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【阅读笔记一】 Lattice-Based Recurrent Neural Network, Encoders for Neural Machine Translation （ Jinsong Su et al. ） 摘要介绍： NMT神经机器翻译很大程度上依赖于词级建模来学习输入句子的语义表示。 对于处理没有自然语言分隔符的语言（比如中文），需要首先进行标记，这就产生了 两个问题：1）为源句子模型找到最优标记粒度的难度很大，粗粒度导致数据稀疏，细粒度导致有用信息丢失；2）难度大就容易造成错误，产生的错误会带到NMT的编码器中去，影响源句子的表示。 基于这两个问题，为了更好地进行源句建模，有必要向NMT提供多个标记化，而不是单一的标记化序列。 本文提出了一种 基于词格的递归神经网络 NMT编码器：1）以压缩编码多个标记字格作为输入；2）并在前面的时间步骤中学习从任意多个输入和隐藏状态生成新的隐藏状态。 字格是许多标记化的压缩表示，基于词格的编码器不仅减轻了最佳标记方式的标记错误( 1-best tokenization errors)的负面影响，而且更具有表达性和嵌入输入句子的灵活性。   NMT特点： 传统的统计机器翻译模拟管道(pipeline)中源语言和目标语言之间的潜在结构和对应关系， NMT则是训练了一个统一的编码-解码神经网络，其中编码器将输入的句子映射成固定长度的向量，解码器从编码的向量生成翻译。基于词格的递归神经网络 NMT ： 本文调查和比较了两个基于词格的RNN编码器： 1).浅度词格GRU编码器：基于来自多个采用标准GRU体系结构的标记的输入和隐藏状态的组合； 2).深度词格GRU编码器：它学习并更新门、输入和隐藏状态的特定标记向量（tokenization-specific vector），然后为当前单元生成隐藏状态向量。 在这两种编码器中，可以同时利用许多不同的标记来进行输入句子建模。结论： 与标准的RNN编码器相比，本文的编码器同时利用输入和前面的隐藏状态，依赖于 多个标记 来为源语句建模。因此，它们不仅减少了1-best tokenization errors的传播，而且比标准编码器更具表现力和灵活性。 汉英互译的实验结果表明，本文的编码器在各种基线上都有显著的改进。 展望： 本文的网络结构依赖于源句的词格。 扩展模型，将分割模型合并到源句表示学习中 。通过这种方式，符号化和翻译可以相互协作。此外， 更好的组合策略来改进编码器 。验证实验： 为了验证所提出的编码器的有效性，我们对汉英翻译任务进行了实验。 实验结果表明: (1)利用词界信息学习准确嵌入输入的汉语句子是十分必要的; (2)基于词格的RNN编码器在NMT方面优于标准RNN编码器。据我们所知，这是第一次尝试在词格上构建NMT。实验部分： 1.数据集 对NIST汉英翻译任务中提出的编码器进行了评估： 训练数据集：LDC2002E18、LDC2003E07、LDC2003E14、LDC2004T07、LDC2004T08和LDC2005T06中提取的125万对句子，其中中文单词2790万，英文单词3450万。 验证数据集：NIST 2005数据集 测试数据集：NIST 2002、2003、2004、2006和2008数据集。 使用斯坦福大学发布的toolkit2在CTB、PKU和MSR语料库上训练分词器以获得汉语句子格。 为了有效的训练神经网络，我们使用了中、英文最常用的50K单词作为我们的词汇。CTB、北大、MSR、lattice语料库中的汉语词汇占、、、，英语词汇占。2.实验结果： 字符覆盖比率： 翻译质量： 使用1-best分词的NMT解码实验： 模型： Word Lattice Lattice模型完全独立于分词，但由于可以在上下文中自由选择词汇来消除歧义，因此在使用单词信息时更加有效。 两种基于词格的RNN 编码器 【阅读笔记二】 基于 BLSTM 的命名实体识别方法（ fenget al. ） 摘要介绍： 对于（1）监督学习语料不足；（2）RNN 无法很好地处理长距离依赖问题, 并且训练算法存在梯度消失或爆炸问题 基于三点考虑：（1）文本是否被识别为命名实体与其上下文有关, 也与 构成命名实体的每个字及字序 有关；（2）考虑标注序列中标签间的相关性, 对本文提出的模型的代价函数进行约束, 在小的训练数据上尽可能挖掘有价值的信息 , 以提高命名实体识别的效果；（3）传统识别方法中的人工特征和领域知识对命名实体的识别效果的提升有重要影响, 但设计人工特征和获取领域知识的代价昂贵。 因此，本文提出了一种利用神经网络模型解决命名实体识别问题的有效方法, 该方法不直接依赖人工特征和外部资源, 只是利用了少量的监督数据、 领域知识和大量的无标注数据, 解决了目前的机器学习方法中过度依赖人工特征和领域知识及语料不足的问题。本文提出的命名实体识别方法中融入了词语的上下文信息、 词语的前后缀信息和领域词典, 将这种信息特征化为词的分布表示特征; 考虑了词语的标签之间的约束关系, 进一步提高了识别的效果。 展望： 本文只是顺序地读取数据对命名实体进行识别, 每个词语对命名实体的影响同等重要, 并没有考虑不同的词语对命名实体的不同影响,如何将深度学习的 注意力机制 引入本文的模型中、 重点关注对命名实体识别有重要影响的词语, 是进一步需要解决的问题。 实验部分： 数据集： DataSet1（大规模无标注语料）、DataSet2（标注语料）、DataSet3（命名实体识别标注语料） DataSet4（本文将DataSet2 和DataSet3 中的标签进行 删除, 并 拆分 为 字符序列数据, 得到的数据集） DataSet5（选择搜狗输入法词库中的部分数据[, 包括常见的中国人名、中国地名、 国家机关组织机构名, 拆分为 字符序列数据） 样本分类：TP  FP  TN  FN 评价指标：精确率(Precision,P)、召回率 (Recall, R) 、F 测度值 (F-score,F) 、敏感度 (Sensitivity, Sent) 、特异性 (Specificity,Spec) 、1-特异性(1GSpec) 、 准确率(Accuracy,Acc) 实验结果： 实验影响因素： 地名和机构名这两类命名实体的长度通常较人名长, 而且构成复杂,由基于上下文的词向量和BLSTM_Ec 模型训练得到的词向量对识别效果有积极的影响。    人名词语长度较短、人名的姓氏和名字没有较强的约束关系、人名词典中的人名与待识别的文本中的人名实体没有很强的相关性, 因此前后缀信息、标签约束信息和领域知识对人名这类实体有一定的影响, 但影响不大。 模型： 其中，Ec为字符级向量；Ew为基于上下文词语的词向量。 【阅读笔记一】 An Empirical Study of Automatic Chinese Word Segmentation for Spoken Language Understanding and Named Entity Recognition （ Luo et al. ） 背景： 在英语文本中，句子是用空格分隔的单词序列。中文句子则是没有自然分隔符的字符串（其他类似语言：阿拉伯语、日语），汉语处理任务的第一步是识别句子中的单词序列，在合适的位置作边界标记。在中文文本中分词可以一定程度消歧义。分词通常被认为是许多中文自然语言处理任务的第一步，但它对这些后续任务的影响相对研究较少。 摘要介绍： 目前主要存在问题是1）在对新数据应用现有的分词器时的不匹配问题；2）一个更好的分词器是否能产生更好的后续NLP任务性能。 对于以上问题，本文提出三种方法： 1 ）在后续的任务中使用分词输出作为额外的特征，这比使用分词单元更能抵抗错误传播。 2 ）使用从后续任务训练数据中获得的部分标记数据对现有的分词器进行改进，进一步提高了端到端的性能。 3 ）利用了分词输出的 n-best 表，使得后续的任务对分词错误不那么敏感。 中文分词的任务主要是：1）识别句子中的单词序列。2）在合适的位置标记边界。 总结： 本文提出三种方法：利用分词输出作为附加特征；进行局部学习自适应；利用n-best表。 另外还研究了CWS在三种不同情况下的影响: 1）当域数据没有单词边界信息时，由公共域外数据构建的单词分段器能够提高端到端性能，将其与从人类注释派生的部分标记数据进行调整可以进一步提高性能。2）将n-best词分段边缘化会带来进一步的改进，当领域分词可用时，使用领域数据本身训练的词分段者有更好的CWS性能，但不一定有更好的端到端任务性能。一个在训练和测试数据上表现更 平衡 的词段器可以获得更好的端到端性能。3）在手工分割测试数据时，分词确实对任务有很大帮助，分词可以减少后续NLP任务的模糊性。 未来可能方向：顺序堆叠两层CRF，一层用于分词，一层用于后续任务。除了序列标记问题，探讨更多后续任务。 实验（ NER 部分）： 对于使用的NER数据，域训练和测试数据都有词界信息。这里讨论用域内数据训练的分词器和公开可用数据之间的区别(第二种情况)。分词性能与端到端后续任务之间的关系。 实验数据：使用第三个SIGHAN中文处理Bakeoff的基准NER数据(SIGHAN-3) (Levow, 2006)。训练集数据：46364句，测试集数据：4365句。这些数据都被标注了单词边界和NER信息。 实验结果：

●要养成编排书目顺序编排资料的习惯

●尽量把笔记记在本子上，然后卡上各个条目保持分离与独立，这样子能让笔记不失焦

●笔记的条目之间留下空白，方便日后加注

●要清楚明了的记录文献的题目、出处、作者以及发表年代和期卷页码之类的信息

●在大量阅读文献期间，要多多总结归纳，把跟自己论文相近的一些文献进行整合归纳，把整理出的新的内容去专题发展

标准论文格式模板范文

标准论文格式模板范文，毕业论文是我们掌握所学的专业基础知识的呈现，论文基本上是每个人都要写的，对论文的题目要有自己的心得体会，论文的格式也是非常重要的，下面学习一下标准论文格式模板范文。

一、封面

使用学校统一格式，题目居中，学号等内容靠左侧对齐，后面的下画线要整齐。。题目要对论文(设计)的内容有高度的概括性，简明、易读，字数应在20以内。

二、中文论文题目

论文题目 黑体三号，居中。下面空一行。

三、中文摘要

“摘要：“顶头，黑体四号，后面内容采用宋体小四号，摘要应简要说明毕业论文(设计)所研究的内容、目的、实验方法、主要成果和特色，一般为150-300字。下面空一行

四、中文关键词

“关键词：“顶头，黑体四号，后面内容采用宋体小四号，关键词一般3-5个，以”，“号隔开，最后一个关键词尾不加标点符号，下面空两行。

五、英文论文题目

所有英文采用“Times New roman”字体，黑体三号，加粗，居中。下面空一行。

六、英文摘要和关键词

英文摘要和关键词除字体外同中文摘要和关键词的格式要求，但“Abstract:”和“Key words：”要加粗。内容翻译要准确，英文摘要的词汇和语法必须准确。

注意：如果内容教多，可以将英文题目、摘要、关键词放到下页。

七、目录

“目录”两字为黑体3号，居中，下面空一行。

第一层次标题“一、”顶头，黑体、小四号，第二层次缩进一字，宋体，小四号，第三层次再缩进一字，宋体，小四号……，页码加小括号，页码前为连续的点，垂直居中。

如果采用“1”、“1、1”、“1、1、1”的形式，则每层缩进半字。

参考文献按第一层次标题的格式。

八、正文

正文采用宋体，小四号，每段开头空两字，要符合一般学术论文的写作规范，文理科毕业论文字数一般不少于6000字，工科、艺术类专业毕业设计字数视专业情况而定。

论文应文字流畅，语言准确，层次清晰，论点清楚，论据准确，论证完整、严密，有独立的观点和见解，应具备学术性、科学性和一定的创新性。

毕业论文内容要实事求是，尊重知识产权，凡引用他人的观点、统计数据或计算公式的要有出处(引注)，计算的数据要求真实、客观、准确。

九、标题

所有标题左侧空两字，数字标题从大到小的顺序写法应为：“一、”，“(一)”，“1、”，“(1)”，“” 的形式，黑体，小四号，左侧空两字，或者采用“1”、“1、1”、“1、1、1”……的形式，黑体，小四号，左侧顶格。

十、注释

采用本学科学术规范，提倡实用脚注，论文所有引用的中外文资料都要注明出处。中外文注释要注明所用资料的原文版作者、书名、出版商、出版年月、页码。

十一、图表

正文中出现图表时，调整行距至所需大小，返回正文再将行距调整为22磅。

十二、参考文献

参考文献按在正文中出现的先后次序列表于文后;文后以“参考文献：”(左顶格)为标识;参考文献的序号左顶格，并用数字加方括号表示，如[1]、[2]、…，以与正文中的指示序号格式一致。参照ISO690及ISO690-2，每一参考文献条目的最后均以“、”结束。各类参考文献条目的编排格式及示例如下：

专著、论文集、学位论文、报告

[序号]主要责任者、文献题名[文献类型标识]、出版地：出版者，出版年、起止页码(任选)、(中译本前要加国别)

[1] [英]M奥康诺尔著，王耀先译.科技书刊的编译工作[M]、北京：人民教育出版社，1982、56-57、

[2] 辛希孟、信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]、北京：中国社会科学出版社，1994、

十三、打印及纸张

本科生毕业论文(设计)应一律采用打印的形式，使用A4规格的纸张，左边距2、75cm，右边距及上下边距2、5cm，页眉页脚1、5cm，全文行距22磅，装订线在左侧。按以下介绍的次序依次编排，页号打在页下方，宋体五号，居中。

装订次序

学生答辩后各院系要将有关资料和论文按照封面、中英文内容摘要及关键词、目录、正文、注释、参考文献、选题审批表、开题报告、中期检查表、指导教师评语、答辩记录表的顺序统一装订成册，存入院系教学档案。

十四、提交论文电子稿

学生上交的毕业论文(设计)软盘一定要经过杀毒处理!

毕业论文(设计)应用Microsoft Word编辑，存成以学号为名的、doc文件,例如一个学生的学号为0137023,则文件名应该为0137023、doc。每个学生交上来的磁盘中只能有一个名为学号、doc的文件，对于双修的学生，应上交两篇论文，其中一篇名为学号、doc,另一篇名为学号sh、doc,如 0137023sh、doc(双修专业)。

1、论文题目：

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、内容提要：

文章主要内容的.摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。

3、摘要及关键词：

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词。

主题词是经过规范化的词。

4、论文正文：

引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出问题-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证方法与步骤；d.结论。

5、参考文献：

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）

所列参考文献的要求是：

（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。

（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

标题：

作者：

单位：

电话：

基金项目：

摘要：

关键词：

读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！