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　　吉林省天淇环境评估有限责任公司，坐落于吉林省省会长春的中心黄金商圈，东临人民广场，西向汽车产业开发区，南北连接着火车站和一汽厂区，是经省科委、环保局、吉林省工商局等相关政府部门批准成立的环境和安全评估公司。公司服务范围包括环境影响评价、环境安全评价、清洁生产审核、水土保持方案编制、环保工程及设计与施工、环境规划编制、环境与安全技术开发咨询等【】
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山东师范大学文学院:寻觅红色基因 探寻先辈足迹
2018年暑假，由山东师范大学文学院辅导员老师和部分学生组成的“红色研学，心系沂蒙”志愿服务队走进临沂市沂南县马牧池乡和岸堤镇开展了暑期社会实践活动。
&& 鲁网临沂8月2日讯 为切实接受沂蒙老区的革命精神教育，看望老区人民，实地感受老区改革开放以来的发展变化，探究在新时代背景下传承红色精神与弘扬时代精神的现实状况。2018年暑假，由山东师范大学文学院辅导员老师和部分学生组成的“红色研学，心系沂蒙”志愿服务队走进临沂市沂南县马牧池乡和岸堤镇开展了暑期社会实践活动。
　　寻觅红色基因，探寻先辈足迹，实践服务队队员走进沂南县马牧池乡东辛庄村探访看望百岁红嫂张淑贞老人。在老人的家中，队员们不仅聆听了一个又一个动人的红嫂故事、体悟薪火相传的沂蒙精神，更感受到张淑贞老人一家世世代代传承的“继承传统、团结向上、发扬沂蒙精神”的红色家风。“人必有家，家必有训”，张淑贞老人一家走过的爱国拥军的红色征途也正是对家风传承最好的诠释。张淑贞老人是沂蒙母亲王换于的儿媳、沂蒙新红嫂于爱梅的母亲。抗战时期，她与婆婆王换于一起创办战时托儿所，抚养过许多八路军领导干部和革命烈士的子女。战时粮食匮乏，生活条件恶劣，孩子们总是因为饥饿难以入睡。张淑贞老人四处寻找粮食，给自己家的孩子喝粥、吃粗粮，让同志们的孩子喝奶、吃细粮。张淑贞老人如今依旧动情地回忆说：“革命战士们的孩子必须要照顾好，他们都是国家未来的栋梁。自己的孩子无所谓，就是死了，还能再生养。”老人虽然已经105岁高龄，但仍然精神矍铄、声音洪亮，为我们讲述了印象深刻的历史往事，带我们回到真实而残酷的战争年代，服务队队员们对这些革命事迹无不感到动容，并对张淑贞老人做出的大爱举动产生更深的敬佩之情。
　　重植故乡生命，筑梦乡村振兴，回得去的故乡和理想落地的思维碰撞。朱家林村承载了80后总设计师宋娜探索乡村振兴新模式的人生理想与回归恬静自然乡村的童年梦想。为了使自己的理想成功落地，她坚持独立设计，拒绝设计阶段的招商，由乙方变为甲方。贯彻不搬迁村民、不圈地售票、不卖景点、不搞独资的原则，把朱家林建成一个开放而又保留传统魅力的新乡村。“看似一周，实则半年”的设计中，最突出的是“可持续”一词：环境可持续，坚持生态规划优先的原则，以生态规划统筹其他方面规划，因地制宜，在原有乡村上生长，平衡人与自然的发展，绝不以牺牲自然环境为代价；经济可持续，通过劳务收入，品牌入股等方式给予村民持续的收入，并着手社会保障体系的建设，避免简单的一次性补偿，使村民在真正共享建设成果。同时，在乡村建设中贯穿美学教育，使乡村文明真正得以传承，在时代背景下焕发新的活力。
　　沂蒙红色基因孕育出艰苦奋斗、勤劳勇敢的沂蒙人民，在先辈足迹的追寻下，全域旅游、精准扶贫、红嫂家乡成为新时期沂蒙地区的代名词。马牧池乡、岸堤镇均隶属于临沂市沂南县，在因地制宜的扶贫政策支持下，依托当地红色资源优势和农副产品加工业拉动村民就业，由此探索出一条红色资源带动旅游精准扶贫的新道路。村庄在驻扎于原有人文历史上继续生长的同时被赋予了崭新的定义与生命，诞生了以蒙山妈妈梦工厂、新立村苹果体验基地为代表的新模式下的脱贫产业，并吸引了一批青年大学生创客返乡创业，在广阔农村天地下紧跟时代步伐，以开放的态度和回馈家乡的热忱，充分利用所学，激活乡村资源。无论是对“互联网＋”产业扶贫创立的沂南圣古电子商务有限公司，还是对全省唯一一个国家级田园综合体和标准化建设试点项目——朱家林创意小镇的调研考察，一个个昔日的小山村如今已然将旅游精准扶贫这一目标有声有色地实现，使沂蒙这一革命老区焕发出崭新的面貌。
　　广阔农村，大有作为。扶贫之路道阻且长，愿我辈文苑青年，蓄九曲之势，行万里之路，在传承红色基因的身体力行中为自己照亮一片前行的方向，在红色精神的代代相传下为社会带来一份属于自己的光芒。（通讯员 刘双瑞）
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贝叶斯网络模型:[转载]NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然
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　　核心提示：摘要大数据文摘作品编译糖竹子、吴双、钱天培天然言语措置（NLP）是一种艺术与迷信的联结，旨在从文本数据中提守新闻。在它的扶植下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的新闻。从主动翻译、文本分类到心绪剖释，大数据文摘作品编译糖竹子、吴双、钱天培天然言语措置（NLP）是一种艺术与迷信的联结，旨在从文本数据...摘要大数据文摘作品编译糖竹子、吴双、钱天培天然言语措置（NLP）是一种艺术与迷信的联结，旨在从文本数据中提守新闻。在它的扶植下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的新闻。从主动翻译、文本分类到心绪剖释，大数据文摘作品编译糖竹子、吴双、钱天培天然言语措置（NLP）是一种艺术与迷信的联结，旨在从文本数据中提守新闻。常见。在它的扶植下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的新闻。从主动翻译、文本分类到心绪剖释，天然言语措置成为完全数据迷信家的必备技巧之一。在这篇文章中，学会必读。你将研习到最罕见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。对待措置NLP题目，一文。我也研究了一段光阴。看看模型。这时期我须要翻阅大批原料，学会静态ip怎么设置路由器。经过议定研究敷陈，你看贝叶斯网络模型。博客和同类NLP题目的赛事形式研习该范围的最新发扬收效，并应对NLP措置时遇到的各类状况。所以，我确定将这些资源会集起来，制造一个对NLP罕见任务提供最新相关资源的一站式解决计划。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。其实教会。那就一起出手吧。目录:1.词干提取2. 词形复原3. 词向量化4. 词性标注5. 命名实体消岐6. 命名实体辨别7. 情感剖释8. 文本语义宛如彷佛剖释9.语种辨识10. 文本总结1.词干提取什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的经过。词干提取的主意是将相关词语复原为异样的词干，哪怕词干并非词典的词目。网络。例如，英文中:1.eye-cbyching和properly的词干同为seemlovedti2.Good. . .more exciting和seemst的词干分手为good. . .more exciting和seemst。相关论文MgrebyinPorter的波特词干算法原文相关算法在Python上不妨使用Porter2词干算法(法式实行这里给出了在python的stemming库中使用(Porter2算法做词干提取的代码2.词形复原什么是词形复原？词形复原是将一组词语复原为词源或词典的词目形式的经过。其实netflow analyzer 9。复原经过推敲到了POS题目，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，听听复旦大学官网。英语中1.eye-cbyching和properly被分手复原为eye-cbyching和properly。2.good. . .more exciting和seemst被分手复原为good. . . good和good相关论文1:这篇文章详明磋商了词形复原的不同形式。想要了解保守词形复原的管事原理必读。(相关论文2:这篇论文尽头精华，磋商了运用深度研习对变化富厚的语种做词形复原时会遇到的题目。网络固定电话。(数据集:这里是Treecredit3数据集的链接，你不妨使用它缔造一个自身的词形复原工具。(法式实行上面给出了在spair conditioningy上的英语词形复原代码3.词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数组成的向量代表天然言语的叫法。这种技术尽头适用，由于电脑无法措置天然言语。学习nlp。词向量化不妨捕获到天然言语和实数间的本色相关。你知道[转载]NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然。经过议定词向量化，实战。一个词语可能一段短语不妨用一个定维的向量表示，入门。例如向量的长度不妨为100。贝叶斯网络模型。例如“Mfantgiven thbytic”这个词语不妨用一个五维向量表示。这里的每个数字代表了词语在某个特定方向上的量级。相关博文这篇文章详明注明了词向量化。对比一下德国诺道夫。(相关论文这篇论文注明了词向量化的细节。深刻理解词向量化必读。(相关工具这是个基于欣赏器的词向量可视化工具。(预磨练词向量这里有一份fstgredinedxtbook的预磨练词向量列表，包括294种言语。听说netflow analyzer配置。(这里不妨下载googlenews的预磨练词向量。(法式实行这段代码不妨用gensim磨练你自身的词向量4.词性标注什么事词性标注？浅易来说，学习[转载]NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然。词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的经过。例如，对句子“Ashokkilledthe snake with a stick”，相比看dnspod app。词性标注会辨别Ashok 代词killed 动词the 限定词snake名词with 连词a 限定词stick 名词. 标点论文1choi software rewoulslyropridinedly的这篇《The Lgiven thbyt Gist totheStdinedoftheArt》先容了一种叫静态特征归结的新形式。这是目前词性标注最先辈的形式。(论文2这篇文章先容了经过议定隐马尔科夫模型做无监视词性标注研习的形式。最常。(法式实行这段代码不妨在spair conditioningy上做词性标注5.命名实体消歧什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体辨别的经过。视频监控设备安装。例如，对句子“Apple earned are rewoulslyvenue of200 Billion USDin2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一样平常来说，看看免费防火墙软件下载。命名实体恳求有一个实体学问库，zabbix 监控硬件信息。能够将句子中提到的实体和学问库联系起来。论文1Hufantgiven thbyticg的这篇论文运用了基于深度神经网络和学问库的深层语义关联模型，中国人民银行客服电话。在命名实体消岐上到达了抢先程度。网络消费行为分析。(论文2Gfantgiven thbyticeagiven thby well given thby Hofmfantgiven thbyticn的这篇文章运用了部分神经眷注模型和词向量化，没有人为设置特征。(6.命名实体辨别体辨别是辨别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，听听。机构名，日期，地名，文教。时间等类别的任务。转载。例如，一个NER会将一个这样的句子“Rwgiven thbyof Apple Inc. traudio-videoelled to Sydney on 5th Octoseemr2017”前往如下的结果Rwgiven thbyofApple ORGInc. ORGtraudio-videoelledtoSydney GPEon5thDATEOctoseemr DATE2017DATE这里，ORG代表机构组织名，GPE代表地名。然则，看着公司舆情监控。当NER被用在不同于该NER被磨练的数据范围时，纵然是最先辈的NER也常常显示不佳。论文这篇优秀的论文使用双向LSTM（长短期回想网络）神经网络联结监视研习和非监视研习形式，在4种言语范围实行了命名实体辨别的最新收效。vision软件。(法式实行以下是如何使用spair conditioningy推行命名实体辨别。7.情感剖释什么是情感剖释？情感剖释是一种平常的客观剖释，它使用天然言语措置技术来辨别客户评论的语义情感，电脑非法关机。语句表达的心绪正反面以及经过议定语音剖释或书面文字判定其表达的情感等等。例如“我不爱好巧克力冰淇淋”―是对该冰淇淋的反面评价。“我并不腻烦巧克力冰激凌”―不妨被以为是一种中性的评价。从使用LSTMs和Word嵌入来计算一个句子中的正负词数出手，学习自然。有很多形式都不妨用来举行情感剖释。博文1本文重点对电影推文举行情感剖释(博文2本文重点对印度金奈洪水时期的推文举行情感剖释。中科院在职研究生。(论文1本文采用简朴贝叶斯的监视研习形式对IMDB评论举行分类。(论文2本文愚弄LDA的无监视研习形式来辨别用户生成评论的概念和情感。本文在解决注释评论缺少的题目上显示突出。(原料库这是一个很好的包括相关研究论文和各种言语情感剖释法式实行的原料库。(数据集1多域情感数据集版本2.0(数据集2Twitter情感剖释数据集(竞赛一个尽头好的竞争，你不妨查抄你的模型在烂番茄电影评论的情感剖释任务中的显示。(8.语义文本宛如彷佛度什么是语义文本宛如彷佛度剖释？语义文本宛如彷佛度剖释是对两段文本的意义和本色之间的宛如彷佛度举行剖释的经过。注意，宛如彷佛性与相关性是不同的。例如汽车和公共汽车是宛如彷佛的，但是汽车和燃料是相关的。论文1本文详明先容了文本宛如彷佛度丈量的不同形式。是一篇不妨一站式了解目前完全形式的必读文章。(论文2本文先容了用CNN神经网络去比对两个短文本。(论文3本文愚弄TreeLSTMs形式获得了文本的语义相关和语义分类的最新收效。(言语辨别什么是言语辨别？言语辨别指的是将不同言语的文本区分进去。其愚弄言语的统计和语法属性来推行此任务。言语辨别也不妨被以为是文本分类的特殊情状。博文在这篇由fgiven thbytText撰写的博文中先容了一种新的工具，其不妨在1MB的内存使用情状下辨别170种言语。(论文1本文磋商了285种言语的7种言语辨别形式。(论文2本文描绘了如何使用深度神经网络来实行主动言语辨别的最新收效。(10.文本摘要什么是文本摘要？文本摘要是经过议定辨别文本的重点并使用这些要点缔造摘要来缩小文本的经过。文本摘要的目的是在不革新文本含义的前提下最大限度地缩小文本。论文1本文描绘了基于神经注意模型的笼统语句梗概形式。(论文2本文描绘了使用序列到序列的RNN在文本摘要中到达的最新结果。(原料库GoogleBrain团队的这个原料库具有使用为文本摘要定制的序列到序列模型的代码。该模型在Gigaword数据集上举行磨练。(应用法式Reddit的automotivetldr机器人使用文本摘要来梗概从文章到帖子的各种评论。这个功用在Reddit用户中尽头着名。(法式实行以下是如何用gensim包急迅实行文本摘要。以上就是最罕见的NLP任务的入门先容和原料汇总了，假如你有更多优良的资源，也接待在评论区分享哦?
作者：花泪冢　来源：%20%20%20%20
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