文本生成模型综述

在过去的三十多年里特别是从汉森（1982）的一篇富有开创性的论文起，兴起了使用GMM估计量的宏观经济和微观经济研究，GMM流行的原因有两点：一是它包括了许多常用的估计量，并且为比较和评价它们提供了有用的框架；二是相对其他估计量来说，GMM提供了一种相对“简单”的备选方法，特别是在极大似然估计量难以写出时，其优势更加凸显出来。下面就GMM估计量的特点和其与最小二乘法估计、极大似然估计的区别加以阐述。

（一）GMM估计量的特点

经典矩估计方法（Methods of Moments Estimation，简称MME）的基本思想是对样本矩与相应的概率分布模型的总体矩进行匹配。而在很多经济理论中，比如估计动态资产定价模型的未知参数时，并没有给出随机变量的联合概率分布，而是根据已有经济理论或者先验信息给出关于一个总体正交性条件的论断，这个

（y,X） )］ 0，其中g(·)是数据正交性条件通常表达为E［g(y,X，和参数 的

某个连续函数，这则构成了GMM的基本约束及核心假设。汉森（1982）指出，GMM估计可以利用如下的样本矩函数来定义：g（ ） T1T g(x,θ)，二次t

t=1T

$使S型是S，其中W是正定矩阵。GMM估计量 最（ ） Tg（ ）

SV模型综述

引言

波动性建模是金融市场近几十年来的热点问题。在波动率模型中，有两类模型的应用最为广泛：自回归条件异方差模型(ARCH)和随机波动模型(SV)。前者将波动率视为过去信息集的确定函数，即波动率是滞后平方观测值和前期方差的函数；后者则认为波动率由潜在的不可观测的随机过程所决定，即在波动率方程中引入一个新的随机变量，该变量可能服从马尔科夫过程，随机游走或其他。

SV中新的随机变量的引入，使得无论是从长期波动性的预测能力来看，还是从波动率序列的稳定性，抑或对资产定价理论的应用来看，它都是优于ARCH类模型的。但是，也正是因为SV模型中包含着潜在变量，涉及的似然函数和无条件矩要通过高维积分来计算，极大似然法不能直接求解。基于贝叶斯的MCMC模拟为SV模型的估计提供了切实可行的方法。计量的大多数模型可以通过Eviews等常见软件得以估计和检验，而基于贝叶斯的MCMC方法则要求助于新的软件包WINBUGS。

波动性的类型

理论上界定和推证了随机波动是收益率的方差,就需要在实证上获得收益率的数据来建模、检验和诠释。在成熟的金融市场上，存在三类可获得数据的波动性:

一是历史波动(historical volatility),就是目标资产在研究视

（2014 ---- 2015 学年 第 2 学期）

学院（中心、所）： 计算机与信息技术学院 专 业 名 称： 计算机应用技术 课 程 名 称： 自然语言处理技术 论 文 题 目： 文本分类综述 授课 教师（职称）：

研 究 生 姓 名： 年 级： 学 号： 成 绩： 评 阅 日 期：

山西大学研究生学院 2015年 6 月 2日

文本分类综述

摘要 文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背

Web文本情感分类研究综述

王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国

2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期

【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text

【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@tongji.edu.cn。同济大学经济与管理学院，上海200092；

刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092；

尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092；

廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港

【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语

论文

情报学报　

　　ＩＳＳＮ１０００－０１３５

第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ

ＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３

Ｗｅｂ文本情感分类研究综述

１

１

１

１）

王洪伟　刘　勰　尹　裴　廖雅国

２

（１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港）

能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规摘要　　对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析，

律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。

关键词　　Ｗｅｂ文本　情感分类　综述　主观性文本

ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔ

ＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ，Ｌｉｕ

仅供参考

科学全面的学生素质评价体系

摘要

随着现代科学技术的迅猛发展，社会对人才提出了越来越高的要求。用人单位更强调人才的综合素质，而不仅以学习成绩论成败。社会上人才观念的这一变化，凸显了提高大学生综合素质的重要性。客观、科学地全面评价学生，是对学生个体的认可、也是对学生鼓励；激励先进，勉励后进，是营造良好学风的关键之一。如何全面、客观、科学地评价大学生的综合素质能力，建立一套科学合理的素质评价体系则是解决这一问题的重中之重。本文采用层次分析法，构建了一套评价普通高校大学生综合素质的指标体系，希望能够在大学的教育教学管理中提供借鉴。

本文首先通过分析附件中的612名学生四个学期综合成绩，发现成绩会根据试题的不同导致分布状态的变化，利用SK 法，Q-Q图检验为负偏态分布。所以首先利用转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。

然后在对学生学习的评估中，利用了Virsul Foxpro语言最基本的赋值语句对学生的综合素质结果进行复制后我们有运用了建立方差分析法、聚类分析法、对学生成绩坐了进一步的分析与判定。

在计算过程中，我们运用了SK法、Q_Q图、析法，在探讨过程中，我们发现假设在学生学习情

土的剑桥模型发展综述

土体本构理论是岩土工程学科的重要基础理论。随着对土体力学特性的不断深入,塑性理论逐渐被应用于土体本构关系的研究中来。Roscoe[1]于1963 年提出著名的剑桥粘土模型,是应用塑性理论的代表,被看做现代土力学的开端。

在本构理论研究发展过程中,各种建模思想不断涌现,出现了各种不同形式的土体本构模型,但弹塑性模型中得到公认的还只有剑桥模型。现在国际岩土本构的一大发展趋势是又回到剑桥模型,在剑桥模型基础上进行改进和修正,本文简要介绍了剑桥模型,并对剑桥模型的发展作了较为系统的评述。

1. 关于剑桥模型及修正剑桥模型

1958 - 1963 年间, 英国剑桥大学的Roscoe等[1 ]根据正常固结粘土和弱超固结粘土的三轴试验, 提出的剑桥粘土的本构模型,标志着人们在土体力学特性认识上的第一次飞跃。他们将“帽子”屈服准则、正交流动准则和加工硬化规律系统地应用于Cam 模型之中,并提出了临界状态线、状态边界面、弹性墙等一系列物理概念,构成了第一个比较完整的土塑性模型。Roscoc 和Burland[2 ]又进一步修正了剑桥模型,认为剑桥模型的屈服面轨迹应为椭圆,给出了现在众所周知的修正剑桥模型。可以这样说,剑桥

仅供参考

科学全面的学生素质评价体系

摘要

随着现代科学技术的迅猛发展，社会对人才提出了越来越高的要求。用人单位更强调人才的综合素质，而不仅以学习成绩论成败。社会上人才观念的这一变化，凸显了提高大学生综合素质的重要性。客观、科学地全面评价学生，是对学生个体的认可、也是对学生鼓励；激励先进，勉励后进，是营造良好学风的关键之一。如何全面、客观、科学地评价大学生的综合素质能力，建立一套科学合理的素质评价体系则是解决这一问题的重中之重。本文采用层次分析法，构建了一套评价普通高校大学生综合素质的指标体系，希望能够在大学的教育教学管理中提供借鉴。

本文首先通过分析附件中的612名学生四个学期综合成绩，发现成绩会根据试题的不同导致分布状态的变化，利用SK 法，Q-Q图检验为负偏态分布。所以首先利用转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。

然后在对学生学习的评估中，利用了Virsul Foxpro语言最基本的赋值语句对学生的综合素质结果进行复制后我们有运用了建立方差分析法、聚类分析法、对学生成绩坐了进一步的分析与判定。

在计算过程中，我们运用了SK法、Q_Q图、析法，在探讨过程中，我们发现假设在学生学习情

多层统计模型方法综述

目前为止，研究多层统计模型的学者有很多，但大家基本上接受两组人分别独立开发出同一模型的结果，这两组人分别有各自分析的成熟的软件。一组是S.Raudenbush与A.Bryk建立的hierarchical linear model，开发的软件为HLM。另一组是由H.Goldstein定义的multilevel models，开发出的软件为MLwiN(早期版本称ML3，MLn)。

多层统计模型有许多名称，有multilevel models,hierarchical linear model,random-effect

model,random

coefficient

model,various

component

model,mixed-effect model,empirical Bayes model.

多层统计模型主要用于对横截面数据（即面板数据）以及层次结构数据的研究。详情见下表：

多层统计模型 横截面数实例 临床实验和动物实验的重复测量 多中心临床试验研究 层次结构数据 模型 多水平主成分分析 多水平判别分析 多水平logistic回归 多水平Poisson回归 多水平时间序列分析 多元多水平模型 多水平结构方程

《软土地基》课程论文

学 院 建工学院 姓 名 王洋 学 号

1

软土本构模型综述

1 引 言

土体具有复杂的变形特征，如剪胀性、各向异 性、受应力路径影响等。土体变形的这种复杂性是 在复杂受力状态下表现出来的。复杂应力状态存 在 6 个应力分量，也有 6 个应变分量。其间的关系 是一种多因素物理量与多因素物理量之间的关系，不能由试验直接建立。须在简化条件的试验基础 上，做某些假定及合乎规律的推理，从而提出某种 计算方法，把应力应变关系推广到复杂应力状态。 这种计算方法叫本构模型。

1.1 土的本构模型

发展到现在，土的本构模型数目众多，大致可以分为以下几大类: ( 1) 非线性模型; ( 2) 弹塑性模型; ( 3) 粘弹塑性模型; ( 4) 结构性模型。

对于软土而言，比较适用的一般为弹塑性模型。弹塑性模型是把总的变形分成弹性变形和塑性变形两部分，用虎克定律计算弹性变形部分，用塑性理论来解塑性变形部分。

1.2 变形假定

对于塑性变形，要作三方面的假定: ( 1) 破坏准则和屈服准则; ( 2)