月间的电子病历，覆盖了初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的亿个数据点。
除了将医疗知识进行整合，科研团队还利用依图 科技 的自然语言处理（NLP）技术构建了一个自然语言处理模型，以对这些电子病历进行注释——通过将病历变得标准化，该模型在未经过“培训”的情况下可以粗略地将临床信息进行分类。
“粗略分类是指，将整个电子病历当作输入，将专家诊断结果作为输出，以达到粗略的分类。但这样并没有真正理解疾病本身，也很难解释为何做出了这个诊断。”倪浩告诉笔者， NLP模型虽然突破了病历文本语言和计算机语言之间的障碍，但知识图谱才是让AI诊断平台获取专家能力的关键 。
这也是他们接下来的一项重要工作：由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队，手动给电子病历上的6183张图表进行注释、持续检验和迭代，以保证诊断的准确性。
通过资深医疗专家注释的图表对AI诊断平台进行“培训优化验证”后，研究人员发现，经过深度学习的NLP模型可以对电子病历进行很好的注释，在体检和主诉项目的注释上分别达到最高灵敏度和精确度。也就是说， 深度学习的NLP模型能够准确地读取电子病历中记录的信息，并可以准确作出符合临床标准的批注。而这也是整个研究中最为关键的部分。
“通过引入知识图谱将每种疾病的电子病历深入解构，使得NLP模型具备了理解电子病历的能力。例如手足口病与哪些特征密切相关，川崎病最相关的特征是什么，让模型在给出准确诊断的基础上，能够具备更好的医学可解释性。”倪浩解释说，“有了知识图谱，再用深度学习技术来解构电子病历，就能够真正理解临床数据。基于此，机器学习分类等算法就有用武之地，否则把电子病历当成‘黑盒子’，是无法构建高精度可解释的模型的。”
综合利用深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，研究人员据此构建了高质量的智能病种库，这使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。
构建一个多层级的诊断模型，是研究人员把AI诊断平台打造成为儿科医生的第二步。倪浩介绍说，这一基于逻辑回归分类器创建的诊断模型，首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分—— 这是让AI模拟人类医生的诊疗路径，对目标患儿的数据进行逐级判定 。
结果显示，基于NLP模型准确读取的数据，AI诊断模型能够对儿科疾病作出精确诊断： 平均准确率达90%，对神经精神失调疾病的诊断准确率更是高达98%。
在对相应儿科疾病的划分和诊断上，该诊断模型同样表现不俗。系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。同时，该系统对普通系统性疾病以及高危病症也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症准确率为90%，水痘为93%，玫瑰疹93%，流感94%，手足口病为97%和细菌性脑膜炎为93%。
这揭示出，该诊断系统可以根据NLP系统注释的临床数据信息对常见儿科疾病作出较高准确度的判断。
研究人员随后运用11926个临床病例比较了AI诊断系统和5个临床治疗组诊断儿科疾病的水平，其中参与研究的治疗组从事临床工作时间和资历逐渐增加。结果显示， AI诊断系统反映模型综合性能的F1评分均值高于2个年轻医生组成的治疗组，但稍逊于3个高年资医生组成的治疗组。
论文认为，这说明该AI诊断系统可以协助年轻治疗团队进行疾病诊断，提升团队诊疗水平。
今年1月1日，该系统在广州市妇女儿童医疗中心投入临床应用。 仅1月1日至1月21日短短20天，该院医生实际调用它开展辅助诊断30276次，诊断与临床符合率达到。广州市妇儿中心医务部主任孙新在体验该系统后表示，这套系统在对疾病进行分组分类方面“比较科学”。
上述论文发表后，《纽约时报》点评这项研究称，“前后访问了儿科医院18个月中数十万名中国就医儿童的数据，能有这么庞大的数据量用于研究，也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。”
“数据确实是我们此次研究成果的核心关键之一。”倪浩说，“不过，高质量标准数据来源于强大的联合团队，我们专门开发了数据标准系统，进行了大量的数据标注。”
论文通讯作者之一、广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏表示，这篇文章的启示意义在于“通过系统学习文本病历，AI或将诊断更多疾病”。不过他提醒道， 当下还须清醒认识到，仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程。
笔者了解到，该医院在近3年里注重将数据标准化、结构化处理，实现了50多个诊断数据子系统的相互交流和互联互通，为该系统应用打下了基础。
“此外，A I学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。 ”夏慧敏说。
AI技术落地的4元素之中，场景也非常重要。论文的另一位通讯作者张康认为，该研究以儿科疾病为对象意义重大。
“对儿科疾病的诊断是医疗中的一大痛点。一些儿科疾病威胁程度较大需要尽快得到治疗，而儿童恰恰不善于表达病情，因此快速、准确地对儿科疾病进行诊断非常必要。”张康表示，当前儿科医生供不应求，论文中构建的AI诊断系统对于严重不足的医疗资源会有很大的辅助作用。
相关论文信息：DOI:
什么是自然语言处理
自然语言处理 （英语：natural language processing，缩写作 NLP） 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
自然语言处理有四大类常见的任务
什么是命名实体识别
命名实体识别（NER）是信息提取（Information Extraction）的一个子任务，主要涉及如何从文本中提取命名实体并将其分类至事先划定好的类别，如在招聘信息中提取具体招聘公司、岗位和工作地点的信息，并将其分别归纳至公司、岗位和地点的类别下。命名实体识别往往先将整句拆解为词语并对每个词语进行此行标注，根据习得的规则对词语进行判别。这项任务的关键在于对未知实体的识别。基于此，命名实体识别的主要思想在于根据现有实例的特征总结识别和分类规则。这些方法可以被分为有监督（supervised）、半监督（semi-supervised）和无监督（unsupervised）三类。有监督学习包括隐形马科夫模型（HMM）、决策树、最大熵模型（ME）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。这些方法主要是读取注释语料库，记忆实例并进行学习，根据这些例子的特征生成针对某一种实例的识别规则。
什么是词性标注
词性标注 (pos tagging) 是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。
什么是文本分类
该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋（BOW）模型、语言模型（ngram）和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注（POS）。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
GLUE benchmark
General Language Understanding Evaluation benchmark，通用语言理解评估基准，用于测试模型在广泛自然语言理解任务中的鲁棒性。
LM：Language Model
语言模型，一串词序列的概率分布，通过概率模型来表示文本语义。 语言模型有什么作用？通过语言模型，可以量化地衡量一段文本存在的可能性。对于一段长度为n的文本，文本里每个单词都有上文预测该单词的过程，所有单词的概率乘积便可以用来评估文本。在实践中，如果文本很长，P(wi|context(wi))的估算会很困难，因此有了简化版：N元模型。在N元模型中，通过对当前词的前N个词进行计算来估算该词的条件概率。
重要文献与资料
我们介绍词的向量表征，也称为 word embedding 。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里，每个词被表示成一个实数向量（one-hot vector），其长度为字典大小，每个维度对应一个字典里的每个词，除了这个词对应维度上的值是1，其他元素都是0。
One-hot vector虽然自然，但是用处有限。比如，在互联网广告系统里，如果用户输入的query是“母亲节”，而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理，我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨；但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量，无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity)，由于其向量正交，都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是：每个词本身的信息量都太小。所以，仅仅给定两个词，不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性，我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。
在机器学习领域里，各种“知识”被各种模型表示，词向量模型(word embedding model)就是其中的一类。通过词向量模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向量（embedding vector），如embedding(母亲节)=[,−,...],embedding(康乃馨)=[,−,...]。在这个映射到的实数向量表示中，希望两个语义（或用法）上相似的词对应的词向量“更像”，这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。
词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前，传统做法是统计一个词语的共生矩阵X。 X是一个|V|×|V| 大小的矩阵，Xij表示在所有语料中，词汇表V(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数，|V|为词汇表的大小。对X做矩阵分解（如奇异值分解），得到的U即视为所有词的词向量：
但这样的传统做法有很多问题：
基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表，而是通过学习语义信息得到词向量，因此能很好地解决以上问题。
神经网络
当词向量训练好后，我们可以用数据可视化算法t-SNE[ 4 ]画出词语特征在二维上的投影（如下图所示）。从图中可以看出，语义相关的词语（如a, the, these; big, huge）在投影上距离很近，语意无关的词（如say, business; decision, japan）在投影上的距离很远。
另一方面，我们知道两个向量的余弦值在[−1,1]的区间内：两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0，两个方向完全相反的向量余弦值为-1，即相关性和余弦值大小成正比。因此我们还可以计算两个词向量的余弦相似度。
模型概览
语言模型
在介绍词向量模型之前，我们先来引入一个概念：语言模型。 语言模型旨在为语句的联合概率函数P(w1,...,wT)建模, 其中wi表示句子中的第i个词。语言模型的目标是，希望模型对有意义的句子赋予大概率，对没意义的句子赋予小概率。 这样的模型可以应用于很多领域，如机器翻译、语音识别、信息检索、词性标注、手写识别等，它们都希望能得到一个连续序列的概率。 以信息检索为例，当你在搜索“how long is a football bame”时（bame是一个医学名词），搜索引擎会提示你是否希望搜索"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低，而与bame近似的，可能引起错误的词中，game会使该句生成的概率最大。
对语言模型的目标概率P(w1,...,wT)，如果假设文本中每个词都是相互独立的，则整句话的联合概率可以表示为其中所有词语条件概率的乘积，即：
然而我们知道语句中的每个词出现的概率都与其前面的词紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型：
N-gram neural model
在计算语言学中，n-gram是一种重要的文本表示方法，表示一个文本中连续的n个项。基于具体的应用场景，每一项可以是一个字母、单词或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种重要方法，用n-gram训练语言模型时，一般用每个n-gram的历史n-1个词语组成的内容来预测第n个词。
Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著名论文 Neural Probabilistic Language Models [ 1 ] 中介绍如何学习一个神经元网络表示的词向量模型。文中的神经概率语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）通过一个线性映射和一个非线性隐层连接，同时学习了语言模型和词向量，即通过学习大量语料得到词语的向量表达，通过这些向量得到整个句子的概率。因所有的词语都用一个低维向量来表示，用这种方法学习语言模型可以克服维度灾难（curse of dimensionality）。注意：由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛，我们在这里不用其NNLM的本名，考虑到其具体做法，本文中称该模型为N-gram neural model。
在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型，即一句话中第t个词的概率和该句话的前t−1个词相关。可实际上越远的词语其实对该词的影响越小，那么如果考虑一个n-gram, 每个词都只受其前面n-1个词的影响，则有：
给定一些真实语料，这些语料中都是有意义的句子，N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数:
其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个词得到当前词wt的条件概率，R(θ)表示参数正则项。
Continuous Bag-of-Words model(CBOW)
CBOW模型通过一个词的上下文（各N个词）预测当前词。当N=2时，模型如下图所示：
具体来说，不考虑上下文的词语输入顺序，CBOW是用上下文词语的词向量的均值来预测当前词。
其中xt为第t个词的词向量，分类分数（score）向量 z=U∗context，最终的分类y采用softmax，损失函数采用多类分类交叉熵。
Skip-gram model
CBOW的好处是对上下文词语的分布在词向量上进行了平滑，去掉了噪声，因此在小数据集上很有效。而Skip-gram的方法中，用一个词预测其上下文，得到了当前词上下文的很多样本，因此可用于更大的数据集。
如上图所示，Skip-gram模型的具体做法是，将一个词的词向量映射到2n个词的词向量（2n表示当前输入词的前后各n个词），然后分别通过softmax得到这2n个词的分类损失值之和。
我们介绍了词向量、语言模型和词向量的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向量。在信息检索中，我们可以根据向量间的余弦夹角，来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中，训练好的词向量可以用来初始化模型，以得到更好的效果。在文档分类中，有了词向量之后，可以用聚类的方法将文档中同义词进行分组，也可以用 N-gram 来预测下一个词。希望大家在本章后能够自行运用词向量进行相关领域的研究。
参考：
抛开吸血鬼的传说，换血这一想法的最早实施可追溯到20世纪50年代，当时康奈尔大学伊萨卡分校营养学家克莱夫·麦凯将一只老年小鼠和一只年轻小鼠的循环系统缝合在了一起，这种方法在免疫学上被称为“异时异种共生”
2005年，斯坦福大学的托马斯·兰德团队发现，来自年轻小鼠的血液让老年小鼠的肝脏和骨骼肌干细胞恢复到了更年轻的状态。老年小鼠也能够像年轻小鼠一样修复其受伤的肌肉。不过，事情似乎都是有两面性的：接收了老年鼠血液的年轻小鼠也出现了过早衰老的迹象，在某些情况下，它们受伤的肌肉并没有如预期的那样很快愈合。这听起来像一部吸血鬼电影的情节。
《新科学家》杂志网站近日的一篇报道称，今年10月，一些阿尔茨海默氏症（早老性痴呆症）患者将在加州参与一项特殊的实验：他们体内将输入来自年轻人的血液，以探究这种方法能否改善他们的认知能力，扭转病情造成的损害。科学家们有理由对这项研究充满信心。动物实验表明，输入年轻小鼠的血液后，老年小鼠不仅认知能力和多个器官的健康状况都有所增强，它们甚至看起来更年轻了。如果同样的结果能够发生在人类身上，化妆品和制药业等分支行业的市场可能是巨大的。年轻鼠的血液让老年鼠恢复活力。
未来，我们也许能从血液里面提取出这些物质，研发出抗衰老的药物，延长人类的寿命。
可信度比较高。1、《中国自然医学杂志》是由中华预防医学会主办，被中国学术期刊（光盘版）全文收录、省级期刊。2、中国自然医学杂志主要以祖国医学宝库中的中医科学、民族医学为基础。3、本刊是卫生部主管、中华预防医学会主办的自然医学领域综合性学术期刊。自然医学是指用化学药物以对抗治疗为主要模式的西方医学相对面言的，它是充分运用自然界中有利因素、天然药物、自然物质和手段进行健身强体，增强抗病能力为主导的各种防病治病和康复保健技术和方法的总和，既有传统医学，也有现代医学，如针灸、推拿、刮痧、养生、气功、全息、拔罐、食疗、理疗、康复、运动、心理、音乐、和手、足、耳疗法，它以祖国医学宝库中的中医科学、民族医学为基础，是各级医药卫生行政、预防、保健、康复、医务、药械人员极好的交流园地。
因为换血之后细胞的再生能力更强了，所以会有这种说法。
近期，媒体和社交平台上又流传着有关新冠病毒起源的一些猜测，诸如“新冠病毒人造论”“新冠病毒起源于实验室”等。然而，国际权威机构及多数病毒学、免疫学领域学者均表示，这些猜测缺乏科学支持，迄今为止所有证据都表明新冠病毒并非人为制造。首先，现有科学证据已表明新冠病毒的特征是人为操作不可能达到的，只能是自然进化的产物。美国斯克里普斯研究所等机构参与的国际团队3月17日在英国《自然·医学》杂志上报告说，他们分析比对包括新冠病毒在内的多种冠状病毒基因组数据认为，新冠病毒刺突蛋白的受体结合域与人体细胞的“血管紧张素转化酶2（ACE2）”受体结合效率之高，是人类基因工程所无法达到的。此外，新冠病毒独有的分子架构也排除了它是实验室合成的可能，因为人们找不到一个类似的已知病毒分子架构来构建这种新病毒。“通过将（新冠病毒）基因组序列数据与（其他）已知的冠状病毒毒株相比较，我们可以确定新冠病毒起源于自然过程。”领衔研究的斯克里普斯研究所副教授克里斯蒂安·安德森在一份公报中说。其次，新冠病毒某些进化特征并非独有，科研人员在自然界可以找到相似进化事件，也进一步支持了它起源于自然的结论。中国科学院武汉病毒研究所等机构研究人员3月发布的一篇预印本论文说，新冠病毒刺突蛋白两个蛋白质亚基S1和S2之间的裂解位点有多个氨基酸插入，他们从云南蝙蝠体内所获冠状病毒毒株的S1和S2亚基之间也存在类似插入，这表明自然界完全可能出现此类插入。第三，科学家已在野生动物体内找到了与新冠病毒十分接近的冠状病毒毒株，表明这类病毒存在自然界宿主。迄今已知的与新冠病毒亲缘关系最近的冠状病毒是从云南蝙蝠体内分离的RaTG13毒株，与新冠病毒基因组序列一致性达96%；此外有研究显示，穿山甲携带的冠状病毒与新冠病毒亲缘关系也比较相近，尤其是在帮助病毒入侵细胞的刺突蛋白受体结合域上与新冠病毒相似度高达，表明穿山甲可能参与了新冠病毒的进化与传播。参与前述国际研究团队的澳大利亚悉尼大学病毒学研究人员爱德华·霍姆斯日前发表声明说，冠状病毒通常存在于野生动物中，并经常“跃迁”到新的宿主身上，这是对新冠病毒起源最可能的解释。他说，野生动物中冠状病毒的数量、多样性和进化情况均支持新冠病毒是自然进化产物的观点，确定新冠病毒的确切来源需要对自然界中的动物进行大规模采样检测。此外，认为新冠病毒源于实验室的理由也很牵强。法国发展研究所热带病毒学专家埃里克·勒鲁瓦说，法国病毒学家、诺贝尔奖得主吕克·蒙塔尼耶等人认为新冠病毒源于实验室的理由是，新冠病毒基因组的某些片段与艾滋病病毒基因组的片段一样，但实际上某种病毒与其他病毒携有同样的微小基因片段很常见，因为基因组非常庞大。勒鲁瓦介绍，他们通过特定算法对比新冠病毒与其他病毒的基因组后发现，如果所关注的基因片段越微小，就越会发现新冠病毒与关系很远的病毒携有相似的片段。世界卫生组织发言人法德拉·沙伊卜21日说，世卫组织目前正与两种“大流行”斗争，分别是新冠疫情大流行和“虚假信息大流行”。多名专家也强调，要警惕“新冠病毒人造论”“新冠病毒起源于实验室”等谬论背后的政治目的。法国免疫学家、新冠疫情科学委员会负责人让-弗朗索瓦·德尔弗雷西表示，新冠病毒源自实验室的假设是“一种不属于真正科学范畴的阴谋论观点”。澳大利亚乐卓博大学流行病学副教授哈桑·瓦利指出，有些人出于政治目的利用有关谣言，“我们必须小心，不要给谣言生存空间”。俄罗斯联邦消费者权益保护和公益监督局下属“帕斯捷尔”流行病与微生物学科研所副所长亚历山大·谢苗诺夫认为，有些人声称新冠病毒源自人工制造“是为了掩盖其卫生系统的无能或抵御疫情方面的过错”，这类说法实际上欲盖弥彰。
1、Nature子刊名
（1）Nature Cell Biology
（2）Nature Immunology
（3）Nature Medicine (03年创刊)
（4）Nature Genetics (03年创刊)
（5）Nature Structural & Molecular Biology (Nature Structural Biology)
（6）Nature Materials
（7）Nature Biotechnology
（8）Nature Chemical Biology (05年创刊)
（9）Nature Physics (05年创刊)
（10）Nature Neuroscience
（11）Nature Methods (04年创刊)
临床医学类期刊
（1）Nature Clinical Practice Cardiovascular Medicine
（2）Nature Clinical Practice Endocrinology & Metabolism
（3）Nature Clinical Practice Gastroenterology & Hepatology
（4）Nature Clinical Practice Nephrology
（5）Nature Clinical Practice Neurology
（6）Nature Clinical Practice Oncology
（7）Nature Clinical Practice Rheumatology
（8）Nature Clinical Practice Urology
2、Science子刊名
（1）Science Advances
（2）Science Translational Medicine
（3）Science Signaling
（4）Science Immunology
（5）Science Robotics
3、CELL子刊名
（1）Molecular Cell：1997年创刊。细胞生物学、分子生物学。
（2）Developmental Cell：2001年创刊。发育生物学。
（3）Cancer Cell：2002年创刊。癌症领域。
（4）Cell Metabolism：2005年创刊。代谢领域。
（5）Cell Host & Microbe：2007年创刊。感染症领域、微生物学。
（6）Cell Stem Cell：2007年创刊。干细胞领域、再生医学。
扩展资料
Science期刊发展历程：
1880年，纽约新闻记者约翰·迈克尔斯（英语：John Michaels）创立了《科学》，这份期刊先后得到了托马斯·爱迪生以及亚历山大·格拉汉姆·贝尔的资助。但由于从未拥有足够的用户而难以为继，《科学》于1882年3月停刊。
一年后，昆虫学家Samuel Hubbard Scudder使其复活并取得了一定的成功。然而到了1894年，《科学》重新陷入财政危机，随后被以500美元的价格转让给心理学家James McKeen Cattell。
1900年，Cattell与美国科学促进会秘书Leland Ossian Howard达成协议，《科学》成为美国科学促进会的期刊。
在20世纪早期，《科学》发表的重要文章包括托马斯·亨特·摩根的果蝇遗传、阿尔伯特·爱因斯坦的引力透镜以及埃德温·哈勃的螺旋星系。1944年Cattell去世后，AAAS成为《科学》新主人。
参考资料来源：百度百科-nature
百度百科-CELL （《细胞》期刊）
百度百科-科学 （美国科学促进会官方刊物）
《科学》杂志在线投稿地址： 与《科学》联系电话：美国 (1)-; 英国 (44)-1223-326500 传真：美国 (1)-; 英国 (44)-1223-326501 电子信: 关于编辑方面的一般问题： 读者来信： 返回审稿意见， 与《科学》周刊欧洲办公室联系： 在线投交读者来信： 《Nature》系列期刊投稿指南1、《自然》系列期刊对作者的承诺（保证）《自然》系列期刊的编辑努力为作者提供高效、公正和充满关切的投稿、同行评议及发表经历。作者期望被接受发表的投稿都是经过同行以最严格的专业标准进行过评审，他们也希望编辑是根据其提供深刻和有益分析的能力来挑选同行评审的专家。编辑在选择《自然》期刊的内容需要权衡诸多因素，但他们会在尽可能保持最高决策质量的前提下努力减少做出决定的时间。经过评审后，编辑会努力提高一篇论文的可读性，因此对读者来说，通过建议和对文章的编辑，所有的研究工作都将这样的形式呈现，即对领域内专家来说它是易读的，对直接领域外的科学家来说它是可以理解的。通过我们的高级在线出版系统，研究工作会以在线开工发布而不被延误。在每周举行的新闻发布会上，《自然》系列期刊为3000多位注册记者提供新闻，内容涉及到即将出版的所有研究论文。大约80多万注册用户会通过电子邮件收到目录内容，在期刊的主页、目录页以及“新闻和观点”栏目中，许多论文都以“亮点方式”突出介绍以方便非专业读者阅读。在所有的这些工作过程中，《自然》系列期刊的编辑坚守根据相关政策制定的编辑方针、伦理和科学标准，这些政策都刊登在我们期刊的网站上，我们也会周期性地评估这些政策以确保它们能持续地反映科学界的需求。2、如何在《自然》系列期刊上发表您的研究工作《自然》系列期刊是由每周出版的多学科《自然》杂志和8种每月出版的期刊组成。《自然》杂志发表在某一学科内具有高最影响、其它领域的科学家也会感兴趣的研究工作；8种学术期刊的名称是根据其报道领域命名的，它们都发表在其领域中质量最高、影响力显著的论文，这8种期刊的名称分别是：《自然生物技术》、《自然细胞生物学》、《自然遗传学》、《自然免疫学》、《自然材料学》、《自然医学》、《自然方法学》、《自然结构和分子生物学》（《自然》杂志的主页有它们的直接链接）。所有的这些期刊都是国际性的，它们在美国、英国和日本出版和印刷。点击这里 可获得更多这些期刊间相互关系的信息。 《自然》杂志和《自然》系列月刊的影响因子位居世界影响因子最高的期刊之列。每种期刊的影响因子都在可以其期刊的主页上找到。期刊的崇高声望让作者受益良多，但也意味着论文发表的竞争异常激烈，因此有许多投稿未经同行评审就被拒绝。 《自然》系列期刊与绝大多数其它期刊的不同之处在于它们均没有编辑委员会，取而代之的是，论文是否出版是由具备深厚专业背景的编辑在与科学界作广泛的商议后决定的。这篇文章只是为您提供这些非凡期刊的常规编辑过程。虽然所有的期刊都基本相似且有共同的编辑方针（） ，但所有的作者在投稿前都需要参考所投稿期刊的《读者指南》 ，以获得在该期刊准备和发表论文的至关重要的详细信息，因为期刊间存在差别。3、编辑过程下面的部分概述了期刊的编辑过程，描述了编辑在投稿和发表过程中是怎样如何处理稿件的。您可以通过进入在线投稿系统了解这一过程中的每一个步骤，并了解您的稿件的状态。4、投稿前询问在将论文全文投稿前，研究人员也许可以从编辑处获得非正式的反馈信息。这种服务的目的是节省您的时间――如果编辑认为论文不适合发表，您可以将论文及时投到其它期刊，而不被耽误。如果您希望使用投稿前询问服务，请使用您选择的期刊的在线系统发送一段话，解释您的论文的重要性，以及论文的摘要或概述段和相关的引用目录，以便编辑能够将投稿与其它相关工作进行对比判断。编辑也许会很快邀请您递交完整的论文（这并不意味着发表的任何承诺），或许告诉您这篇论文不适合在该期刊发表。如果接到的是否定的回应，请不要回复。如果您确信自己论文的重要性，那就不要在乎编辑的疑惑，您可以通过期刊的在线投稿系统递交论文的全文。编辑会对您的工作做更详尽的评估。5、初次投稿当您准备投稿时，请根据期刊的要求使用在线投稿系统 。当期刊收到您的投稿时，它会为您提供一个编号并安排一位编辑，这位编辑负责阅读论文，征询科学顾问和编辑部同事的非正式建议，并将您的投稿与本领域最近所发表的其它论文进行比较。如果论文看起来新颖、引人注目，所描述的工作即很直接又有深远的意义，那么编辑会将论文送出去作同行评审，通常会送给两个或三个独立的专家。然而，因为期刊只能在某一领域或次领域发表极少数的论文，因此许多论文未经同行评审就被拒绝，即使这些论文描述的可能是可靠的科学结果。6、投稿在《自然》系列期刊间的转移在部分情况下，编辑不能发表您的论文，但他（或她）也许会建议说这篇论文更适合在其它的《自然》系列期刊上发表。如果您愿意将论文重新投到所建议的期刊，那么您只需要简单地链接到编辑提供的网址，将您的论文和审稿意见转给新期刊。这一过程全在您的掌握（控制）之中：您可以选择不使用这种服务，取而代之的是您可以使用期刊常用的在线投稿服务将论文投到其它的《自然》期刊或《自然》出版集团的期刊，而且如果您愿意，您可以选择在投稿中是否包含审稿人的意见。7、同行评议当编辑决定将论文送出去评审时，他会给通讯作者发一封电子邮件告知这一信息。编辑挑选的审稿人的依据是：独立性；对论文做出全面、公正的技术方面评价的能力；目前或最近是否评审过相关投稿；以及在规定的短时间内是否能对投稿做出评审等。您也可为自己的论文推荐审稿人（包括详细的地址信息），只要他们是独立的科学家。尽管编辑不一定会采纳这些信息，但这些信息常常是有用的。编辑会考虑您的要求排除一定数量的指定姓名科学家作为审稿人。8、决定和修订订后它又会怎么样地好。在收到所有审稿人的意见后，编辑会在编辑之间讨论这份投稿，然后再给作者写信。在这封信中，编辑或是拒绝发表您的论文，或是建议您修改后重投，或者说论文不需要进一步的修改就可发表。如果编辑建议您修改论文，他或她会提供特别的建议，并在信中陈述这种修改是大改还是小改，以及是否会与审稿人进一步讨论您再投的修改稿件。9、接受以后 您的论文被接受以后，文件编辑（或副编辑）会对这篇论文做出版前的准备，他们会对文章进行推敲、润色，以便文字和图具有可读性，对直接领域外的读者来说也是清晰明白的，并且让论文符合期刊的风格。文件编辑将为英语为非母语的作者提供建议，并且在编辑这些论文时特别小心。10、出版后所有的论文都会在印刷版本的形式出版，在期刊的网站上以PDF和HTML格式全文刊登。如果编辑和审稿人认为补充信息对于论文的结论至关重要（比如大的数据表格或有关一种方法的详细信息），而且许多专家对此的兴趣甚于论文的其它部分，那么补充信息将随同论文一同在电子网络版发表。许多链接和导航服务会提供给《自然》系列期刊以在线形（HTML）出版的所有论文。 我们的新闻发布服务将包括所有论文和通讯作者的详细联系方式，这意味着您的工作会引起世界上所有主流媒体机构的关注，他们也许会选择在报纸或其它媒体中对您的工作进行特别报道。部分论文会在《自然》杂志、《自然》出版集团的出版物和专门的网站上被突出介绍或概述。《自然》出版集团出版的期刊不要求作者的版权，但是会要求您签署一份独家的出版许可文件。这允许您可以在您自己或研究所的网站上以PDF格式刊登您的论文。11、对决定的不同意见如果一位期刊的编辑不能发表一篇论文，也不建议再投稿，那么我们强烈建议您将论文发表在别的期刊上。然而，如果您确信编辑或审稿人严重曲解您的论文，那么您可以给编辑写信，解释您认为该决定不正确的科学理由。请记住编辑会优先处理最新的投稿和被邀请重投的稿件，因此会需要数周时间才能得到有关不同意见的回信。在这一期间，您绝对不能将您的论文投到别处。为了您的研究论文能够不被耽误地发表，我们因此建议如果您的论文被拒绝了您就将论文投交到别处，而不要将时间花在与编辑进一步的交流上。（信息来源：，图书馆叶爱菊老师收集整理，相关信息咨询电话：86914532） 自然杂志分为中国的自然杂志和英国的nature分述如下： 《自然杂志》是一本内容涵盖自然科学各个领域的学术性和知识性、动态性相结合的综合刊物 , 是北京大学图书馆等机构审定的自然科学总论类国家中文核心期刊 , 也是我国多种检索和光盘版的全文收录源刊物。《自然杂志》的办刊宗旨是：介绍自然科学领域各学科和工程技术方面的最新成就和发展 , 传播自然科学知识，支持有创见的新思想与新学说，开展学术交流与争鸣，以帮助读者拓宽知识面，提高科学素养。根据本刊顾问钱伟长院士的建议 , 把刊物办成“沟通不同学科、不同专业的桥梁”，要求来稿既要有较高的学术水平，又要有较强的可读性，做到深入浅出，尽量避免非必要的专业术语，少用数学式和化学结构式，以便使其他专业的读者也能理解，并引起他们的兴趣。本刊设有：特约专稿、科学时评、专题综述、科技进展、科学人物、科学技术史、探索与假说等栏目。《自然杂志》的读者对象是 : 广大科技工作者、大专院校师生、中学教师及自然科学爱好者。英国Nature，英国著名杂志《Nature》是世界上最早的国际性科技期刊，自从1869年创刊以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。影响因子26（04年数据）。其办刊宗旨是“将科学发现的重要结果介绍给公众…，让公众尽早知道全世界自然知识的每一分支中取得的所有进展”。《Nature》网站涵盖的内容相当丰富，不仅提供1997年6月到最新出版的《Nature》杂志的全部内容，其姊妹刊物《Nature》出版集团(The Nature Publishing Group)出版的8种研究月刊,6种评论杂志,2种工具书。期刊列表：研究月刊：《自然生物技术》(Nature Biotechnology)《自然细胞生物学》(Nature Cell Biology）《自然遗传学》(Nature Genetics)《自然免疫学》（Nature Immunology）《自然材料》（Nature Materials）《自然医学》(Nature Medicine)《自然神经科学》(Nature Neuroscience)《自然结构生物学》(Nature Structural Biology)评论周刊：《癌症自然评论》Nature Reviews Cancer (2001)《药物发现自然评论》Nature Reviews Drug Discovery (2002)《遗传学自然评论》Nature Reviews Genetics《免疫学自然评论》Nature Reviews Immunology (2001)《分子和细胞生物学自然评论》Nature Reviews Molecular and Cell Biology《神经系统科学自然评论》Nature Reviews Neuroscience<科学>杂志是由著名科学家拖马斯·爱迪生于1880年创办的,是迄今世界上发行量最多的综合性科学周刊.它从前一直由美国科学促进会负责管理,后来为了保证刊物的独立发展又独立出来.促进会对杂志社进行宏观监控,该刊主要报导科学新闻、研究成果和科研发展趋势,其办刊宗旨是让科学家掌握科学前沿发展动态,紧跟科技发展趋势. 科学杂志英文名：Science Magazine 《科学》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”——American Association for the Advancement of Science (AAAS)的官方刊物。全年共51期，为周刊，全球发行量超过150万份。 多数科技期刊都要向读者收取审稿、评论、发表的相关费用。但《科学》杂志发表来稿是免费的。其杂志的资金来源共有三部分:AAAS的会员费；印刷版和在线版的订阅费；广告费。 《科学》杂志属于综合性科学杂志，它的科学新闻报道、综述、分析、书评等部分，都是权威的科普资料，该杂志也适合一般读者阅读。“发展科学，服务社会”是AAAS也是《科学》杂志的宗旨。在全球，《科学》杂志的主要对手为英国伦敦的《自然》杂志，该杂志创办于1869年，曾发表了大量的达尔文、赫胥黎等大师的文章。21世纪的 前4年中，二者为率先发表人类基因排列的图谱而激烈竞争。 《科学》杂志的主编唐纳德·科尼迪毕业于哈佛大学，博士学位,为斯坦福大学第八任校长，著名的环境科学教授
当然不行，一般没有牛人的推荐，人家又不认识你，
的概率是，标题都不一定看完全就直接丢垃圾箱。
要先搞定一切才能去奋战啊，
1、自然Nature
《自然》杂志是世界上历史悠久的、最有名望的、科学界普遍关注的、国际性及跨学科的周刊类科学杂志，首版于1869年11月4日。
2、新英格兰医学期刊Nejm
新英格兰医学期刊（The New England Journal of Medicine），由美国麻州医学协会1811年创办的评审性质医学期刊和综合性医学期刊，始称《新英格兰医学与外科期刊》，经常被列为世界学术期刊医学领域中拥有最高影响因子之刊物。
3、科学Science
《科学》（英语：Science）是美国科学促进会出版的一份学术期刊。《科学》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。
4、柳叶刀The Lancet
《柳叶刀》是1823年爱思唯尔（Elsevier）出版公司出版的杂志，1823年由汤姆·魏克莱所创刊，取名“柳叶刀”，寓意著期刊立志成为“照亮医界的明窗”。该杂志从诞生至今，未曾加入任何一个医学或科学组织，目前在整个医学界仍保持着其独立性和权威性。
《柳叶刀》目前主要刊登原创性研究文章、评论文章、社论、书评、短篇研究文章，也有其它一些在刊内常登载的文章，如特刊消息、案例报道等。
数据准备
统计概念学习。
(1)当观测值为奇数时，(n+1)/2位置的观测值即为中位数。
(2)当观测值个数为偶数时，n/2和n/2 + 1位置的两个观测值的平均数为中位数。
数据的标准化 数据的标准化是指将数据按照比例缩放，使之落入一个特定的区间。 数据的中心化：数据集中的各项数据减去数据集的均值。 中心化公式： 数据的标准化：中心化之后的数据再除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。经过该方法处理的数据的均值是0，标准差是1。 标准化公式： 其中，x为观测者， 为平均值，S为标准差。
scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。 默认情况下，center=TRUE，scale=TRUE，scale()函数首先把一组数的每个数都减去这组数的平均值，然后除以这组数的均方根。 如果scale=TRUE，而center=FALSE，那么，scale()函数不会把一组数中的每个数减去平均值，而直接除以这组数据的均方根。
参考资料：
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数 在R中计算平均数的函数 mean( )常规的mean() 函数用法 mean(x, trim = 0, = FALSE, ...) 参数说明： x 对象名称trim 过滤掉异常值 ，按照距离平均值的远近距离排除，如对象中含有10个数据，排除最高和最低值，trim= 默认为F 表示是否计入空值实例1： 做一个稍微复杂点的操作，用r做数据透视表并把结果转换为matrix ，对行列求和。(仅娱乐，无实用价值) demo <- mtcars[1:6,] # 调用R自带函数集，并去前6行 toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 数据透视表求和 toushi <- (toushi) # 将结果的数据框转化成矩阵 #(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum)) (rowSums(toushi)) # 行求和 (colSums(toushi)) # 列求和 toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #将行求和结果并入最后一行 toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #将列求和结果并入最后一列 中位数和众数 对于偏度极大的数据集，中位数能更好的描述数据分布的中心。 很少用众数作为数据数据趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才会考虑到众数。 R实现中位数 ： median(x, = FALSE) R中没有直接插找众数的命令 (table(x))2.变异的度量 ： 极差 方差 标准差 .极差 = max（）- min（） 方差和标准差 对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。 R语言计算方差的函数： var(x,) w<-c() var(w) # 附加指数点：标准差的两个有用法则：经验法则 和 切比雪夫法则，共同说明一个问题，对于任意大于1的正数k，至少有（1-1/k^2）的测试值落在平均值的k个标准值范围内。3.变异的度量 ： 百分位数 Z得分 .最常见的四分位数（一般从大到小） quantile(x, probs = seq(0, 1, ), = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
到主考的学校网站上去看有公布的参考。自考办也有文本。报名的时候他会给你看选一个。我也刚报名
自考毕业论文格式规范 设计毕业设计（论文）是学生在校学习的最后阶段，是培养学生综合运用所学知识，发现、提出、分析和解决实际问题，锻炼实践能力的重要环节，是对学生实际工作能力的系统训练和考察过程。毕业设计报告（或论文，下称报告）是学生在教师指导下，对所从事工作和取得成果的完整表述。报告的撰写是学生基本能力训练的过程，应当符合国家及有关行业（部门）指定的有关标准，符合汉语语言规范。为加强对此项工作的指导，严格把关，制定本规范。 一、报告的结构与要求 报告包括标题、内容摘要、索引关键词、目录、正文、后记、参考文献和附录等部分。全文专业技术类不少于12 000个汉字（含较简单的图表、程序段等），经济管理和文法类不少于10 000个汉字。报告一律打印，不得手写。 1．报告标题 报告标题应当简短、明确，有概括性，符合毕业设计任务的要求。报告标题应能体现报告的核心内容、专业特点和学科范畴。报告标题不得超过25个汉字，不得设置副标题，不得使用标点符号，可以分二行书写。报告标题用词必须规范，不得使用缩略语或外文缩写词。 2．内容摘要 内容摘要应扼要叙述报告的主要内容、特点，文字精练，是一篇具有独立性和完整性的短文，包括主要成果和结论性意见。摘要中不应使用公式、图表，不标注引用文献编号，并应避免将摘要撰写成目录式的内容介绍。内容摘要一般不超过200个汉字。 3．索引关键词 索引关键词是供检索用的主题词条，应采用能够覆盖报告主要内容的通用专业术语（参照相应的专业术语标准），一般列举3~5个，按照词条的外延层次从大到小排列，并应出现在内容摘要中。 4．目录 目录应独立成页，包括报告中全部章、节的标题和所在页码。 5．正文 正文包括绪论、报告主体和结论等部分。正文必须从页首开始。 绪论一般做为专业技术类报告的第一章，应综述前人在本领域的工作成果，说明毕业设计选题的目的、背景和意义，国内外文献资料情况以及所要研究的主要内容。 经济管理类和文法类报告的绪论即全文的开始部分，不编写章节号。一般包括对写作目的、意义的说明，对所研究问题的认识并提出问题。 报告主体是全文的核心部分，应结构合理，层次清晰，重点突出，文字通顺简练。 结论是对主要成果的归纳，要突出创新点，以简练的文字对所做的主要工作进行评价。结论一般不超过500个汉字。 正文一级及以下子标题格式如下： 专业技术类：第一章；；一、；1.；（1）；①； 经济管理、文法类：1；；一、；（一）；①。 6．后记 对整个毕业设计工作进行简单的回顾总结，对导师和对为毕业设计工作、报告撰写等提供帮助的组织或个人表示感谢。内容尽量简洁明了。 7．参考文献 参考文献是报告的不可缺少的组成部分。它反映了毕业设计工作中取材的广博程度。参考文献应以近期发表或出版的与本专业密切相关的学术著作和学术期刊文献为主。参考文献数量专业技术类不少于10篇，经济管理和文法类不少于15篇。 产品说明、技术标准、未公开出版或发表的研究报告等不列为参考文献，有确需说明的可以在后记中予以说明。 网上参考文献应注明准确的网页地址。 8．附录 对不宜放在正文中但对报告确有作用的材料（如外文文献的复印件和中文译文、公式的推导过程、较大型的程序流程图、较长的程序代码段、图纸、数据表格等），可以编制成报告的附录。附录字数不计入报告应达到的文字数量。 二、打印要求 报告必须使用标准A4打印纸进行打印，页面上、下边距各厘米，左右边距各厘（报告所附的较大的图纸、数据表格及计算机程序段清单等除外），并按报告装订顺序要求如下： 1．封面 见附件《报告封面、指导教师意见页、系部答辩委员会意见页》。 2．内容摘要 摘要标题按照正文一级子标题要求处理，摘要内容按照正文要求处理。内容摘要不设页码。 3．索引关键词 索引关键词与内容摘要同处一页，位于内容摘要之后，另起一行并以“索引关键词：”开头（字体加粗），后跟3~5个关键词（字体不加粗），词间空1字，其他要求同正文。 4．目录 目录列至报告正文的二级及以上标题所在页码，内容打印要求与正文相同。目录页不设页码。 5．正文 正文必须从正面开始，并设置为第1页。页码在页末居中打印，其他要求同正文（如正文第5页格式为“―5―”）。 报告标题为标准二号宋体字，居中，单倍行间距； 报告一级子标题为标准四号黑体字，居中，单倍行间距； 报告二级及以下子标题为标准小四号黑体字，左起空两个字打印，行间距为固定值20磅； 正文一律使用标准小四号宋体字，段落开头空两个字，行间距为固定值20磅； 正文中的公式原则上居中。如公式前有文字（如：“解”、“假定”等），文字应与正文左侧对齐，公式仍居中，公式末尾不加标点。公式序号按章编排，如第二章的第三个公式序号为“（2—3）”，附录2中的第三个公式序号为“（②—3）”等； 正文中的插图应与文字紧密配合，文图相符，内容正确，绘制规范。插图按章编号并置于插图的正下方，插图不命名，如第二章的第三个插图序号为“图2—3”，插图序号使用标准五号宋体字； 正文中的插表不加左右边线。插表按章编号并置于插表的左上方，插表不命名，如第二章的第三个插表序号为“表2—3”，插表序号使用标准五号宋体字。 6. 后记 后记独占一页，标题按照正文一级子标题要求处理，内容按照正文要求处理。 7. 参考文献 按照GB7714—87《文后参考文献著录规则》规定的格式打印，内容打印要求与报告正文相同。参考文献从页首开始，著录格式如下： 著作图书文献 序号 作者．书名．版次（第一版省略）．出版者，出版年份：引用部分起止页码 译著图书文献 序号 作者．书名．译者．版次（第一版省略）．出版者，出版年份：引用部分起止页码 学术刊物文献 序号 作者．文章名．学术刊物名．年，卷（期）：引用部分起止页码 学术会议文献 序号 作者．文章名．编者名．会议名称，会议地址，年份．出版地，出版者，出版年：引用部分起止页码 学位论文类参考文献 序号 作者．学位论文题目．学校和学位论文级别．答辩年份：引用部分起止页码 西文文献 著录格式同中文，实词的首字母大写，其余小写。 参考文献作者人数较多者只列前三名，中间用逗号分隔，多于三人的后面加“等”字（西文加“etc.”）。 学术会议若出版论文集者，在会议名称后加“论文集”字样；未出版论文集者省去“出版者”、“出版年”项；会议地址与出版地相同的省略“出版地”，会议年份与出版年相同的省略“出版年”。 8. 附录 按照正文一级子标题以下格式打印，每个附录均从页首开始，并在附录起始页的左上角用标准小四号黑体字注明附录序号。 9. 评定意见页 见附件《报告封面、指导教师意见页、系部答辩委员会意见页》。 三、范文示例 （报告标题：永久性载人空间站对接技术研究） 封面（略去） （另起一页） 内容摘要 本报告通过对目前世界上正在使用的永久性载人空间站之间或与运载飞行器之间的交会对接技术的对比研究，提出了…… 索引关键词：空间技术 飞行器 空间站 交会对接 （另起一页） 目录 第一章 绪论…………………………………………………………………………… 1 1．1 课题背景………………………………………………………………………… 1 1．2 交会对接技术发展现状………………………………………………………… 1 第二章 ………… 2．1 ………… 后记………… 参考文献………… 附录1………… ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝论文格式，供你参考。
一般来说，专科毕业需要写毕业总结而不是毕业论文，本科也是一样，需要毕业总结。但是本科还需要写毕业论文。字数上面没有太大要求，一般来讲学士2--5万字，硕士5--10万字，博士10--15万字本科的毕业论文的要求：毕业论文无论在内容或形式上都有一定的要求，这也是考核论文成绩的基本依据之一。关于毕业论文写作的具体要求，在以后的有关章节中将作详细论述，这里先说说毕业论文写作的一些原则要求。一、坚持理论联系实际的原则撰写毕业论文必须坚持理论联系实际的原则。理论研究，特别是社会科学的研究必须为现实服务，为社会主义现代化建设服务，为两个文明建设服务。理论来源于实践，又反作用于实践。科学的理论对实践有指导作用，能通过人们的实践活动转化为巨大的物质力量。科学研究的任务就在于揭示事物运动的规律性，并用这种规律性的认识指导人们的实践，推动社会的进步和发展。因此，毕业论文在选题和观点上都必须注重联系社会主义现代化建设的实际，密切注视社会生活中出现的新情况、新问题。坚持理论研究的现实性，做到理论联系实际，就必须迈开双脚，深入实际，进行社会调查研究。这也是我们正确认识社会的基本途径。人们只有深入到实际中去，同客观事物广泛接触，获得大量的感性材料，然后运用科学的逻辑思维方法，对这些材料进行去粗取精，去伪存真，由此及彼，由表及里的加工制作，才能从中发现有现实意义而又适合自己研究的新课题。在我国改革开放的实践中，新情况、新问题、新经验层出不穷，需要研究的问题遍布社会的方方面面，只要我们对现实问题有浓厚的兴趣和高度的敏感性，善于捕捉那些生动而具有典型性的现实材料，通过深入的思考和研究，就能从中引出有利于社会主义现代化建设的规律性认识，提高毕业论文的价值。当然撰写毕业论文可选择的课题十分广泛，并不只限于现实生活中的问题，也可以研究专业基本理论，中西方比较研究等。但无论选择什么研究课题，都必须贯彻理论联系实际的原则，做到古为今用，洋为中用，从历史的研究中吸取有益于现实社会发展的经验教训，从对外国的研究中，借鉴其成功经验和失败的教训，或为我国的对外政策提供某些依据。贯彻理论联系实际的原则和方法，必须认真读书，掌握理论武器。李瑞环同志指出：“强调联系实际，绝不意味着否定读书的重要，恰恰相反，更要认真地读，反复地读，深钻苦研，做到真正读懂弄通。否则，没有掌握理论，怎么谈得上理论联系实际?”(《求是》杂志1989年第24期)认真读书包括两个方面的内容，一是学好专业课，具备专业基础知识。这是写好毕业论文的前提和必要条件。经验告诉我们，只有具备了相应水平的知识积累，才能理解一定深度的学术问题；同时，也只有具备了某一特定的知识结构，才能对某学科中的问题进行研究。正如黑格尔所说，在讨论学术问题之前，必须“先有具备某种程度的知识”，否则，“没有凭借作为讨论出发的根据，于是他们只能徘徊于模糊空疏以及毫无意义的情况中”。(小逻辑》第三版序言)二是要认真学习马克思主义的基本原理，学会运用马克思主义的立场、观点和方法分析问题、解决问题。马克思主义正确地揭示了自然界、人类社会和思维发展的最一般规律，成为无产阶级和革命人民认识世界和改造世界的强大思想武器。马克思主义作为伟大的认识工具，虽然并不直接提供解决各种具体问题的答案，但它对我们如何正确地发现问题，分析和解决问题提供了正确的立场、观点和方法，因此，大学毕业生在撰写毕业论文时，应当努力学习和掌握马克思主义基本理论，自觉地用马克思主义的立场、观点和方法来指导毕业论文的写作。二、立论要科学，观点要创新(一)立论要科学毕业论文的科学性是指文章的基本观点和内容能够反映事物发展的客观规律。文章的基本观点必须是从对具体材料的分析研究中产生出来，而不是主观臆想出来的。科学研究作用就在于揭示规律，探索真理，为人们认识世界和改造世界开拓前进的道路。判断一篇论文有无价值或价值之大小，首先是看文章观点和内容的科学性如何。文章的科学性首先来自对客观事物的周密而详尽的调查研究。掌握大量丰富而切合实际的材料，使之成为“谋事之基，成事之道”。其次，文章的科学性通常取决于作者在观察、分析问题时能否坚持实事求是的科学态度。在科学研究中，既不容许夹杂个人的偏见，又不能人云亦云，更不能不着边际地凭空臆想，而必须从分析出发，力争做到如实反映事物的本来面目。再次，文章是否具有科学性，还取决于作者的理论基础和专业知识。写作毕业论文是在前人成就的基础上，运用前人提出的科学理论去探索新的问题。因此，必须准确地理解和掌握前人的理论，具有广博而坚实的知识基础。如果对毕业论文所涉及领域中的科学成果一无所知，那就根本不可能写出有价值的论文。(二)观点要创新毕业论文的创新是其价值所在。文章的创新性，一般来说，就是要求不能简单地重复前人的观点，而必须有自己的独立见解。学术论文之所以要有创新性，这是由科学研究的目的决定的。从根本上说，人们进行科学研究就是为了认识那些尚未被人们认识的领域，学术论文的写作则是研究成果的文字表述。因此，研究和写作过程本身就是一种创造性活动。从这个意义上说，学术论文如果毫无创造性，就不成其为科学研究，因而也不能称之为学术论文。毕业论文虽然着眼于对学生科学研究能力的基本训练，但创造性仍是其着力强调的一项基本要求。当然，对学术论文特别是毕业论文创造性的具体要求应作正确的理解。它可以表现为在前人没有探索过的新领域，前人没有做过的新题目上做出了成果；可以表现为在前人成果的基础上作进一步的研究，有新的发现或提出了新的看法，形成一家之言3也可以表现为从一个新的角度，把已有的材料或观点重新加以概括和表述。文章能对现实生活中的新问题作出科学的说明，提出解决的方案，这自然是一种创造性；即使只是提出某种新现象、新问题，能引起人们的注意和思考，这也不失为一种创造性。国家科委成果局在1983年3月发布的《发明奖励条例》中指出：“在科学技术成就中只有改造客观世界的才是发明，……至于认识客观世界的科学成就，则是发现。”条例中对“新”作了明确规定：“新”是指前人所没有的。凡是公知和公用的，都不是“新”。这些规定，可作为我们衡量毕业论文创造性的重要依据。根据《条例》所规定的原则，结合写作实践，衡量毕业论文的创造性，可以从以下几个具体方面来考虑：(1)所提出的问题在本专业学科领域内有一定的理论意义或实际意义，并通过独立研究，提出了自己一定的认识和看法。(2)虽是别人已研究过的问题，但作者采取了新的论证角度或新的实验方法，所提出的结论在一定程度上能够给人以启发。(3)能够以自已有力而周密的分析，澄清在某一问题上的混乱看法。虽然没有更新的见解，但能够为别人再研究这一问题提供一些必要的条件和方法。(4)用较新的理论、较新的方法提出并在一定程度上解决了实际生产、生活中的问题，取得一定的效果。或为实际问题的解决提供新的思路和数据等。(5)用相关学科的理论较好地提出并在一定程度上解决本学科中的问题。(6)用新发现的材料(数据、事实、史实、观察所得等)来证明已证明过的观点。科学研究中的创造性要求对前人已有的结论不盲从，而要善于独立思考，敢于提出自己的独立见解，敢于否定那些陈旧过时的结论，这不仅要有勤奋的学习态度，还必须具有追求真理、勇于创新的精神。要正确处理继承与创新的关系，任何创新都不是凭空而来的，总是以前人的成果为基础。因此，我们要认真地学习、研究和吸收前人的成果。但是这种学习不是不加分析地生吞活剥，而是既要继承，又要批判和发展。三、论据要翔实，论证要严密(一)论据要翔实一篇优秀的毕业论文仅有一个好的主题和观点是不够的，它还必须要有充分、翔实的论据材料作为支持。旁征博引、多方佐证，是毕业论文有别于一般性议论文的明显特点。一般性议论文，作者要证明一个观点，有时只需对一两个论据进行分析就可以了，而毕业论文则必须以大量的论据材料作为自己观点形成的基础和确立的支柱。作者每确立一个观点，必须考虑：用什么材料做主证，什么材料做旁证；对自己的观点是否会有不同的意见或反面意见，对他人持有的异议应如何进行阐释或反驳。毕业论文要求作者所提出的观点、见解切切实实是属于自己的，而要使自己的观点能够得到别人的承认，就必须有大量的、充分的、有说服力的理由来证实自己观点的正确。毕业论文的论据要充分，还须运用得当。一篇论文中不可能也没有必要把全部研究工作所得，古今中外的事实事例、精辟的论述、所有的实践数据、观察结果、调查成果等全部引用进来，而是要取其必要者，舍弃可有可无者。论据为论点服务，材料的简单堆积不仅不能证明论点，强有力地阐述论点，反而给人以一种文章拖咨、杂乱无章、不得要领的感觉。因而在已收集的大量材料中如何选择必要的论据显得十分重要。一般来说，要注意论据的新颖性、典型性、代表性，更重要的是考虑其能否有力地阐述观点。毕业论文中引用的材料和数据，必须正确可靠，经得起推敲和验证，即论据的正确性。具体要求是，所引用的材料必须经过反复证实。第一手材料要公正，要反复核实，要去掉个人的好恶和想当然的推想，保留其客观的真实。第二手材料要究根问底，查明原始出处，并深领其意，而不得断章取义。引用别人的材料是为自己的论证服务，而不得作为篇章的点缀。在引用他人材料时，需要下一番筛选、鉴别的功夫，做到准确无误。写作毕业论文，应尽量多引用自己的实践数据、调查结果等作为佐证。如果文章论证的内容，是作者自己亲身实践所得出的结果，那么文章的价值就会增加许多倍。当然，对于掌握知识有限、实践机会较少的大学生来讲，在初次进行科学研究中难免重复别人的劳动，在毕业论文中较多地引用别人的实践结果、数据等，在所难免。但如果全篇文章的内容均是间接得来的东西的组合，很少有自己亲自动手得到的东西，那也就完全失去了写作毕业论文的意义。(二)论证要严密论证是用论据证明论点的方法和过程。论证要严密、富有逻辑性，这样才能使文章具有说服力。从文章全局来说，作者提出问题、分析问题和解决问题，要符合客观事物的规律，符合人们对客观事物认识的程序，使人们的逻辑程序和认识程序统一起来，全篇形成一个逻辑整体。从局部来说，对于某一问题的分析，某一现象的解释，要体现出较为完整的概念、判断、推理的过程。毕业论文是以逻辑思维为主的文章样式，它诉诸理解大量运用科学的语体，通过概念、判断、推理来反映事物的本质或规律，从已知推测未知，各种毕业论文都是采用这种思维形式。社会科学论文往往是用已知的事实，采取归纳推理的形式，求得对未知的认识。要使论证严密，富有逻辑性，必须做到：(1)概念判断准确，这是逻辑推理的前提；(2)要有层次、有条理的阐明对客观事物的认识过程；(3)要以论为纲，虚实结合，反映出从“实”到“虚”，从“事”到“理”，即由感性认识上升到理性认识的飞跃过程。此外，撰写毕业论文还应注意文体式样的明确性、规范性。学术论文、调查报告、科普读物、可行性报告、宣传提纲等都各有自己的特点，在写作方法上不能互相混同论文选题的原则要能够正确而恰当地选题，首先要明确选题的原则，明确了选题原则，就能比较容易地选定一个既有一定学术价值，又符合自己志趣，适合个人研究能力，因而较有成功把握的题目。一般来说，选择毕业论文题目要遵循以下几条原则。 一、理论联系实际，注重现实意义毕业论文的题材十分广泛，社会生活、经济建设、科学文化事业的各个方面、各个领域的问题，都可以成为论文的题目。马克思主义认识论告诉我们，理论来源于实践，理论为实践服务。因此科学研究的选题首先要注意理论联系实际。第一，注意选题的实用价值，选择具有现实意义的题目。所谓论文的实用价值，就是指我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为干百万人所关心的问题，特别是社会主义现代化建设事业中亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点，是与广大人民群众的利益息息相关的。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，这是很有意义的。这不仅能使自己所学的书本知识得到一次实际的运用，而且能提高自己分析问题和解决问题的能力。有现实意义的题目大致有三个来源：一是社会主义现代化建设事业中急需回答的重大理论和实践问题。如建立现代企业制度，抑制通货膨胀，精神文明建设，民主法制建设，加强廉政建设等等。二是本地区、本部门、本行业在工作实践中遇到的理论和现实问题。如从事农业工作的同志就会遇到诸如农村土地规模经营问题，农村基层党组织建设问题，农村青少年的教育问题，农村社会治安综合治理问题，乡镇企业的技术改造问题，等等。三是作者本人在工作实践中提出来的理论和现实问题。如职工的思想政治工作问题，领导方法和领导艺术问题，职业道德教育问题，等等。 选择具有现实意义的题目，要注意三个方面的问题：一是与党和国家或与国计民生有关的重大问题。这类问题关系国家发展方向、速度，是社会公众关注的热点，因而有普遍的社会意义。如党的十一届三中全会前后，关于实践是检验真理的唯一标准，党的工作重心转移，农村联产承包责任制，吸收外国的经验和技术，引进外资，严厉打击刑事犯罪等问题。在当前贯彻十四大和十四届四中全会精神中，要注意建立和培育社会主义市场经济，深化改革扩大开放，改革、发展与稳定的关系，加强法制建设，反腐倡廉，加强党的建设，加强对邓小平建设有中国特色社会主义理论的学习、研究和宣传，等等。二是群众普遍关心的问题。这类问题虽不是全局性的，却是人们关注的、或期待解决、或有疑虑需要进行理论探讨和解答的问题。如经济体制改革中的一些具体政策，像工资改革、劳动就业和社会保障制度的改革、公费医疗制度的改革、物价的调整、住房制度改革、城镇建设、社会治安、法制教育等等。还有各行各业的经验总结、改革预测、研究决策等。另外，有些题材看似具体小事，却关系着干家万户，也可作为选题。如城市居民的菜篮子问题，独生子女的教育问题，勤俭持家问题等。三是虽属具体又未引起社会重视，却代表一定倾向的问题。一种?且庖迳形幢蝗鲜叮�髡哂美砺酃鄣惴治觥⒃ぜ�剿�纳��ΑH缗┐逋恋叵蛑痔锬苁肿�疲�∷团┐宕寮陡刹可洗笱В��┐迮嘌�赂淮�啡说龋换蛟げ獾轿：Α⒍窆��笆碧岢鑫侍猓��鹕缁嶂厥印H缗┐甯欠俊⑿薹丶氛计苹蹈�兀�〕钦蚪ㄉ枞狈ν骋还婊���∩枋┎慌涮祝�┗б�帧⒁��獾夭�凡痪�谐〉鞑椋�缓宥�希�鹊取A硪恢质侨褐谝槁鄯追祝�从澈艽蟮模��鞒隼砺鄯治觯��颊�范源�H缭诜峙湮侍馍闲�屎凸�剑�雀缓秃蟾唬�炊云骄�饕逵忠�乐沽郊�只��鹊取?br> 第二，要注意选题的理论价值。我们强调选题的实用价值，并不等于急功近利的实用主义，也绝非提倡选题必须有直接的效益作用。作为论文，无论是形式还是内容都和工作总结、调查报告有着区别。一般说来，它由论点、论据、论证三大要素构成，文章要以逻辑思维的方式为展开的依据，在事实的基础上展开严谨的推理过程，得出令人信服的结论。它着重探讨和研究事物发展的客观规律，阐述自己对这些规律的了解与认识，给人以认识上的启迪。因此，选择现实性较强的题目，还要考虑其有无理论和认识上的价值，即有无普遍性的意义，能否能进行理论的分析和综合，从个别上升到一般，从具体上升为抽象。有些题目也并不一定直接与现实挂钩或有直接的实际用途，如对历史问题、典籍问题、外国问题的研究等。但从发展的眼光看，这些题材能够表示某种趋势，或对现实有借鉴的作用，因而也就具有理论价值，这样的题目当然也是可以选的。我们所要反对的只是那种脱离现实、咬文嚼字、繁琐考证、追求时髦等毫无意义的东西。 二、勤于思索，刻意求新 毕业论文成功与否、质量高低、价值大小，很大程度上取决于文章是否有新意。所谓新意，即论文中表现自己的新看法、新见解、新观点。有了较新颖的观点(即在某一方面或某一点上能给人以启迪)，文章就有了灵魂，有了存在的价值。对文章的新意，可以从以下几个方面着眼：第一，从观点、题目到材料直至论证方法全是新的。这类论文写好了，价值较高，社会影响也大，但写作难度大。选择这一类题目，作者须对某些问题有相当深入的研究，且有扎实的理论功底和写作经验。对于毕业论文来讲，限于条件，选择这类题目要十分慎重。第二，以新的材料论证旧的课题，从而提出新的或部分新的观点、新的看法。如职工思想政治工作这个题材，是前些年研究的“热点”问题之一，已出了大量的研究成果，可以说是老题材了。可有的人敏锐地抓住了企业实行股份制后，职工思想出现的波动和变化，收集了大量新的第一手材料，写出了《股份制企业职工思想政治工作的特点及方法》一文，读后使人有耳目一新之感。第三，以新的角度或新的研究方法重做已有的课题，从而得出全部或部分新观点。如同样是职工思想政治工作这个题材，有的学员针对近几年来纺织行业大量使用农民合同工，职工队伍结构发生变化的情况，从自然半自然经济向商品经玫淖���有∩��呦虿�倒と说淖���优┐逑虺鞘械淖��炔煌�慕嵌龋�治雎壑ち伺┟窈贤�さ乃枷胩卣饕约岸哉�鲋肮ざ游樗枷氲挠跋欤�剿魉枷胝�喂ぷ鞯姆椒ê痛胧��庋�奈恼峦��哂行乱狻?br> 第四，对已有的观点、材料、研究方法提出质疑，虽然没有提出自己新的看法，但能够启发人们重新思考问题。以上四个方面并不是对“新意”的全部概括，但只要能做到其中一点，就可以认为文章的选题有了新意。要发现有新意的题目，首先要善于观察。社会生活就像一个变化无穷的“万花筒”，各个领域、各个方面的事物及其矛盾都在不断地运动、变化、发展着，旧的矛盾解决了，新的矛盾又产生。在当前社会主义现代化建设事业中，我们面临新旧体制转换、市场经济的发展、党风和社会风气等许多新情况新问题，不仅原有的理论要再认识、再发展，而且需要创立许多新的理论。我们要善于观察，勤于思索，从大处着眼，小处入手，在事物的运动、发展中寻找适合自己撰写的具有新意的毕业论题。其次，要善于积累和分析资料。歌德曾经说过，理论是灰色的，生活之树常青。过去已经形成的理论，包括教科书上的一些观点，随着实践的发展，研究的深入，还可以进行再认识。这就要求我们平时注意收集资料、积累资料、分析资料。对有关方面的问题要弄清楚别人写过什么东西，有些什么论点，有何争论及分歧的焦点是什么，目前国内外对这个问题研究的进展情况以及发展趋势如何，等等。在深入研究已有成果的基础上，将收集到的材料作一番加工整理的工作，把别人认识的成果作为自己的起点，在前人和他人认识的基础上写出有自己见解的论文。 三、知己知彼，轻易适中 ( 一)知己知被，量力而行毕业论文是对学员学习知识相成果的综合性考核，选题的方向、大小、难易都应与自己的知识积累、分析问题和解决问题的能力，写作经验相适应，要做到“知已知彼”。所谓“知己”，首先，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。因为知识和能力的积累是一个较长的过程，不可能靠一次毕业论文的写作就来个突飞猛进。所以选题时要量力而行，客观地分桥和估计自己的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目，对自己定下的标准高一些，这样有利于锻炼自己，增长才干；如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。其次，要充分考虑自己的特长和兴趣。应当看到，大学生的学识水平是有差距的。有的可能在面上广博些，有的可能在某一方面有较深的钻研，有的可能在这一方面高人一筹，而在另一方面则较为逊色。在选题时，要尽可能选择那些能发挥自己的专长，学有所得、学有所感的题材。同时还要考虑到自己的兴趣和爱好。兴趣深厚，研究的欲望就强烈，内在的动力和写作情绪就高，成功的可能性也就越大。所谓“知彼”，一是要考虑到是否有资料或资料来源。资料是论文写作的基础，没有资料或资料不足就写不成论文，即使勉强写出来，也缺乏说服力。资料又可分为第一手资料和第二手资料。第一手资料是指作者亲自考查获得的，包括各种观察数据、调查所得等。第二手资料的主要来源是图书馆和资料室的文献资料。二是要了解所选课题的研究动态和研究成果，大致掌握写作中可能遇到的困难，以避免盲目性和无效劳动。要注意在已有的研究成果中寻找薄弱环节，即他人研究中存在的疑点、漏洞或不足。有疑点、漏洞的问题，不少是重要的学术论题，以此作为研究的突破口，在理论上修正、补充或丰富已有的结论。只要做到了知己知彼，就能选择一个比较合适的毕业论文题目。譬如，政治专业中从事党政工作的学员，写“精神文明建设和思想政治工作”方面的题目；党史、党建学得好的，写党的基本路线、党的建设、党的领导、反腐倡廉和党纪党风等问题，就容易写好。学经济专业的，在经济部门或企业工作，写“经济体制改革和经济发展”方面的题目，写社会主义市场经济、企业产权制度的改革、建立现代企业制度、经济管理、企业管理等，在流通部门工作的写市场体系与社会主义市场竞争、流通体制改革、价格体系、清理三角债等，在外?诚低彻ぷ鞯男炊酝饪�藕投酝饷骋椎龋�惨鬃嘈АT谂┐骞ぷ鞯模�葱〕钦蚪ㄉ琛⑼恋匚侍狻⑾缯蚱笠滴侍狻⒓忧看寮蹲橹�ㄉ栉侍獾龋�踩菀仔吹降阕由稀?br> (二)难易适中，大小适度 要选好毕业论文的题目，把握“适中”的原则是很重要的。 首先，题目的难易要适中。选题既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。许多人在选择毕业论文题目时，跃跃欲试，想通过论文的写作，将自己几年来的学习所得充分地反映出来，因此着眼于一些学术价值较高、角度较新、内容较奇的题目，这种敢想敢做的精神是值得肯定的，但如果难度过大，超过了自己所能承担的范围，一旦盲目动笔，很可能陷入中途写不下去的被动境地，到头来迫使自己另起炉灶、更换题目，这样不仅造成了时间、精力的浪费，而且也容易使自己失去写作的自信心。反之，自己具备了一定的能力和条件，却将论文题目选得过于容易，这样也不能反映出自己真实的水平，而且也达不到通过撰写毕业论文锻炼自己，提高自己的目的。其次，题目的大小要适度。一般来说宜小不宜大，宜窄不宜宽。题目太大把握不住，考虑难以深入细致，容易泛泛而论。因为大题目需要掌握大量的材料，不仅要有局部的，还要有全局性的，不仅要有某一方面的，还要有综合性的。而写作毕业论文的时间有限，业余学习的学员还要受到工作、家务等牵累，要在短时间内完成大量的资料收集工作是比较困难的。另外，大学的几年学习，对学生来讲还只是掌握了一些基本理论，而要独立地研究和分析一些大问题，还显得理论准备不足。再加上缺乏写作经验，对大量的材料的处理也往往驾驭不了，容易造成材料堆积或过于散乱，写得一般化。选定小题目，有两种方式，一是直接选个小题目，二是在大题目中选定小的论证角度。比如，有这样三个题目：《论妇女权益的保障》、《论妇女经济权益的保障》、《论妇女财产继承权的保障》，第一个题目显然太大，因为妇女权益包含的内容十分广泛，有政治权利、文化教育权益、劳动权益、财产权益、人身权益、婚姻家庭权益，等等。一篇文章如果要涉及这么多的内容，是不容易写好的。第二个题目比起第一个来要小一些，但经济权益包含的内容仍较复杂，作为毕业论文写起来还嫌太大。第三个题目抓住了妇女经济权益中的财产继承权这一侧面，显得角度?。�攵孕郧浚�菀咨钊胙芯俊?br> 当然题目大点好还是小点好，每个人情况不同，难以一概而论。有的理论素养好，情况了解多，写作水平较高，也可以写大一点的题目。但一般来说，题目还是小一点、具体一点为好。小题目容易驾驭，只要写得丰满深入，同样很有价值。此外，题目大小的区分也是相对的，并无绝对的、一成不变的界限。大题可以小作，小题也可以大作，这要根据作者的实际来加以确定。毕业论文的题目要具体些小些，但也要注意不能把范围限得太小太具体，以致失去典型意义或使理论水平发挥不出来。如《××厂行政科岗位责任制刍议》，这样的题材写个意见书就足够了，如硬要写论文，意义也不大。再次，选题还应注意千万不能随大流或者赶时笔，写自己并没有弄懂或没有条件研究的问题。如有的一鳞半爪地接触到一点国外的材料，收集到几个新名词、新概念，为了“求新”，为了一鸣谅人，就把别人的东西照搬过来，囫囵吞枣，东拼西凑，这样的论文当然是写不好的，选题时要引以为戒。
好多。每年不一样的