标注方法

摘要： 1)图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2)图要精心设计和绘制,要大小适中、线条均匀、主辅线分明。图中文字与符号均应植字,缩尺后字的大小以处于6号至新5号之间为宜。3)坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧,一般居中排。横坐标的标目自左至右;纵坐标的标目自下而上,顶左底右。坐标图右侧纵坐标标目的标注方法同左侧。

摘要： 投稿《上海护理》的论文,所涉及的课题如获国家、省部级或单位基金支持,应在文章首页地脚处以"基金项目"标识,基金项目名称应按国家有关部门规定的正式名称填写,多个基金项目应依次列出,其间以";"隔开。基金项目脚注格式为"基金项目:基金项目名称(项目编号)"。如,基金项目:上海市护理学会科研课题(2016MS-B04)。

摘要： 论文所涉及的课题如为国家或部、省级的基金或攻关项目,应在文章首页地脚以“基金项目:”作为标识注明基金项目名称,并在圆括号内注明其项目编号.基金项目名称应按国家有关规定的正式名称填写,多项基金应依次列出,其间以“;”隔开.

摘要： 论文所涉及的课题如为国家或部、省级的基金或攻关项目,应在文章首页地脚以“基金项目:”作为标识注明基金项目名称,并在圆括号内注明其项目编号。基金项目名称应按国家有关规定的正式名称填写,多项基金应依次列出,其间以“;”隔开。如“基金项目:国家自然科学基金(30271269);上海市重点学科建设项目(B903)”作为脚注的第一项。凡基金项目均须在投稿时附上基金项目证明复印件。

摘要： 1)图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2)图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。图中文字与符号均应植字,缩尺后字的大小以处于6号至新5号为宜。3)坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧,一般居中排。横坐标的标目自左至右;纵坐标的标目自下而上,顶左底右。坐标图右侧的纵坐标标目的标注方法同左侧。4)图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。

摘要： 投稿《上海护理》的论文,所涉及的课题如获国家、省部级或单位基金支持,应在文章首页地脚处以“基金项目”标识,基金项目名称应按国家有关部门规定的正式名称填写,多个基金项目应依次列出,其间以“;”隔开。基金项目脚注格式为“基金项目:基金项目名称(项目编号)”。

摘要： 1)图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2)图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。图中文字与符号均应植字,缩尺后字的大小以6号至新5号为宜。3)坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧,一般居中排。横坐标的标目自左至右;纵坐标的标目自下而上,顶左底右。坐标图右侧的纵坐标标目的标注方法同左侧。4)图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。5)图若卧排,应顶左底右,即双页图顶向切口,单页图顶向订口。6)图在文中的布局要合理,一般随文编排,先见文字后见图。图旁空白较大时,可串排文字。7)插页图版可另编页码,且须在图版上方标识文章的题名和所在页码。8)图应有以阿拉伯数字连续编号的图序(如仅有1个图,图序可定名为“图1”)和简明的图题。图序和图题间空1个字距,一般居中排于图的下方。

摘要： 1)图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2)图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。图中文字与符号均应植字,缩尺后字的大小以处于6号至新5号为宜。3)坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧,一般居中排。横坐标的标目自左至右;纵坐标的标目自下而上,顶左底右。坐标图右侧的纵坐标标目的标注方法同左侧。

摘要： 投稿《上海护理》的论文,所涉及的课题如获国家、省部级或单位基金支持,应在文章首页地脚处以“基金项目”标识,基金项目名称应按国家有关部门规定的正式名称填写,多个基金项目应依次列出,其间以“;”隔开。基金项目脚注格式为“基金项目:基金项目名称(项目编号)”。如,基金项目:上海市护理学会科研课题(2016MS-B04)。

摘要： 论文所涉及的课题如为国家或部、省级的基金或攻关项目,应在文章首页地脚以“基金项目:”作为标识注明基金项目名称,并在圆括号内注明其项目编号。基金项目名称应按国家有关规定的正式名称填写,多项基金应依次列出,其间以“;”隔开。如“基金项目:国家自然科学基金(30271269);上海市重点学科建设项目(B903)”作为脚注的第一项。凡基金项目均须在投稿时附上基金项目证明复印件。

摘要： 零件的表面粗糙度是衡量零件表面加工质量的一项重要指标,也是机械图样中广泛使用的一种标注符号,而其完整的自动化和智能化的标注方法在大多数绘图软件中几乎没有提供.因此,探讨方便快速的绘图技术,对提高绘图的效率和质量尤为重要.分析了国家标准GB/T131-1993对表面粗糙度标注的要求,从表面粗糙度符号的绘制、标注位置、方向以及表面粗糙度数值的注写,提出了一种简便可行的算法,并给出了在Auto CAD2000/2002环境下,运用Visual Lisp语言实现该算法的标注实例.

摘要： 事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性.在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务.本文首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库.然后,初步提出了一个基于多种特征的相关性事件识别方法.在标注语料上的实验表明,性能在基准系统上F1值提高了4.08％.

摘要： 本文提出了一种以事件为基本单位对语篇进行人工标注的方法，探索了以事件为核心的语篇组织方式。从语篇的角度来看，其信息链可以通过事件及其事件之间的关系描述。rn 本文对事件与事件关系的概念进行了探讨，确定语篇标注中事件关系的种类、给出了事件关系的图式，并对目前采用的事件关系的标注方法进行实验。初步实验表明，以事件作为语篇标注的基本单位具有实际的可操作性，可以比较精确的表示文本内容。

摘要： 本文在简述蒙古语语音特征的同时提出了基于蒙古语语音特征的合成语料库的标注方法和思路，并对在标注过程中所遇到的语音学和韵律学方面的一些问题进行了讨论，提出了处理意见。

摘要： 本文首先拟定23类语义成分的标注符号及标注方法,进而针对初步标注中出现的问题提出可行的处理方法,最终形成一套标注规范,为进行大规模语料标注提供依据.

摘要： 人工基因本体(Gene Ontology,GO)标注是指标注者通过阅读生物医学文献并使用GO术语来标定文中的基因功能信息,其结果在生物医学研究中扮演了非常重要的角色.基于对两届BioCreative GO任务参赛队伍性能的比较，可以得出结论:最新的从文献中自动挖掘GO术语技术近十年来己经有所提高，并且计算机的结果正在向人工标注的结果越来越接近。但要真正有助于现实世界中的GO标注，还有很多工作要做，以解决下列技术挑战:首先，GO术语(分类的类标签)的数量非常庞大并且还在增长，其次，GO术语(和相关的同义词)是为同一基因功能标注设计的，而非为文本挖掘设计，因此很少能在论文中一字不差地找到。另一方面，不是所有与某一个GO概念的匹配都被标注。实际上，只有在GO给定的全文论文中表达实验结果发现的GO被选中。因此，自动方法必须能从相同的GO术语中过滤不相关的提及。尽管一篇论文的标题可能会决定它是否与某个GO概念相关，任何标注必须针对一片论文自身，而非其引用。因此排除参考文献部分可能是一个简单的建议，以使这些方法与现实生活中的标注更加相关。最后，为建立统计和机器学习方法的人工标注数据还是很缺乏。对于自动提取基因和证据代码信息，以及他们对于检测相应的GO术语的影响进行进一步的调查研究是将来需要开展的工作之一。

摘要： 人工基因本体(Gene Ontology,GO)标注是指标注者通过阅读生物医学文献并使用GO术语来标定文中的基因功能信息,其结果在生物医学研究中扮演了非常重要的角色.基于对两届BioCreative GO任务参赛队伍性能的比较，可以得出结论:最新的从文献中自动挖掘GO术语技术近十年来己经有所提高，并且计算机的结果正在向人工标注的结果越来越接近。但要真正有助于现实世界中的GO标注，还有很多工作要做，以解决下列技术挑战:首先，GO术语(分类的类标签)的数量非常庞大并且还在增长，其次，GO术语(和相关的同义词)是为同一基因功能标注设计的，而非为文本挖掘设计，因此很少能在论文中一字不差地找到。另一方面，不是所有与某一个GO概念的匹配都被标注。实际上，只有在GO给定的全文论文中表达实验结果发现的GO被选中。因此，自动方法必须能从相同的GO术语中过滤不相关的提及。尽管一篇论文的标题可能会决定它是否与某个GO概念相关，任何标注必须针对一片论文自身，而非其引用。因此排除参考文献部分可能是一个简单的建议，以使这些方法与现实生活中的标注更加相关。最后，为建立统计和机器学习方法的人工标注数据还是很缺乏。对于自动提取基因和证据代码信息，以及他们对于检测相应的GO术语的影响进行进一步的调查研究是将来需要开展的工作之一。

摘要： 人工基因本体(Gene Ontology,GO)标注是指标注者通过阅读生物医学文献并使用GO术语来标定文中的基因功能信息,其结果在生物医学研究中扮演了非常重要的角色.基于对两届BioCreative GO任务参赛队伍性能的比较，可以得出结论:最新的从文献中自动挖掘GO术语技术近十年来己经有所提高，并且计算机的结果正在向人工标注的结果越来越接近。但要真正有助于现实世界中的GO标注，还有很多工作要做，以解决下列技术挑战:首先，GO术语(分类的类标签)的数量非常庞大并且还在增长，其次，GO术语(和相关的同义词)是为同一基因功能标注设计的，而非为文本挖掘设计，因此很少能在论文中一字不差地找到。另一方面，不是所有与某一个GO概念的匹配都被标注。实际上，只有在GO给定的全文论文中表达实验结果发现的GO被选中。因此，自动方法必须能从相同的GO术语中过滤不相关的提及。尽管一篇论文的标题可能会决定它是否与某个GO概念相关，任何标注必须针对一片论文自身，而非其引用。因此排除参考文献部分可能是一个简单的建议，以使这些方法与现实生活中的标注更加相关。最后，为建立统计和机器学习方法的人工标注数据还是很缺乏。对于自动提取基因和证据代码信息，以及他们对于检测相应的GO术语的影响进行进一步的调查研究是将来需要开展的工作之一。

摘要： 人工基因本体(Gene Ontology,GO)标注是指标注者通过阅读生物医学文献并使用GO术语来标定文中的基因功能信息,其结果在生物医学研究中扮演了非常重要的角色.基于对两届BioCreative GO任务参赛队伍性能的比较，可以得出结论:最新的从文献中自动挖掘GO术语技术近十年来己经有所提高，并且计算机的结果正在向人工标注的结果越来越接近。但要真正有助于现实世界中的GO标注，还有很多工作要做，以解决下列技术挑战:首先，GO术语(分类的类标签)的数量非常庞大并且还在增长，其次，GO术语(和相关的同义词)是为同一基因功能标注设计的，而非为文本挖掘设计，因此很少能在论文中一字不差地找到。另一方面，不是所有与某一个GO概念的匹配都被标注。实际上，只有在GO给定的全文论文中表达实验结果发现的GO被选中。因此，自动方法必须能从相同的GO术语中过滤不相关的提及。尽管一篇论文的标题可能会决定它是否与某个GO概念相关，任何标注必须针对一片论文自身，而非其引用。因此排除参考文献部分可能是一个简单的建议，以使这些方法与现实生活中的标注更加相关。最后，为建立统计和机器学习方法的人工标注数据还是很缺乏。对于自动提取基因和证据代码信息，以及他们对于检测相应的GO术语的影响进行进一步的调查研究是将来需要开展的工作之一。

摘要： 本申请公开了一种图像标注的方法，包括：获取待标注图像，待标注图像对应于第一放大倍率；从已标注图像集合中获取已标注图像，已标注图像对应于第二放大倍率，第二放大倍率与第一放大倍率不一致，已标注图像集合包括至少一个已经标注的图像；将待标注图像与已标注图像进行匹配，得到仿射变换矩阵；根据仿射变换矩阵以及已标注图像生成待标注图像的标注信息。本申请公开了一种基于病理图像的标注展示方法及装置。本申请可以将不同倍率下的图像所对应的标注进行迁移，比如可以将低倍率图像的标注迁移到高倍率图像上，从而减少了人工标注量，避免重复标注的情况，进而提升标注效率，降低人工成本。

摘要： 本发明的目的是改善对从活体得到的被摄体的图像进行标注的可用性。图像分析方法通过一个或多个计算机实现并且包括：显示作为从活体得到的被摄体的图像的第一图像；基于由用户添加到第一图像的第一标注来获取关于第一区域的信息(S101)；基于关于第一区域的信息从第一图像中与第一区域不同的区域或者通过拍摄包括经过了第一图像的捕获的对象的区域的至少一部分的区域而获得的第二图像中指定与第一区域相似的相似区域(S102，S103)；以及在第一图像中与相似区域对应的第二区域中显示第二标注(S104)。

摘要： 本发明提供了一种信息标注模型的构建方法，该方法包括：根据原始样本构建训练样本，原始样本为语句，训练样本为带有语义并带有标注的语句，标注用于表示训练样本中每一个词汇的类别；其中，根据多个预设类别名称获取多个原始样本；从原始样本中筛选出多个词汇样本；计算每一个词汇样本的TF‑IDF值；根据TF‑IDF值从多个预设类别名称中筛选出多个特征描述词；将多个特征描述词转化为多个词向量；将多个词向量进行聚类得到多个特征描述词类别；根据多个特征描述词类别对原始样本进行标注得到多个训练样本；将训练样本输入初始训练模型得到信息标注模型。本发明还提供了一种信息标注的生成方法、用于文本信息标注的模型、计算机可读存储介质以及计算机设备。

摘要： 本发明涉及图片和视频标注技术领域，提供一种对图片或视频进行语音标注的方法及标注后识别的方法，所述标注的方法包括：步骤A100，获取用户选取的图片或视频，形成待标注目标；步骤A200，向用户展示标注信息编辑页面，并获取用户在标注信息编辑页面添加的标注信息；所述步骤A200包括以下步骤A202：步骤A202，对用户输入的语音信息进行录音，生成语音标注；并获取用户语音标注的拖动过程，能将语音标注放置在待标注目标的不同位置；步骤A300，计算语音标注的标准坐标值；步骤A400，根据用户输入的标注信息、标注信息的标准坐标值以及待标注目标，生成标注后目标。本发明能够在图片、视频上直接标注语音，并跨平台、跨应用分享。

摘要： 本发明提供一种数据标注方法、标注员考核方法及标注结果审核方法，其中，数据标注方法，包括如下步骤：接收多个第一标注信息，所述第一标注信息为用户根据预先建立的标注模板对标注对象进行标注得到，所述预先建立的标注模板包括多个标注类别之间的关联关系；根据所述多个第一标注信息以及对应标注类别之间的关联关系，形成所述标注对象的第二标注信息。通过实施本发明，引入了标注对象间的关联性，适用于复杂标注需求，能够深度挖掘图像信息，提高了数据标注的信息量。

摘要： 本发明提供了一种基于自学习标注的标注模型训练方法及标注方法，旨在解决人力成本较高的问题。标注模型训练方法：S100、从原始数据集中抽取数据进行人工标注获得初始训练数据集，并训练标注模型；S200、将剩余数据采用标注模型标注，输出识别结果和置信度；S300、划分出低置信度数据集和其他数据集，对低置信度数据集进行审查；S400、若审查结果不满足预设条件，执行步骤S500；若审查结果满足预设条件，执行步骤S600；S500、对低置信度数据进行人工标注，并训练标注模型；对其他数据集中的数据进行模型标注，输出识别结果和置信度；按照置信度将其他数据集划分为低置信度数据集和其他数据集，低置信度数据集进行审查，并执行步骤S400；S600、获得达标标注模型。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的自动化文本分类标注系统的设计方法、优化方法及标注方法，通过设计文本分类线下集成模型stacking_offline和线上集成模型stacking_online，经过对现有的n个文本数据进行人工标注以及更新验证策略，分别获取和更新现有的线下集成模和线上集成模型的样本集，并对其模型进行更新迭代训练，即得到的自动标注评估模型stacking_offline，和自动标注模型stacking_online；实现对新的文本数据样本的自动化标注。

摘要： 本发明涉及文本分析技术领域，具体涉及词性标注模型的训练方法、词性标注方法及电子设备，所述训练方法包括获取文本样本数据，以及所述文本样本数据中每个字对应的初始词性标签；获取所述文本样本数据中每个字属于其他词性类别的概率，并基于所述概率对所述初始词性标签进行平滑处理，确定目标词性标签；将所述文本样本数据输入词性标注模型中，确定所述文本样本数据中每个字对应的预测词性；根据所述预测词性以及所述目标词性标签，更新所述词性标注模型的参数，以确定目标词性标注模型。在平滑处理的过程中结合对应的概率，可以避免词性标注模型的输出过拟合到初始词性标签上，并且不会损害其分类能力，从而可以保证目标词性标注模型的准确性。

摘要： 本揭露公开了一种文件语句概念标注系统及其训练方法与标注方法，文件语句概念标注系统的标注方法包括以下步骤：输入未标注文件及一或多个语句概念至预训练语言模型，以获得未标注文件的词向量集合；将未标注文件之词向量集合输入至文件分析模型，以获得各个语句概念的语句集于未标注文件的起始位置及结束位置；依据各个起始位置及各个结束位置，获得各个语句集。

摘要： 本公开提供了标注模板生成方法、数据标注方法和装置，涉及计算机技术领域，进一步涉及深度学习、人工智能技术领域。具体实现方案为：首先响应于接收到开发用户针对目标标注模板的开发指令，获取与目标标注模板对应的交互插件，交互插件用于表征目标标注模板的前端处理逻辑和展示逻辑，然后基于开发用户对目标标注模板的后端服务开发操作，生成目标标注模板对应的服务插件，服务插件用于表征目标标注模板的后端处理逻辑和存储服务，最后响应于接收到针对目标标注模板的生成指令，基于交互插件和服务插件生成目标标注模板，能够使得开发用户根据自身需求创建需要的标注模板，使得标注模板能够适应用户需求。