在c刊发表nlp论文
不可以。在C刊发论文条件非常严格，但发刊后有丰厚的奖励，一般每天报刊都会给100到1000元不等的价钱。但没有相关的规定说发论文以后可以免费买板面，两者互不相关。
论文其内涵是讨论问题和研究问题，而论文格式是为了凸显内容.让人更容易了解内容的要点，下面是由我整理的c刊论文格式要求，谢谢你的阅读。 c刊论文格式要求 1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。 2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字; 3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。 4、目录：写出目录，标明页码。 5、正文： 论文正文字数一般应在3000字以上。 论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。 前言(引言)是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。 本论是论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析(讨论)等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。 结论是论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。 6、谢辞：简述自己通过做论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。 7、参考文献：在论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。 8、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。 9、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。 关于文化的论文范文 企业内刊文化传播职能研究 摘要：随着市场经济的发展完善，企业要在日趋激烈的竞争市场中寻找一席之地，必须建设和传播良好的企业文化，而内刊就为企业文化的传播提供了新的重要渠道。如今，越来越多的企业开始创办内刊，在把内刊用于内部管理的基础上，也赋予了内刊更多的对外职能。从企业内部和外部两个角度分析了内刊对于企业文化传播的作用，总结了企业内刊对内和对外的文化传播职能，力图为企业创办和发展内刊、拓展文化传播途径提供理论指导。 关键词：企业内刊;文化传播;对内职能;对外职能 中图分类号:G24 文献标识码:A 文章编号：1672-3198(2011)06-0124-01 随着我国市场经济的不断完善，企业面临的竞争压力日益增大。树立良好的外部形象、提升文化内涵，对于企业能否在商场中立于不败之地至关重要。文化要想在企业中真正发挥作用，就必须经过传播、由种子充分地“化”开来，形成企业内部的共同意识和习俗。而企业内刊，无疑是企业文化传播的重要媒体和渠道。 企业内刊是指由企业主办，在企业内部或所属行业、系统内部定期发行的出版物，是企业信息传递的载体和通道。企业内刊的主要形式是杂志和报纸，随着网络的发展，电子版专刊、电子杂志成为企业内刊的另一种表现形式。内刊不仅仅着眼于“内”，也开始面向企业外部，呈现出组织内传播、组织外传播以及内外整合的态势。尽管有的企业内刊针对内部职工，有的专门用于外部交流，还有的是内外兼顾，但总的说来，企业内刊都是在整合了多种资源后对企业文化的传播发挥着自身的作用。 1 企业内刊的对内文化传播职能 企业内刊创办的最初目的就是在企业内部的沟通和传播。它既是企业领导层传达企业精神、政策的舆论导向，也是反映员工思想动态的桥梁。作为企业文化的外在表现，内刊在企业内部发挥着传播信息的作用。 1.1 信息沟通及时有效，提高组织运作效率 企业内刊作为信息上传下达的重要的渠道，使组织内部上下级之间、员工之间的信息沟通更加及时有效。一方面，内刊是企业高层管理者宣灌企业理念、愿景、政策方针的手段，通过阅读内刊，企业员工可以在了解企业整体目标、战略规划之后，合理调整和制定本部门、本岗位的目标，以切合企业的整体发展规划，即企业文化传播的滴溜过程。另一方面，内刊也是企业员工表达诉求、发表意见和建议、共享发明创造的平台，通过阅读员工的心得，了解员工的心声，企业管理者也能更好地制定激励措施，从而激发员工的工作热情，提高企业经营效率，即企业文化传播的逆流过程。同时，企业内刊也为各个部门、各个员工之间的信息交流提供机会，有助于企业各部门的整合，这也是企业文化传播的横流过程。 1.2 营造企业内部良好的文化氛围，增强凝聚力 企业内刊是企业文化的载体，集合了企业的发展目标、管理理念、制度规范、价值精神等，是传播企业文化的重要工具。而文化具有很强的凝聚力，通过目标凝聚和价值凝聚将企业和员工紧紧地联系在一起，使员工的奋斗目标和价值判断与企业发展融为一体。利用内刊，将企业的核心价值观念和组织规范传播给员工，同时，通过报道员工的优秀事迹、先进思想、生活状态来反映实践企业价值观，提升员工的忠诚度，增强凝聚力。 1.3 员工学习培训的有效平台，节约运营成本 企业内刊为员工打造了一个主动自我学习的良好平台。通过广泛征集企业内员工、技术人员及企业外部专家的稿件，内刊为员工提供了交流经验、解答疑难问题、分享成果的空间，员工在阅读内刊的同时主动学习先进的技术、理念，提升个人修养。另外，在新员工入职时，企业内刊可以让他们尽快的了解企业文化、管理理念、工作流程等，使其更快地融入到组织的生产运作中。企业内刊不仅促使员工主动自觉地学习交流，提高学习效率，也相应减少了人员培训的财务成本和人力成本。 2 企业内刊的对外文化传播职能 随着市场经济的发展，企业内刊不仅仅着眼于企业内部传播，也越来越注重对外传播，关注市场和行业的变化、客户关系的管理以及促销媒体的选择，为企业文化的对外传播发挥了重要作用。 2.1 传播企业理念，推动企业形象建设 企业内刊往往记录了企业发展历程，反映了员工工作生活状态，体现了企业管理思想，它的定位和风格展示了企业特有的文化和精神。同时，为了满足外部各个群体的需求，内刊也越来越多的关注行业市场变化和客户关注点等方面，同时企业内刊还会配合经销商的要求策划选题，组织稿件，使内刊在对外传播的过程中更容易被客户、消费者、供应商及其他相关群体接受和认可。通过阅读企业内刊，使他们潜移默化地接受企业理念和文化，对企业形象形成良好的认识和把握，从而达到推动企业形象建设的目的。 2.2 有助于企业外部关系管理 2.2.1 有助于企业管理社会关系 企业的生存和发展离不开外部环境，没有哪一个企业能够脱离社会关系而存在。企业只有处理好与社会、公众及其他相关利益群体的关系，才能在市场中立足，企业内刊就成为搭建良好关系的桥梁。内刊是企业的心灵之窗，通过内刊，外部利益群体可以了解企业管理理念、发展状况、员工活动等方面的信息，方便各个利益群体之间的沟通，减少和消除不必要的摩擦和矛盾，使企业行为与政府行为、社会行为协调统一，为企业发展营造良好的外部环境。 2.2.2 有助于企业管理客户关系 发行内刊也有助于企业进行客户关系管理。市场统计数据指出，获得一位新顾客的成本是促使旧顾客再度光临的5到8倍，若能提供满意快速服务，旧顾客再度光临购买的机会高达70%。而企业内刊正是提供这种“满意快速服务”的加速器。一方面，顾客通过阅读企业内刊，对企业文化有了更深刻的感知和认同，在心中形成良好的企业形象，有利于提高品牌忠诚度;另一方面，企业内刊可以通过随刊附带的消费者调查表、会员制、俱乐部等形式完善现有的和潜在的顾客数据库，来进一步了解顾客、满足顾客需求。由此可见，内刊是企业进行客户关系管理的有效途径，可以达到企业和客户持续双向沟通的目的。 2.2.3有助于企业管理公共关系 企业内刊对于公共关系的管理也起到了一定的作用。企业公共关系的目标是促使公众了解企业形象，通过企业与公众的双向沟通，改善或转变公众态度。而企业内刊创办的基本出发点就是要把企业文化、价值观念、管理方法及员工活动以文字记录的形式表现出来，在企业内部及外部传播。从这个角度来说，内刊也应是企业公共关系活动的一个媒体传播者。相对于公共传播媒体，内刊的采编者是企业员工，掌握第一手资料，更熟悉企业情况，所做文章更能够全面恰当地反映企业状况。 2.3 有效的促销媒体 2.3.1 软性的广告媒体 对于广告媒体的选择来说，内刊无疑成为一种软性的广告媒体。相对于电视、广播、报纸、户外路牌、霓虹灯等广告信息传递具有的强迫性来说，企业内刊则是以一种相对软性的文章、新闻报道等形式来达到广告宣传的目的。通过把企业对消费者的质量服务承诺、企业的愿景、使命等信息刊登在内刊上，既可以单独向外部读者发送，又可以结合传统报纸、广播、电视等公共媒体进行宣传。这种方式为企业节省了广告销售费用，同时也避免了受众对硬性广告的排斥性，能够达到有效传播的目的。 2.3.2 产品信息的发布媒体 企业内刊还可以作为产品销售促进信息的发布媒体。内刊在刊登管理制度、价值精神等信息的同时，也会或多或少地发布有关新产品上市、销售促进工具等信息，或者在内刊上开设与消费者互动的板块，满足消费者的特定需求，以推广企业产品或服务，增强促销效果。 3 结语 内刊本是企业内部传播的刊物，但是随着市场的经济不断完善，行业间竞争的不断加剧，企业在求生发展的过程中与外界的联系越来越密切，内刊的职能也在不断扩大。内刊在满足企业内部管理和文化建设的需要后，也越来越多地被赋予向外传播企业文化、塑造企业形象的外部职能，企业文化的传播途径也随着内刊职能的扩大而不断丰富。企业在长期的竞争发展中，应充分重视内刊，发挥内刊对于文化传播的重要作用。 参考文献 [1]陈立敏.企业内刊研究的学界缺位及研究焦点概述[J].东南传播，2008，(6)：84-85 [2]郭国庆，刘彦平.市场营销学通论[M].北京：中国人民大学出版社，2003：308-345 [3]曲庆.企业文化内部传播的五种机制[J].科学学与科学技术管理，2007，(8)：118-192 [4]钟之静.企业内刊传播：功能、现状与策略[D].暨南大学，2008 看了“c刊论文格式要求”的人还看： 1. c刊论文格式范例 2. 期刊发表论文格式要求 3. 2016年标准论文格式要求 4. 杂志论文参考文献格式要求 5. 科技论文标准格式要求
在cssci发表nlp论文
在cssci期刊发表论文有难度这是众所周知的事情，很多需要在cssci期刊发表论文的作者都想知道如何顺利把论文发表到cssci，我在这里介绍：大家想要顺利投稿cssci刊物，就需要保证论文质量度，也可以通过专业的论文发表平台投稿，从而提升自己论文的水平，并且会推荐到合适的刊物上，让论文顺利发表。CSSCI论文发表本来就是一件僧多粥少、竞争激烈的事，甚至可以认为cssci论文“发表”的难度高于“写作”。很多c刊编辑部都使用的网上投稿系统，如果投稿后一直显示初审状态，大家可以适当的催稿，或者是时间过了很久，大家也可以考虑改投期刊，而对于通过初审、外审后获得的修改意见，一定要一条条对照着外审专家提出的意见进行修改，最好另外写一份修改说明，这样才能提高返修的成功率。投稿cssci刊物，一定不要一稿多投，如果同时一稿多投会有可能被编辑部发现，严重者直接进入黑名单从此失去录用机会。一定要在确定自己的论文没被某期刊录用，才可以再投向其他刊物，想要顺利发表cssci论文，还可以多参加学术会议，如果投稿论文能被纳入会议的报告论文，也是很不错的，对于优秀的稿件，编辑们也会向您主动约稿。总之CSSCI论文写作与发表是一件困难的事。只有真正沉下心投入时间与精力来提高论文的质量，并且多和专业机构老师沟通，提早做准备才有成功的可能，毕竟当前国内各大高校对文科博士的毕业要求一般为2-3篇CSSCI论文，此外发表CSSCI论文，不仅是博士生申请博士学位的必要条件，也是在校期间获取国家奖学金等各类奖学金的敲门砖
刊大师：为作者投发学术期刊提供智能化解决方案。研究生怎么在CN期刊上发表学术论文？快点进来看看吧！明天更新下半部分~（侵、私、删）
发表一篇cssci意味着这篇文章写得非常专业。
中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的数据库，用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况，是我国人文社会科学评价领域的标志性工程。
简介
“中文社会科学引文索引”（CSSCI）是国家、教育部重点课题攻关项目。CSSCI遵循文献计量学规律，采取定量与定性评价相结合的方法从全国2700余种中文人文社会科学学术性期刊中精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊。
目前收录包括法学、管理学、经济学、历史学、政治学等在内的25大类的500多种学术期刊，现已开发的CSSCI（1998—2009年）12年度数据，来源文献近100余万篇，引文文献600余万篇。
对作者论文水平、工作单位、个人学历都有要求，可以找壹品优刊网
nlp发论文
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
两篇都好发。opencv主要以实践和应用为主，同时需要研究成果可以指导应用。NLP是算法中最有挑战性的，因为在CV中，视频可以分割为一帧一帧的图像，像素点是有限的，这很适合计算机去解析。
发表nlp论文
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些氦姬份肯莓厩逢询抚墨内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”，不能以自己头脑中原有的观点决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。 第二、 追溯验证法。这种方法要求同学们先有一种拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围。这种选题方法应注意：看自己的“拟想”是否与别人重复，是否对别人的观点有补充作用；如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但千万不可轻易放弃。 第三、 知识迁移法。通过四年的学习，对某一方面的理论知识（经济或者法律或者其它）有一个系统的新的理解和掌握。这是对旧知识的一种延伸和拓展，是一种有效的更新。在此基础之上，同学们在认识问题和解决问题的时候就会用所学到的新知识来感应世界，从而形成一些新的观点。理论知识和现实的有机结合往往会激发同学们思维的创造力和开拓性，为毕业论文的选题提供了一个良好的实践基础和理论基础。 第四、 关注热点法。热点问题就是在现代社会中出现的能够引起公众广泛注意的问题。这些问题或关系国计民生，或涉及时代潮流，而且总能吸引人们注意，引发人们思考和争论。同学们在平时的学习和工作中大部分也都会关注国际形势、时事新闻、经济变革。选择社会热点问题作为论文论题是一件十分有意义的事情，不仅可以引起指导老师的关注，激发阅读者的兴趣和思考，而且对于现实问题的认识和解决也具有重要的意义。将社会热点问题作为论文的论题对于同学们搜集材料、整理材料、完成论文也提供了许多便利。 第五，调研选题法。调研选题法类同于关注社会热点这样的选题方法，但所涉及的有一部分是社会热点问题，也有一部分并不是社会热点问题。社会调研可以帮助我们更多地了解调研所涉问题的历史、现状以及发展趋势，对问题的现实认识将更为清晰，并可就现实问题提出一些有针对性的意见和建议。同学们将社会调研课题作为毕业论文的论题，有着十分重要的现实意义，不仅可为地方经济建设和社会发展提供有价值的资料和数据，而且可为解决一些社会现实问题提供一个很好的路径。
两篇都好发。opencv主要以实践和应用为主，同时需要研究成果可以指导应用。NLP是算法中最有挑战性的，因为在CV中，视频可以分割为一帧一帧的图像，像素点是有限的，这很适合计算机去解析。
nlp论文发表
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56.7万名儿童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1.016亿个数据点。
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87.4%。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:10.1038/s41591-018-0335-9
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！