怎样写本科毕业论文 (怎样写本科毕业证书)

本文目录导航：

• 怎样写本科毕业论文
• 蛋白质结构预测方法是配置的打破性要素吗
• NLP基础知识和综述

怎样写本科毕业论文

疑问一：本科毕业论文的前言怎样写？1、论文标题：要求准确、精练、醒目、陈腐。

2、目录：目录是论文中关键段落的简表。

（短篇论文不用列目录） 3、提要：是文章关键内容的摘录，要求短、精、完整。

字数少可几十字，多不超越三百字为宜。

4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和注释当选取进去的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。

关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于消息系统会集，以供读者检索。

每篇论文普通选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文启动主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。

5、论文注释： （1）引言：引言又称前言、序文和导言，用在论文的扫尾。

引言普通要概括地写出作者用意，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。

〈2）论文注释：注释是论文的主体，注释应包括论点、论据、 论证环节和论断。

主体局部包括以下内容： a.提出-论点； b.剖析疑问-论据和论证；c.处置疑问-论证与步骤； d.论断。

6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的关键文献资料，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》启动。

中文：标题--作者--出版物消息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物消息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考据。

（2）所罗列的参考文献要标明序号、著述或文章的标题、作者、出版物消息。

疑问二：本科的毕业论文怎样写？是什么样的一个格局？一、 毕业论文（设计）资料的陈列顺序（一） 封面：包括论文（设计）标题、指点教员（包括职称）、在校生姓名、学号、二级学院称号、专业、年级、论文总效果、期间等。

论文封面由学校一致印制。

（二） 封二：指点教员评阅表。

（三） 论文。

（四） 封三:交叉评阅表。

（五） 封四:问难记载表。

二、 毕业论文的打印和装订毕业论文（设计）普通用计算机打印，采用A4纸型，双面打印。

（一） 页面设置毕业论文（设计）纵向打印，页边距要求：上（T）：2.5cm。

下（B）：2.5 cm。

左（L）：2.5cm。

右（R）：2.5cm。

装订线（T）：0.5cm。

装订线位置(T)：左。

其他采用系统自动设置。

（二） 版式与用字文字图形一概从左至右横写横排。

文字一概通栏编辑。

论文采用宋体字，除不凡要素，普通不经常使用繁体字。

外文普通用Times New Roman字体。

（三） 段落设置行距设置值为1.5倍行距。

其他采用系统自动设置。

（四） 页眉、页脚设置不设置页眉。

页脚设置页码，页码采用小5号黑体字，加粗，居中搁置：格局如：1，2，3，……页。

三、 毕业论文（设计）撰写的内容、结构与要求论文由前置局部和注释组成。

（一）前置局部：题名、作者、摘要、关键词1、题名，即论文标题。

不超越20个汉字，外文不超越10个虚词。

居中，黑体三号字。

2、作者姓名与单位。

作者姓名与标题距离一行，居中，宋体小四号字。

单位另起一行，居中，宋体五号字。

单位表述：(湛江师范学院××学院 湛江 )。

3、中文摘要。

中文摘要是论文内容不加注释和评论的冗长陈说，具有独立性和指令性，即不用浏览论文（设计）全文，就能取得必要的消息，关键是形容论文（设计）的观念或论断。

不能有客观的评论，不能含有“笔者”、“我”等字句，300字以内。

摘要与单位称号之间距离一行，起行空两格，转行顶格，仿宋五号字，“摘要”两字后用冒号起领，加粗。

4、关键词。

关键词是为了文献标引上班从论文当选取进去，用以表白全文主题内容消息、款目的单词或术语。

每篇论文普通选取3-5个词作为关键词。

关键词另起一行排摘要之后，仿宋五号字，起行空两格，“关键词”后用冒号与关键词隔开，加粗。

各关键词之间用分号隔开。

5、英文标题、作者姓名、单位、摘要、关键词，与中文局部对应。

英文用Times New Roman字体。

（二）主体局部：注释、注释、参考文献、附录1、注释注释普通经常使用小四号宋体字，重点文句可加粗。

英文、 *** 数字用Times New Roman字体。

（1）标题档次理工科：各级标题用 *** 数字延续写；不同标题档次间用“”隔开（圆点放在数字的右下角），末位数字后不加圆点；如“1”、“1.1”、“1.1.1”等，编号要在左起顶格写。

编号后若有标题，先写编号，再写标题，两者之间空一格；而后另起一行自左至右缩进两格写详细内容；编号后若没有标题，则在编号后空一格接写详细内容。

文科：各级标题空两格左起。

一级标题为“一、二、三……”，二级标题为“（一）（二）（三）……”，三级标题为“1、2、3、……”，四级标题为“（1）（2）（3）……”，五级标题为“①②③……”。

若以一级标题作小标题，可以将一级标题居中，加粗，与前后段落距离一行。

（2）计量单位各种计量单位均采用国度规范GB3100-GB3102-93。

非物理量的单位可用汉字与符号构成组合方式的单位。

（3）标点符号标点符号应依照国度资讯出版署发布的“标点符号经常使用方法”的一致规则正确经常使用。

中文用全角标点符号；英文用半角标点。

（4）名词、称号迷信技术名词术语采用全国自然迷信技术名词审定委员会发布的规范词或国度标......>> 疑问三：毕业论文应该怎样写啊？你的指点教员没给你交待?学校没有毕业论文（设计）撰写规范,那你参照上方的写:本科毕业论文（设计）撰写规范为了进一步规范本科毕业论文（设计）的撰写，提高本科毕业论文（设计）品质，特制订本规范。

一、毕业论文（设计）内容组老本科毕业论文（设计）应包括以下几个局部：二、毕业论文（设计）各局部撰写要求1、论文标题毕业论文（设计）标题以简明的词语失当、准确地反映论文最关键的内容（普通不超越20字）。

论文标题通常由名词性短语构成，应尽量防止经常使用不罕用缩略词、首字母缩写字、字符、代码和公式等。

如论文标题内容档次很多，难以简化时，可采用题名和副题名相结合的方法，其中副题名起补充、说明题名的作用。

题名和副题名在整篇毕业论文的不同中央发生时，应坚持分歧。

2、摘要摘要是论文内容的简明陈说，是一篇具有独立性和完整性的短文，普通以第三人称语气写成，不加评论和补充的解释。

摘要应具有独立性和自含性，即不浏览论文的全文，就能取得必要的消息。

摘要普通应说明钻研上班的目的、方法、结果和论断等，重点是结果和论断。

中文摘要普通字数为300~600字，英文摘要要虚词在300个左右，如遇不凡须要字数可以略多。

摘要中应尽量防止采用图、表、化学结构式、非公知专用的符号和术语。

3、关键词关键词（包括中文和英文关键词）是表述论文主题内容消息的单词或术语，应表现论文特征，具有语义性，在论文中有明白的出处。

关键词数量普通为3~8个，每一个关键词之间用分号隔开，最后一个关键词后不用标点符号，中英文关键词应逐一对应，中文关键词前应冠以“关键词：”，英文关键词前冠以“Key words:”作为标志。

4、目录目录即毕业论文（设计）各章节的顺序列表。

毕业论文（设计）应写出目录，标明页码，便于浏览和掌握毕业论文（设计）的关键内容，目录层无所谓求不多于3级。

5、注释注释包括：绪论（或前言、序文）、本论、论断。

（1） 绪论：是毕业论文的扫尾局部，包括以下几项内容：① 说明论文写作的目的、意义，对所钻研疑问的看法；② 提出疑问。

（2） 本论：是论文的主体，是论文中最关键的局部，整个论证环节在此展开。

本论普通包括：① 依据中心论点的须要，确定分论点并布置好文章档次、段落；② 提出分论点，并展开论述。

（3） 论断：是论文的开头，关键包括三局部内容：① 提出或强调得出的论断；② 对论题钻研未来开展趋向的展望；③ 无关疑问的简明说明。

（理工科专业、经管文法类专业要求~字；英语专业用英文书写论文，要求虚词6000以上）。

7、附录依据毕业论文（设计）的内容要求，确定能否须要附录。

包括放在注释内过火冗长的公式推导、以备他人浏览繁难所需的辅佐性数学工具、重复性的数据图表、论文经常使用的符号意义、缩写、程序全文及无关说明等。

8、外文文献与翻译 疑问四：本科毕业论文摘要怎样写??摘要是论文的关键组成局部，撰写论文的摘要，是为了把钻研上班的关键内容以最精练的文字予以引见，帮忙读者对该上班的目的、设计及钻研结果较快地得出概括性的了解。

目前科技期刊的论文摘要普通要求按结构式摘要的格局书写，即明白写出目的、方法、结果、论断四局部。

结构式论文摘要具有固定格局，其撰写格局与科研设计思想方法相分歧，有助于作者理清思绪，准确表白，甚至可促使作者在试验设计开局时就明白各项内容，使各局部更趋严密、正当，以得出正确论断，便于转载和流传。

因此，摘要写得好坏间接影响读者对论文的了解，影响论文被应用的水平，论文作者必定注重摘要的写作。

不同期刊对论文摘要的写法有不同的要求，《中国烟草学报》采用的是结构式摘要。

现针对本刊局部来稿在摘要撰写中存在的疑问，对结构式摘要的书写方法和留意事项引见如下。

1论文摘要写作中存在的疑问1.1摘要过于繁难，消息量无余，不能反映出论文的关键内容； 1.2摘要不精炼，条理不清，结构凌乱； 1.3摘要内容表白不确切，摘要中发生对论文内容的客观见地、解释或评论； 1.4未按国度规范要求书写，如句子中发生“本文、“作者等第一人称做主语；……。

2 摘要的结构目的：应简明说明钻研的背景和目的，普通用1～2句话简明概括，不宜太过冗长。

目的局部的文字最好不是对文题中已有消息的繁难重复。

方法：应简述钻研的资料（对象）、方法、设计方案、资料的搜集处置和统计学剖析方法等。

结果：应简明列出关键的结果，形容结果要尽量用详细数据，不要过于抽象。

尽或许不用“高于、“低于、“大于、“小于等抽象表白方法，应用详细数字说明是多高或多低，并注明统计学剖析结果。

论断：应依据钻研的目的和结果，得出客观适当的论断，并指出钻研的价值和今后有待讨论的疑问。

3 书写摘要留意事项撰写论文摘要应留意的疑问：① 客观照实地反映所做的钻研或上班，不加作者的客观见地、解释或评论；② 着重反映新内容和作者特意强调的观念；③ 扫除在本学科畛域已成知识的内容；④ 不要用第一人称如“本文、“我们、“作者等作为主语，而应采用第三人称的写法，如 “对……启动了钻研、“报告了……现状、“启动了……考查等记叙方式；⑤ 采用规范化名词术语(包括地名、机构名和人名)；⑥ 缩略语、略称、代号，除非本专业读者能清楚了解，否则初次发生时不论中、英文均应给出全称；⑦ 应采用国度公布的法定计量单位；⑧ 留意正确经常使用简化字和标点符号；⑨ 普通不用引文（除非论文证明或否认了他人已宣布的著述）；⑩ 普通不分段落。

论文摘要的字数要切当，书写论文摘要的关键目的是为了便于读者用最短的期间取得无关钻研的关键消息。

字数少了难以说明疑问，字数多了又无必要，故论文摘要的字数应该适当。

普通而言，中文摘要普通不超越300字，英文摘要可适当长一些，由于英文摘要关键是给非汉语国度和地域读者看的，他们大多没有才干浏览中文全文。

英文摘要内容可较中文摘要稍详细一些，字数普通不超越400个英文单词。

中英文摘要各项内容要基本相反。

费事采用，谢谢! 疑问五：本科毕业论文须要怎样写？详细写什么不好说要看论文标题，可以查阅相关论文，看看他人的怎样写的 疑问六：毕业论文究竟该怎样写啊？编写提纲的步骤 编写提纲的步骤可以是这样： (一)确定论文提要，再加进资料，构成全文的概要 论文提要是内容提纲的雏型。

普通书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大略内容。

我们写论文也须要先写出论文提要。

在执笔前把论文的标题和大标题、小标题列进去，再把选择的资料 *** 去，就构成了论文内容的提要。

(二)原稿纸页数的调配 写好毕业论文的提要之后，要依据论文的内容思索篇幅的长短，文章的各个局部，大体上要写多少字。

如方案写20页原稿纸(每页300字)的论文，思索序论用1页，本论用17页，论断用1―2页。

本论局部再启动调配，如本论共有四项，可以第一项3―4页，第二项用4―5页，第三项3―4页，第四项6―7页。

有这样的调配，便于资料的装备和布置，写作能更有方案。

毕业论文的长短普通规则为5000―6000字，由于过短，疑问很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是普通大专、本科在校生的通常基 础、通常阅历所选择的。

(三)编写提纲 论文提纲可分为繁难提纲和详细提纲两种。

繁难提纲是高度概括的，只揭示论文的要点，如何展开则不触及。

这种提纲虽然繁难，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利启动。

没有这种预备，边想边写很难顺利地写下去。

以《关于培育和完善修建劳能源市场的思索》为例，繁难提纲可以写成上方这样： 一、序论 二、本论 (一)培育修建劳能源市场的前提条件 (二)目前修建劳能源市场的基本现状 (三)培育和完善修建劳能源市场的对策 三、论断 详细提纲，是把论文的关键论点和展开局部较为详细地列进去。

假设在写作之前预备了详细提纲，那么，执笔时就能更顺利。

上方仍以《关于培育和完善修建劳能源市场的思索》为例，引见详细提纲的写法： 一、序论 1．提出中心论题； 2，说明写作用意。

二、本论 (一)培育修建劳能源市场的前提条件 1．市场经济体制确实立，为修建劳能源市场的发生发明了微观环境； 2．修建产品市场的构成，对修建劳能源市场的培育提出了理想的要求； 3．城乡体制革新的深刻，为修建劳能源市场的构成提供了牢靠的保障； 4．修建劳能源市场的建设，是修建行业用工不凡性的外在要求。

(二)目前修建劳能源市场的基本现状 1．供大于求的买方市场； 2，有市无场的隐形市场； 3．易进难出的畸形市场； 4，买卖无序的自发市场。

(三)培育和完善修建劳能源市场的对策 1．一致思想看法，变自发买卖为自觉调控； 2．放慢建章立制，变无序买卖为规范买卖； 3．健全市场网络，变隐形买卖为有形买卖； 4．调整运营结构，变一般流动为队伍流动； 5，深刻用工革新，变单向流动为双向流动。

三、论断 1，概述以后的修建劳能源市场情势和我们的义务； 2．响应扫尾的序文。

上方所说的繁难提纲和详细提纲都是论文的骨架和要点，选择哪一种，要依据作者的须要。

假设思索周到，考查详细，用繁难提纲疑问不是很大；但假设思索细致，考查不周，则必定用详细提纲，否则，很难写出合格的毕业论文。

总之，在入手撰写毕业’论文之前拟好提纲，写起来就会繁难得多。

三、毕业论文提纲的拟定 如何落笔拟定毕业论文提纲呢?首先要掌握拟定毕业论文提纲的准则，为此要掌握如下四个方面： (一)要有全局观念，从全体登程去审核每一局部在论文中所占的位置和作用。

看看各局部的比例调配能否失当，篇幅的长短能否适合，每一局部能否为中心论点服务。

比如有一篇论文论述企业深刻革新与稳固是辩证一致的，作者以浙江××市某企业为例，说只需干部在革新中以身作......>> 疑问七：自考本科毕业论文的疑问怎样写1.自考本科普通是8000- 详细院校有规则，你可以给担任论文的导师沟通 2.论文标题必定是自拟，然而要和导师启动交换，依据教员的意见启动更正订正，标题拟定后最好在网络搜一搜，假设重复了，最好换几个字，意思不变就行 3.你不要管他人是不是原创，只需过了拿了毕业证都是相安无事，这个事情谁也没做过考查，无从考究 4.你可以在原有学术的基础上启动深刻，我们国度的大学的论文只是一个方式，你的物品过得去，也就过了，写论文有一个评分规范，参照那个物品很容易就过了，不要给自己太多压力 5.论文有必定的参考度，就是百分之30是援用都可以过，假设太多就会通不过，试想通篇是他人的观念，凭什么算你写的？ 6.严厉与否跟学院的风尚有相关，然而自考的一贯都严厉，问难就是向教员表述自己写这个论文的大略构思等。

疑问八：毕业论文的论断怎样写啊，要求多少字啊？毕业论文的论断普通是总结前面的物品，再提出以后的开展前景，存在的疑问，如何改善。

疑问九：本科毕业论文的绪论怎样写？？关键包括钻研背景，钻研来源，钻研停顿，目前钻研的热点和无余，本文钻研的目的和意义 疑问十：本科毕业论文的文献综述怎样写文献综述也称钻研综述，是指在片面掌握、剖析某一学术疑问 （或钻研畛域） 相关文献的基础上，对该学术疑问 （或钻研畛域） 在必定期间内已有钻研效果、存在疑问启动剖析、演绎、整顿和评述而构成的论文。

文献综述普通要对钻研现状启动客观的叙说和评论，以便预测开展、钻研的趋向或寻求新的钻研打破点。

它属于学术论文中的一种关键类型，学会正确撰写文献综述是科研者必备的基天性力，也是防止低水平高重复钻研的关键方式。

文献综述的撰写要求 文献综述是一种关键的学术论文，它在钻研生学位论文写作、课题申报与撰写和科研写作才干的造就等方面施展着无法替代的作用。

因此，掌握这门写作技艺关于提高科研才干大有裨益。

只要依照文献综述的基本特点，从新建构文献综述相关知识的通常体系，才干撰写出思绪明晰、内容翔实、言语精练的文献综述，并为展开迷信钻研提供参考。

为此，依据文献综述的概念和特点，笔者提出了撰写文献综述的若干要求。

然而在撰写文献综述时，须要先回答以下基本疑问： 第一，国际外钻研者对某一主题 （或内容） 启动了哪些钻研？回答“钻研了什么”的疑问。

第二，关于某一主题，国际外钻研者是怎样启动钻研的？这是回答“怎样钻研”的疑问。

第三，关于钻研结果，国际外钻研者的钻研之间有什么关联性？即是回答“相关性钻研的区别和咨询是什么”的疑问。

第四，该钻研有何突出性的奉献或效果？后世对该钻研做出了何种评价？回答“钻研怎样样”的疑问。

上述的疑问是构思文献综述中最外围的疑问，假设能比拟清楚地回答，那么这篇文献综述的主体内容就基本构成了。

然而还要留意以下的若干准则，才干写出高品质和高水准的文献综述。

（一）选文献的“三最”准则 在撰写文献综述时，搜集和选择文献是前提。

依据笔者的阅历，总结出选择文献时的“三最”准则，即“最威望、最经典和最新的”准则。

“最威望”是指当下某个钻研畛域内最有影响力和最出名的国际外学者、专家和传授的著述、论文、会谈论文等各类文献资料，关键是学术论文；“最经典”是指在中外历史文明开展环节中，那些阅历了历史和社会的测验的环球名著等，关键是书籍；“最新的”是指近几年来 （普通默以为 5 年） 宣布的各种文章，而“最新的”资讯关键体如今报纸上，由于报纸消息改换速度和消息承载量都比拟大，每日都在降级。

上方以撰写“初等教育学”专业等方面的文献综述为例，“最经典”的文献就是由浙江教育出版社 2001 年出版的12本汉译环球初等教育学名著丛书，比如约翰・S・布鲁贝克的《初等教育哲学》。

诸如此类的名著就是阅历过历史和世人的考验的学术专著，那么他们所包括的文明价值和知识价值就比拟大。

假设你在思索和撰写文献综述中，连这种十分关键的文献你都没有搜集到，那么，你的钻研就缺乏关键的通常撑持，其钻研结果就可以预想而知了。

“最威望”的论文就是 《初等教育钻研》和 《教育钻研》上宣布的学术论文，它们代表着这个畛域钻研开展的现状和最前沿的学术灵活。

“最新的”的文献就是人民日报、黑暗天报、中国社会迷信在线、教育报、教员报等报纸上行递的教育类的知识或报道。

遵守这“三最”准则，就为后续钻研提供了最宝贵和最有价值的文献资料，无利于钻研所用。

（二）读文献的虔诚准则 在选择好文献之后，就是读文献。

文献既是钻研的资料，也是评论的对象。

浏览文献时，可以采取“史 - 著 - 论”的顺序展开浏览，才干更凑近于对原文的了解，才干分清谁是作者的观念，谁是先人的观念，哪些是形容性的文字，哪些是议论性的文字。

特意一提的是，有钻研者倡议“史论著”的浏览法，笔者在此讲三者的顺序稍微做了一下调整，倡议采取“史 - ......>>

蛋白质结构预测方法是配置的打破性要素吗

了解一个动物环节所需的关键消息之一是其组成蛋白的结构，但结构测定的试验方法往往耗时费劲，而且结果不确定，须要投入少量的期间和资源。

相比之下，蛋白质序列很容易经过翻译基因组序列取得，并且可以取得少量的蛋白质。

由于蛋白质的结构是由其序列选择，因此试图从另一个序列中推导出蛋白质的折叠疑问--曾经继续了半个世纪，其关键性随着序列数据库的指数增长而回升，并对延续的方法未能带来选择性的停顿感到丧气。

理想上，从本世纪的第一个十年开局，蛋白质迷信界越来越看法到这个疑问是计算动物学的渺小应战之一。

NLP基础知识和综述

一种盛行的自然言语处置库、自带语料库、具有分类，分词等很多配置，国外经常使用者居多，相似中文的jieba处置库

为单词序列调配概率的模型就叫做言语模型。

深刻来说， 言语模型就是这样一个模型：关于恣意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。

或许说言语模型能预测单词序列的下一个词是什么。

**n-gram Language Models **

N-gram模型是一种典型的统计言语模型（Language Model，LM），统计言语模型是一个基于概率的判别模型.统计言语模型把言语（词的序列）看作一个随机事情，并赋予相应的概率来形容其属于某种言语汇合的或许性。

给定一个词会汇合 V，关于一个由 V 中的词构成的序列S = ⟨w1, · · · , wT ⟩ ∈ Vn，统计言语模型赋予这个序列一个概率P(S)，来权衡S 合乎自然言语的语法和语义规则的置信度。

用一句繁难的话说，统计言语模型就是计算一个句子的概率大小的这种模型。

n-gram模型可以减轻单词序列没有在训练集中发生过而惹起的疑问，即数据稠密疑问

n-gram模型疑问 关于n-gram模型的疑问，这两页ppt说的很明白

N-gram模型基于这样一种假定，以后词的发生只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词发生概率的乘积。

这些概率可以经过间接从语料中统计N个词同时发生的次数失掉。

罕用的是二元的Bi-Gram(N=2)和三元的Tri-Gram(N=3)-Gram所满足的假定是马尔科夫假定。

普通罕用的N-Gram模型是Bi-Gram和Tri-Gram。区分用公式示意如下：

Bi-Gram:P(T)=p(w1begin) p(w2w1) p(w3w2)***p(wnwn-1)

Tri-Gram:P(T)=p(w1begin1,begin2) p(w2w1,begin1) p(w3w2w1)***p(wnwn-1,wn-2)

留意上方概率的计算方法：P(w1begin)=以w1为扫尾的一切句子/句子总数；p(w2w1)=w1,w2同时发生的次数/w1发生的次数。

以此类推。

关于其中每项的计算举个例子：

N-gram存在的疑问：

举一个小数量的例子启动辅佐说明：假定我们有一个语料库（留意语料库），如下：

老鼠真厌恶，老鼠真丑，你爱老婆，我厌恶老鼠。

想要预测“我爱老”这一句话的下一个字。

我们区分经过 bigram 和 trigram 启动预测。

1）经过 bigram，便是要对 P(w老)启动计算，经统计，“老鼠”发生了3次，“老婆”发生了1次，经过最大似然预计可以求得P（鼠老）=0.75，P（婆老）=0.25， 因此我们经过 bigram 预测出的整句话为: 我爱老鼠。

2）经过 trigram，便是要对便是要对 P(w爱老)启动计算，经统计，仅“爱老婆”发生了1次，经过最大似然预计可以求得 P（婆爱 老）=1，因此我们经过trigram 预测出的整句话为: 我爱老婆。

显然这种方式预测出的结果愈加正当。

疑问一：随着 n 的优化，我们领有了更多的前置消息量，可以愈加准确地预测下一个词。

但这也带来了一个疑问，当N过大时很容易发生这样的状况：某些n-gram从未发生过， 造成很多预测概率结果为0， 这就是稠密疑问。

实践经常使用中往往仅经常使用 bigram 或 trigram 。

（这个疑问可以经过平滑来缓解参考：）

疑问二：同时由于上个稠密疑问还造成N-gram无法取得上下文的长时依赖。

疑问三：n-gram 基于频次启动统计，没有足够的泛化才干。

n-gram总结：统计言语模型就是计算一个句子的概率值大小，整句的概率就是各个词发生概率的乘积，概率值越大标明该句子越正当。

N-gram是典型的统计言语模型，它做出了一种假定，以后词的发生只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词发生概率的乘积。

它其中存在很多疑问，再求每一个词发生的概率时，随着N的优化，能够领有更多的前置消息量，可以使切以后词的预测愈加准确，然而当N过大时会发生稠密疑问，造成很多词的概率值为0，为处置这一疑问，因此罕用的为bigram 或 trigram，这就造成N-gram无法取得上文的长时依赖。

另一方面N-gram 只是基于频次启动统计，没有足够的泛化才干。

神经网络言语模型

2003年 Bengio 提出，神经网络言语模型( neural network language model, NNLM)的思想是提出词向量的概念，替代 ngram 经常使用团圆变量(高维)，采用延续变量(具有必定维度的实数向量)来启动单词的散布式示意，处置了维度爆炸的疑问，同时经过词向量可失掉词之间的相似性。

结合下图可知它所建设的言语模型的义务是依据窗口大小内的上文来预测下一个词，因此从另一个角度看它就是一个经常使用神经网络编码的n-gram模型。

它是一个最繁难的神经网络，仅由四层构成，输入层、嵌入层、暗藏层、输入层。（从另一个角度看它就是一个经常使用神经网络编码的n-gram模型）

输入是单词序列的index序列，例如单词‘这’在字典（大小为∣V∣）中的index是10，单词‘是’的 index 是23，‘测’的 index 是65，则句子“这是测试”经过‘这是测’预测‘试’，窗口大小内上文词的index序列就是 10, 23, 65。

嵌入层（Embedding）是一个大小为∣V∣×K的矩阵（留意：K的大小是自己设定的，这个矩阵相当于随机初始化的词向量，会在bp中启动降级，神经网络训练成功之后这一局部就是词向量），从中取出第10、23、65行向量拼成3×K的矩阵就是Embedding层的输入了。

隐层接受拼接后的Embedding层输入作为输入，以tanh为激活函数，最后送入带softmax的输入层，输入概率,优化的目的是使得待预测词其所对应的softmax值最大。

缺陷：由于这是经过前馈神经网络来训练言语模型，缺陷显而易见就是其中的参数过多计算量较大，同时softmax那局部计算量也过大。

另一方面NNLM直观上看就是经常使用神经网络编码的 n-gram 模型，也无法处置常年依赖的疑问。

它是经过RNN及其变种网络来训练言语模型，义务是经过上文来预测下一个词，它相比于NNLM的好处在于所经常使用的为RNN，RNN在处置序列数据方面具有自然好处， RNN 网络打破了上下文窗口的限度，经常使用暗藏层的形态概括历史所有语境消息，对比 NNLM 可以捕捉更长的依赖，在试验中取得了更好的效果。

RNNLM 超参数少，通用性更强；但由于 RNN 存在梯度弥散疑问，使得其很难捕捉更长距离的依赖消息。

Word2vec中的CBOW 以及skip-gram，其中CBOW是经过窗口大小内的上下文预测中心词，而skip-gram恰好相反，是经过输入的中心词预测窗口大小内的上下文。

Glove 是属于统计言语模型，经过统计学知识来训练词向量

ELMO 经过经常使用多层双向的LSTM（普通都是经常使用两层）来训练言语模型，义务是应用上下文来预测以后词，上文消息经过正向的LSTM取得，下文消息经过反向的LSTM取得，这种双向是一种弱双向性，因此取得的不是真正的上下文消息。

GPT是经过Transformer来训练言语模型，它所训练的言语模型是单向的，经过上文来预测下一个单词

BERT经过Transformer来训练MLM这种真正意义上的双向的言语模型，它所训练的言语模型是依据上下文来预测以后词。

以上局部的详细引见在NLP之预训练篇中有讲到

言语模型的评判目的

详细参考：

Perplexity可以以为是average branch factor（平均分支系数），即预测下一个词时可以有多少种选择。

他人在作报告时说模型的PPL降低到90，可以直观地理解为，在模型生成一句话时下一个词有90个正入选择，可选词数越少，我们大抵以为模型越准确。

这样也能解释，为什么PPL越小，模型越好。

普通用困惑度Perplexity（PPL）权衡言语模型的好坏，困惑度越小则模型生成一句话时下一个词的可选择性越少，句子越确定则言语模型越好。

繁难引见 Word2vec是一种有效创立词嵌入的方法，它自2013年以来就不时存在。

但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念曾经被证明可以有效地创立介绍引擎和了解时序数据。

在商业的、非言语的义务中。

背景 由于任何两个不同词的one-hot向量的余弦相似度都为0，多个不同词之间的相似度难以经过onehot向量准确地表现进去。

word2vec⼯具的提出正是为了处置上⾯这个疑问。

它将每个词表⽰成⼀个定⻓的向量，并使得这些向量能较好地表白不同词之间的相似和类⽐相关。

word2vec模型 word2vec⼯具包括了两个模型，即跳字模型（skip-gram）和延续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）。

word2vec的input/output都是将单词作为one-hot向量来示意，我们可以把word2vec以为是词的无监视学习的降维环节。

MaxEnt 模型（最大熵模型）： 可以经常使用恣意的复杂相关特征，在性能上最大熵分类器超越了 Byaes 分类器。

然而，作为一种分类器模型，这两种方法有一个独特的缺陷：每个词都是独自启动分类的，标志（隐形态）之间的相关无法失掉充沛应用，具有马尔可夫链的 HMM 模型可以建设标志之间的马尔可夫关联性，这是最大熵模型所没有的。

最大熵模型的好处：首先，最大熵统计模型取得的是一切满足解放条件的模型中消息熵极大的模型；其次，最大熵统计模型可以灵敏地设置解放条件，经过解放条件的多少可以调理模型对未知数据的顺应度和对已知数据的拟合水平；再次，它还能自然地处置统计模型中参数平滑的疑问。

最大熵模型的无余：首先，最大熵统计模型中二值化特征只是记载特征的发生能否，而文本分类须要知道特征的强度，因此，它在分类方法中不是最优的;其次，由于算法收敛的速度较慢，所以造成最大熵统计模型它的计算代价较大，时空开支大;再次，数据稠密疑问比拟重大。

CRF(conditional random field) 模型（条件随机场模型）：首先，CRF 在给定了观察序列的状况下，对整个的序列的联结概率有一个一致的指数模型。

一个比拟吸引人的个性是其为一个凸优化疑问。

其次，条件随机场模型相比改良的隐马尔可夫模型可以更好更多的应用待识别文本中所提供的上下文消息以得更好的试验结果。

并且有测试结果标明：在采用相反特征汇合的条件下，条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现。

CRF 可以用于结构在给定一组输入随机变量的条件下,另一组输入随机变量的条件概率散布模型。

经常被用于序列标注，其中包括词性标注，分词，命名实体识别等畛域。

建一个条件随机场，我们首先要定义一个特征函数集，每个特征函数都以整个句子s，以后位置i，位置i和i-1的标签为输入。

而后为每一个特征函数赋予一个权重，而后针对每一个标注序列l，对一切的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。

CRF 具有很强的推理才干，并且能够经常使用复杂、有堆叠性和非独立的特征启动训练和推理，能够充沛地利用上下文消息作为特征，还可以恣意地参与其他外部特征，使得模型能够 失掉的消息十分丰盛。

CRF 模型的无余：首先，经过对基于 CRF 的结合多种特征的方法识别英语命名实体的剖析，发如今经常使用 CRF 方法的环节中，特征的选择和优化是影响结果的关键要素，特征选择疑问的好与坏，间接选择了系统性能的高下。

其次，训练模型的期间比 MaxEnt 更长，且取得的模型很大，在普通的 PC 机上无法运转。

潜在语义剖析(Latent Semantic Analysis，LSA)模型 在潜在语义剖析(LSA)模型首先给出了这样一个 ‘‘散布式假定” :一个 单词的属性是由它所处的环境描写的。

这也就象征着假设两个单词在含意上比拟凑近，那么它们也会出如今相似的文本中，也就是说具有相似的上下文。

LSA模型在构建好了单词-文档矩阵之后，出于以下几种或许的要素，我们会经常使用奇特值分解(Singular Value Decomposition，SVD) 的方法来寻觅该矩阵的一个低阶近似。

概率潜在语义剖析(Probability Latent Semantic Analysis ，PLSA)模型 概率潜在语义剖析(PLSA)模型其实是为了克制潜在语义剖析(LSA)模型存在的一些缺陷而被提出的。

LSA 的一个基本疑问在于，虽然我们可以把 Uk 和 Vk 的每一列都看成是一个话题，然而由于每一列的值都可以看成是简直没有限度的实数值，因此我们无法去进一步解释这些值究竟是什么意思，也更无法从概率的角度来了解这个模型。

PLSA模型则经过一个生成模型来为LSA赋予了概率意义上的解释。

该模型假定，每一篇文档都包括一系列或许的潜在话题，文档中的每一个单词都不是凭空发生的，而是在这些潜在的话题的指引下经过必定的概率生成的。

在 PLSA 模型外面，话题其实是一种单词上的概率散布，每一个话题都代表着一个不同的单词上的概率散布，而每个文档又可以看成是话题上的概率散布。

每篇文档就是经过这样一个两层的概率散布生成的，这也正是PLSA 提出的生成模型的外围理想。

PLSA 经过上方这个式子对d和 w 的联结散布启动了建模:

该模型中的*z * 的数量是须要事前给定的一个超参数。

须要留意的是，上方这 个式子外面给出了 P(w, d) 的两种表白方式，在前一个式子里， *d * 和 w 都是在给定 *z * 的前提下经过条件概率生成进去的，它们的生成方式是相似的，因此是 ‘‘对称’’ 的;在后一个式子里，首先给定d，而后依据 P(zd) 生成或许的话题 z，而后再依据 P(wz) 生成或许的单词 w，由于在这个式子外面单词和文档的生成并不相似， 所以是 ‘‘非对称’’ 的。

上图给出了 PLSA 模型中非对称方式的 Plate Notation示意法。

其中d示意 一篇文档，z 示意由文档生成的一个话题，w 示意由话题生成的一个单词。

在这个模型中， d和w 是曾经观测到的变量，而z是未知的变量(代表潜在的话题)。

容易发现，关于一个新的文档而言，我们无法得悉它对应的 P(d) 终究是什么， 因此虽然 PLSA 模型在给定的文档上是一个生成模型，它却无法生成新的未知的文档。

该模型的另外的一个疑问在于，随着文档数量的参与，P(zd) 的参数也会随着线性参与，这就造成无论有多少训练数据，都容易造成模型的过拟合疑问。

这两点成为了限度 PLSA 模型被愈加宽泛经常使用的两大缺陷。

潜在狄利克雷调配(Latent Dirichlet Analysis ， LDA)模型

为了处置 PLSA 模型中发生的过拟合疑问，潜在狄利克雷调配(LDA)模型被 Blei 等人提出，这个模型也成为了主题模型这个钻研畛域内运行最为宽泛的模 型。

LDA就是在PLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是PLSA的贝叶斯版本（正由于LDA被贝叶斯化了，所以才须要思索历史先验知识，才加的两个先验参数）。

从上一节我们可以看到，在 PLSA 这个模型里，关于一个未知的新文档 d，我们关于 P(d) 无所不知，而这个其实是不合乎人的阅历的。

或许说，它没有去经常使用原本可以用到的消息，而这局部消息就是 LDA 中所谓的先验消息。

详细来说，在 LDA 中，首先每一个文档都被看成跟有限个给定话题中的每一个存在着或多或少的关联性，而这种关联性则是用话题上的概率散布来描写的， 这一点与 PLSA 其实是分歧的。

然而在 LDA 模型中，每个文档关于话题的概率散布都被赋予了一个先验散布，这个先验普通是用稠密方式的狄利克雷散布示意的。

这种稠密方式的狄利克雷先验可以看成是编码了人类的这样一种先验知识:普通而言，一篇文章的主题更有或许是集中于少数几个话题上，而很少说在单唯一篇文章内同时在很多话题上都有所涉猎并且没有显著的重点。

此外，LDA 模型还对一个话题在一切单词上的概率散布也赋予了一个稠密方式的狄利克雷先验，它的直观解释也是相似的:在一个独自的话题中，少数状况是少局部(跟这个话题高度相关的)词发生的频率会很高，而其他的词发生的频率则显著较低。

这样两种先验使得 LDA 模型能够比 PLSA 更好地描写文档-话题-单词这三者的相关。

理想上，从 PLSA 的结果过去看，它实践上相当于把 LDA 模型中的先验散布转变为平均散布，而后对所要求的参数求最大后验预计(在先验是平均散布的前提下，这也等价于求参数的最大似然预计) ，而这也正反映出了一个较为正当的先验关于建模是十分关键的。

分词就是将延续的字序列依照必定的规范从新组分解词序列的环节。

现有的分词算法可分为三大类：基于字符串婚配的分词方法、基于了解的分词方法和基于统计的分词方法。

依照能否与词性标注环节相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。

中文分词依据成功原理和特点，关键分为以下2个类别：

（1）基于词典分词算法 也称字符串婚配分词算法。

该算法是依照必定的战略将待婚配的字符串和一个已建设好的“充沛大的”词典中的词启动婚配，若找到某个词条，则说明婚配成功，识别了该词。

经常出现的基于词典的分词算法分为以下几种：正向最大婚配法、逆向最大婚配法和双向婚配分词法等。

基于词典的分词算法是运行最宽泛、分词速度最快的。

很长一段期间内钻研者都在对基于字符串婚配方法启动优化，比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及关于词表的组织结构，比如采用TRIE索引树、哈希索引等。

（2）基于统计的机器学习算法 这类目前罕用的是算法是HMM、CRF（条件随机场）、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。

以CRF为例，基本思绪是对汉字启动标注训练，不只思索了词语发生的频率，还思索上下文，具有较好的学习才干，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。

经常出现的分词器都是经常使用机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面能够改善畛域顺应性。

随着深度学习的兴起，也发生了 基于神经网络的分词器 ，例如有人员尝试经常使用双向LSTM+CRF成功分词器， 其实质上是序列标注 ，所以有通用性，命名实体识别等都可以经常使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。算法框架的思绪与论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》相似，应用该框架可以成功中文分词，如下图所示：

首先对语料启动字符嵌入，将失掉的特征输入给双向LSTM，而后加一个CRF就失掉标注结果。

目前中文分词难点关键有三个： 1、分词规范 ：比如人名，在哈工大的规范中姓和名是离开的，但在Hanlp中是合在一同的。

这须要依据不同的需求制订不同的分词规范。

2、歧义 ：对同一个待切分字符串存在多个分词结果。

歧义又分为组合型歧义、交加型歧义和真歧义三种类型。

普通在搜查引擎中，构建索引时和查问时会经常使用不同的分词算法。

罕用的方案是，在索引的时刻经常使用细粒度的分词以保障召回，在查问的时刻经常使用粗粒度的分词以保障精度。

3、新词 ：也称未被词典收录的词，该疑问的处置依赖于人们对分词技术和汉语言语结构的进一步看法。

典型的文本分类环节可以分为三个步骤： 1. 文本示意（Text Representation） 这一环节的目的是把文本示意成分类器能够处置的方式。

最罕用的方法是向量空间模型，即把文本集示意成词－文档矩阵，矩阵中每个元素代表了一个词在相应文档中的权重。

选取哪些词来代表一个文本，这个环节称为特征选择。

经常出现的特征选择方法有文档频率、消息增益、互消息、希冀交叉熵等等。

为了降低分类环节中的计算量，经常还须要启动降维处置，比如LSI。

2. 分类器构建（Classifier Construction） 这一步骤的目的是选择或设计构建分类器的方法。

不同的方法有各自的优缺陷和实用条件，要依据疑问的特点来选择一个分类器。

我们会在前面专门讲述罕用的方法。

选定方法之后，在训练集上为每个类别构建分类器，而后把分类器运行于测试集上，失掉分类结果。

3. 效果评价（Classifier Evaluation） 在分类环节成功之后，须要对分类效果启动评价。

评价环节运行于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，罕用的评价规范由IR畛域承袭而来，包括查全率、查准率、F1值等等。

1. Rocchio方法 每一类确定一个中心点（centroid），计算待分类的文档与各类代表元间的距离，并作为判定能否属于该类的判据。

Rocchio方法的特点是容易成功，效率高。

缺陷是受文本集散布的影响，比如计算出的中心点或许落在相应的类别之外。

2. 豪华贝叶斯（naïve bayes）方法 将概率论模型运行于文档智能分类，是一种繁难有效的分类方法。

经常使用贝叶斯公式，经过先验概率和类别的条件概率来预计文档对某一类别的后验概率，以此成功对此文档所属类别的判别。

3. K近邻(K-Nearest Neightbers, KNN)方法 从训练集中找出与待分类文档最近的k个街坊（文档），依据这k个街坊的类别来选择待分类文档的类别。

KNN方法的好处是不须要特征选取和训练，很容易处置类别数目多的状况，缺陷之一是空间复杂度高。

KNN方法失掉的分类器是非线性分类器。

4. 允许向量机（SVM）方法 关于某个类别，找出一个分类面，使得这个类别的正例和反例落在这个分类面的两侧，而且这个分类面满足：到最近的正例和反例的距离相等，而且是一切分类面中与正例（或反例）距离最大的一个分类面。

SVM方法的好处是经常使用很少的训练集，计算量小；缺陷是太依赖于分类面左近的正例和反例的位置，具有较大的偏执。

文本聚类环节可以分为3个步骤： 1. 文本示意（Text Representation） 把文档示意成聚类算法可以处置的方式。

所采用的技术请参见文本分类局部。

2. 聚类算法选择或设计（Clustering Algorithms） 算法的选择，往往随同着相似度计算方法的选择。

在文本开掘中，最罕用的相似度计算方法是余弦相似度。

聚类算法有很多种，然而没有一个通用的算法可以处置一切的聚类疑问。

因此，须要仔细钻研要处置的疑问的特点，以选择适合的算法。

前面会有对各种文本聚类算法的引见。

3. 聚类评价（Clustering Evaluation） 选择人工曾经分好类或许做好标志的文档汇协作为测试汇合，聚类完结后，将聚类结果与已有的人工分类结果启动比拟。

罕用评测目的也是查全率、查准率及F1值。

1．档次聚类方法 档次聚类可以分为两种：凝聚（agglomerative）档次聚类和划分（divisive）档次聚类。

凝聚方法把每个文本作为一个初始簇，经过不时的兼并环节，最后成为一个簇。

划分方法的环节正好与之相反。

档次聚类可以失掉档次化的聚类结果，然而计算复杂度比拟高，不能处置少量的文档。

2．划分方法 k-means算法是最经常出现的划分方法。

给定簇的个数k，选定k个文本区分作为k个初始簇，将其他的文本参与最近的簇中，并降级簇的中心点，而后再依据新的中心点对文本从新划分；当簇不再变动时或经过必定次数的迭代之后，算法中止。

k-means算法复杂度低，而且容易成功，然而对例外和噪声文本比拟敏感。

另外一个疑问是，没有一个好的方法确定k的取值。

3．基于密度的方法 为了发现恣意形态的聚类结果，提出了基于密度的方法。

这类方法将簇看作是数据空间中被低密度区域宰割开的高密度区域。

经常出现的基于密度的方法有DBSCAN, OPTICS, DENCLUE等等。

4．神经网络方法 神经网络方法将每个簇形容为一个标本，标本作为聚类的原型，不必定对应一个特定的数据,依据某些距离度量，新的对象被调配到与其最相似的簇中。

比拟驰名的神经网络聚类算法有:竞争学习（competitive learing）和自组织特征映射（self-organizing map）Kohonen, 1990]。

神经网络的聚类方法须要较长的处置期间和复杂的数据复杂性，所以不实用于大型数据的聚类。