《党员文摘》

摘要： 近日翻阅杂志,《党员文摘》一篇题为《贪官的奇葩辩解术》吸引了笔者的眼球,定睛细看,顿觉文中的贪官们真是“太有才”,太有“创意”了!其辩解之言,一般正常人是难以想出来的,更不用说在法庭上辩解时,大言不惭,毫不脸红说得出口。正因如此,人们才把这些贪官们的辩解冠以“奇葩”两字。如何“奇葩”?

摘要： 作为一名党小组组长,我常常琢磨如何开展好党小组思想建设与理论学习。几年前的一天,阅读了《党员文摘》之后,我茅塞顿开。近年来,《党员文摘》给我们党小组思想建设增添了源源不断的动力。我们党小组共有13名青年教师,理论学习意识比较淡薄,提升思想修养的自觉性不高,小组学习缺乏生机与活力。

摘要： 重庆《党员文摘》作为全国“百强社科期刊”，一直以来，其“党性鲜明”的特质决定了它的主流价值观前沿性特征，其把对社会主义核心价值观的舆论引导力塑造作为重中之重，实现了传播社会主义核心价值观的有效性。

摘要： 月发行量139万册——这是中共重庆市委当代党员杂志社三本党刊《当代党员》《党员文摘》《党课参考》2018年的月发行数据。

摘要： 近日，贵定县委离退局党支部开展了丰富多彩的“主题党日”活动。在庆祝中国人民解放军建军90周年之际，党支部组织党员干部走访看望慰问退伍军人离退休老干部，为他们送去印有2017年“八一”建军节纪念的水杯，送去《晚晴》《党员文摘》等杂志，退伍军人老干部们深受感动。

摘要： 金秋时节，中共重庆市委当代党员杂志社喜获新殊荣。继《党员文摘》喜获“中国最美期刊”“期刊数字影响力100强”殊荣后，《当代党员》编辑部被评为重庆市扶贫开发工作年度先进集体。

摘要： 2014年度重庆出版专项资金期刊资助工作遴选结果日前出炉，《党员文摘》《课堂内外》《改革》等25种期刊获资助。

摘要： 社会主义核心价值观通过国家、社会、公民这三个层面得以体现，而“爱国、敬业、诚信、友善”作为公民个人层面的价值准则，需要通过公民个体展示出来。培育和践行社会主义核心价值观，既要注重国家层面价值目标的确立和社会层面价值取向的定位，又要注重公民个人层面价值准则的养成。社会主义核心价值观提炼出的“爱国、敬业、诚信、友善”的具体规范，集中体现了中华民族优秀传统文化和中国特色社会主义理论、道路、制度的主流价值。

摘要： 核心提示：数字化浪潮不是传统媒体坐以待毙的理由。严峻的现实面前，传统的主流媒体要“杀开一条血路”必须不断提升政治品格、市场品质、文化品位。政治品格，夯实舆论的根本主导力；市场品质，滋养受众的多维适应力；文化品位，孕育情怀修养的涵养性。

摘要： 刘墉在第9期的《党员文摘》上撰文指出：1978年我刚去美国时，每次坐美国朋友的车，下车时总会看到奇怪的眼神。

摘要： 本发明公开了一种论文摘要蕴含细粒度知识元的抽取方法及装置，所述方法包括：确定知识元类型；建立知识元词库；使用bootstrapping技术自动扩充每种知识元类型的词库；获得知识元词库中的词语；使用词典匹配技术在论文摘要中查询知识元词库中的词语，建立词语与知识元类型的映射关系，获得标注语料库；输入标注语料库，训练LSTM‑CRF模型；将论文摘要转换为标注语料的形式，输入所述LSTM‑CRF模型中，预测每个词语被分配到每种知识元类型的概率，抽取概率最大的知识元类型作为对应词语的语义标签，将具有语义标签的词语作为论文摘要中的知识元。能够扩展传统知识元提取的范畴，快速准确地抽取多种类型细粒度的知识元。

摘要： 本发明提供了一种英文摘要关键信息提取方法、装置及电子设备，涉及信息处理的技术领域，首先获取英文文献的英文摘要信息；然后对英文摘要信息中的结论信息进行提取，并结合英文文献对应的发表信息，得到该英文文献对应的摘要浓缩信息。因此该方式可以通过对英文摘要信息的进一步提炼及处理，形成简短的摘要浓缩信息，从而在阅读者检索文献时，直观的为阅读者呈现文献的关键信息，无需阅读者进行点击操作查看完整的摘要信息，简单方便，在提高检索效率的同时，有效缓解阅读疲劳的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于图模型的无监督自动文摘提取方法，属自然语言处理领域。本发明使用TF‑IDF模型得到样本特征词的IDF值，输入到PV‑IDF模型训练得到样本句子向量；利用关键词和句子位置等信息得到句子初始权重，生成惩罚矩阵；将句子初始权重输入图模型中初始化节点权重，句子向量相似度作为节点连线权重，迭代图模型得到句子得分并排序；将得分前n个候选文摘句利用惩罚矩阵筛选，得到文摘句；使用PV‑IDF模型训练句子向量计算相似度，初始化图模型节点权重，并使用惩罚矩阵对文摘句进行筛选，解决了现有无监督自动文摘方法语义相关度低，冗余度高的问题，在R

摘要： 本发明涉及一种双编码指针混合网络的中文摘要生成方法，包括：从语料数据集中获取中文文本数据，中文文本数据包括正文文本及对应的摘要；对获取的中文文本数据进行预处理，并将预处理后的中文文本数据按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集、验证集和测试集，创建对应的词典；基于双编码指针混合网络算法，构建双编码模型；基于训练集和验证集，对双编码模型进行训练和交叉验证；基于测试集对训练后的双编码模型进行测试，以得到中文摘要生成模型；将目标文本输入中文摘要生成模型，输出得到对应的中文摘要。与现有技术相比，本发明能够自动、准确地生成对应于中文文本的中文摘要，具有准确率高、概括能力强、语句通顺的优点。

摘要： 一种提取技术成果、技术需求的关键词和文摘的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：文本预处理，包括对文本中的英文字符，进行统一处理，均采用小写进行表示；步骤二：基于TextRank的方法提取关键词；步骤三：提取文摘。本发明采用TextRank的方法提取技术成果、技术需求的关键词，来描述其主要内容或主要诉求。同时提取技术成果、技术需求的文摘，便于阅读、查询、搜索等功能。能够通过“关键词”的方式，简洁、清晰的描述技术成果、技术需求。加快用户查询、搜索技术成果或技术需求时的时间和效率。对技术成果或技术需求提取关键词存储后，在后续的查询和匹配方面，能够加快查询和匹配的速度，解决部分词库不全导致的关键词不完整的情况。

摘要： 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于BERT和外部知识的生成式自动文摘方法，包括获取文档数据，并通过TextRank模块获取文档数据对应的关键词；将文档数据输入到BERT模型中进行编码，得到编码后的文档信息；通过关键词从外部知识模块检索外部知识，通过门控机制将外部知识与文档信息进行融合；将融合后的信息输入到Transformer模型进行解码，生成摘要；本发明使用BERT模型对文档数据编码捕捉更多的上下文信息和内部信息，提高编码的质量，使用关键词获取外部知识与文档信息进行融合，用Transformer模型丰富生成文摘的语义，提高生成摘要的流畅性和完整性，生成高质量的摘要。

摘要： 本发明实施例提供一种中文文摘语义知识图谱自动生成方法及相应的设备，属于计算机中文语义识别技术领域。所述中文文摘语义知识图谱自动生成方法包括：预处理中文文本格式，形成一个具有分词和词性标记的语句集合；通过预先建立的、以关系词(R)、动词(P)、介词(S)为元素的RPS语料库，遍历所述语句集合，识别所述语句集合中的语句成分，形成语句成分集合；遍历所述语句成分集合，提取由谓语动词和施事与受事组成的最小语义结构，形成语义结构集合；以及将所述语义结构集合转化为可视化语义知识图谱。

摘要： 本发明涉及摘要自动生成领域，具体提供了一种基于NLP技术的中文摘要自动生成方法及系统，包括如下步骤：S1：对需要生成摘要的文本进行目标训练，最大化生成每个目标单词的概率；S2：自动生成评价指标；S3：采用自动生成评价指标对需要生成摘要的文本进行评价；S4：采用摘要生成模型对文本进行语句抽取，生成摘要。本发明通过自然语言处理技术自动生成摘要，指根据一篇或多篇文档，自动地生成一段保留输入文本中关键信息并且语义通顺、简洁准确的摘要。自动文本摘要可以快速、准确、实时地生成摘要，弥补了人工摘要的不足之处。

摘要： 本发明公开了一种基于成分句法分析的中文摘要生成方法，方法包括：对文档进行预处理，得到文本句子集；基于文本句子集，使用语义提取模型得到文本语义信息编码；基于文本句子集，生成每个句子的成分句法分析结构树，并将每个句子的成分句法分析结构树基于跨度的方法转换为成分句法结构序列化编码；将文本语义信息编码及成分句法结构序列化编码共同输入编码器中进行整合编码；通过解码器对编码器传来的整合编码进行解码，生成文本摘要。能够把文本原有的语法结构提出来，用于监督文本摘要生成过程，解决了文本摘要准确性问题以及可读性问题。

摘要： 本发明公开了一种新闻自动文摘生成方法及装置。其中，该方法包括：获取原始新闻数据；根据所述原始新闻数据，生成段落标签和关联标签；通过所述段落标签和所述关联标签，将所述原始新闻数据进行拆分，得到新闻数据特征向量；将所述新闻数据特征向量输入至文摘生成模型中，得到新闻文摘数据。本发明解决了现有技术中的新闻文摘生成方法，无法根据新闻内容的数据量来进行智能化的拆分和分层递进生成，因此在新闻文摘生成的时候，由于是大量的数据整合生成，会导致数据生成效率低下、数据生成不精准的技术问题。