一、课程介绍
斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课：
https://https://www.doczj.com/doc/d17028741.html,/nlp/
以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。
课件汇总下载地址：斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总
二、情感分析（Sentiment Analysis）
1）What is Sentiment Analysis?
情感分析（Sentiment analysis），又称倾向性分析，意见抽取（Opinion extraction），意见挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Sentiment mining），主观分析（Subjectivity analysis），它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从评论文本中分析用户
对“数码相机”的“变焦、价格、大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向。
更多例子如下：
l 从电影评论中识别用户对电影的褒贬评价：
l Google Product Search识别用户对产品各种属性的评价，并从评论中选择代表性评论展示给用户：
l Bing Shopping识别用户对产品各种属性的评价：
l Twitter sentiment versus Gallup Poll of Consumer Confidence：挖掘Twitter（中
文：微博）中的用户情感发现，其与传统的调查、投票等方法结果有高度的一致性（以消费者信心和政治选举为例，corelation达80%），详细见论文：Brendan O'Connor, Ramnath Balasubramanyan, Bryan R. Routledge, and Noah A. Smith. 2010. From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series. In ICWSM-2010。（注：下图中2008年到2009年初，网民情绪低谷是金融危机导致，从2009年5月份开始慢慢恢复）
l Twitter sentiment: 通过Twitter用户情感预测股票走势，2012年5月，世界首家基于社交媒体的对冲基金 Derwent Capital Markets 在屡次跳票后终于上线。它会即时关注Twitter 中的公众情绪指导投资。正如基金创始人保罗?郝汀（Paul Hawtin）表示：“长期以来，投资者已经广泛地认可金融市场由恐惧和贪婪驱使，但我们从未拥有一种技术或数据来量化人们的情感。”一直为金融市场非理性举动所困惑的投资者，终于有了一扇可以了解心灵世界的窗户——那便是 Twitter 每天浩如烟海的推文，在一份八月份的报道中显示，利用 Twitter 的对冲基金 Derwent Capital Markets 在首月的交易中已经盈利，它以1.85%的收益率，让平均数只有0.76%的其他对冲基金相形见绌。类似的工作还有预测电影票房、选举结果等，均是将公众情绪与社会事件对比，发现一致性，并用于预测，如将“冷静CLAM”情绪指数后移3天后和道琼斯工业平均指数DIJA惊人一致。详细见论文： Johan Bollen, Huina Mao, Xiaojun Zeng. 2011. Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science 2:1, 1-8.（注：DIJA，全称Dow Jones Industrial Average）
l Target Sentiment on Twitter （Twitter Sentiment App ）：对Twitter 中包含给定query 的tweets 进行情感分类。对于公司了解用户对公司、产品的喜好，用于指导改善产品和服务，公司还可以据此发现竞争对手的优劣势，用户也可以根据网友甚至亲友评价决定是否购买特定产品。详细见论文：Alec Go, Richa Bhayani, Lei Huang. 2009. Twitter Sentiment
Classification using Distant Supervision .
情感分析的意义何在？下面以实际应用为例进行直观的阐述：? Movie: is this review positive or negative?
? Products: what do people think about the new iPhone?
实验表明，采用所有词（unigram）作为特征，可以达到更好的情感分类效果。
其中，需要对否定句进行特别的处理，如句子”I didn’t like this movie”vs “I really like this movie”，unigram只差一个词，但是有着截然不同的含义。为了有效处理这种情况，Das and Chen (2001)提出了“Add NOT_ to every word between negation and following
punctuation”，根据此规则可以将句子“didn’t like this movie , but I”转换为“didn’t
NOT_like NOT_this NOT_movie, but I”。
另外，在抽取特征时，直观的感觉“Word occurrence may matter more than word
frequency”，这是因为最相关的情感词在一些文本片段中仅仅出现一次，词频模型起得作用有限，甚至是负作用，则使用多重伯努利模型事件空间代替多项式事件空间，实验也的确证明了这一点。所以，论文最终选择二值特征，即词的出现与否，代替传统的频率特
征。log(freq(w))也是一种值得尝试的降低频率干扰的方法。
a. Classification using different classifiers:如Na?ve Bayes、MaxEnt、SVM，以朴素贝
叶斯分类器为例，训练过程如下：
预测过程如下：
实验表明，MaxEnt和SVM相比Na?ve Bayes可以得到更好的效果。
最后，通过case review可以总结下，影评情感分类的难点是什么？
语言表达的含蓄微妙：“If you are reading this because it is your darling fragrance, please wear it at home exclusively, and tape the windows shut.”，“ She runs the gamut of
emotions from A to B”。
挫败感表达方式：先描述开始的期待（不吝赞美之词），后表达最后失望感受，如“This
film should be brilliant. It sounds like a great plot, the actors are first grade, and the supporting cast is good as well, and Stallone is attempting to deliver a good
performance. However, it can’t hold up.”，“Well as usual Keanu Reeves is nothing
special, but surprisingly, the very talented Laurence Fishbourne is not so good either,
I was surprised.”。
3）Sentiment Lexicons
情感分析模型非常依赖于情感词典抽取特征或规则，以下罗列了较为流行且成熟的开放情感词典资源：
GI（The General Inquirer）：该词典给出了每个词条非常全面的信息，如词性，反义词，褒贬，等，组织结构如下：
详细见论文：Philip J. Stone, Dexter C Dunphy, Marshall S. Smith, Daniel M. Ogilvie. 1966.The General Inquirer: A Computer Approach to Content Analysis. MIT Press
LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count)：该词典通过大量正则表达式描述不同类别的情感词规律，其类别体系与GI（The General Inquirer）基本一致，组织结构如下：
详细见论文：Pennebaker, J.W., Booth, R.J., & Francis, M.E. (2007). Linguistic Inquiry and Word Count: LIWC 2007. Austin, TX
MPQA Subjectivity Cues Lexicon：其中包含Positive words: 2718，Negative words: 4912，组织结构如下图所示：
详细见论文：Theresa Wilson, Janyce Wiebe, and Paul Hoffmann (2005). Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis. Proc. of HLT-EMNLP-2005.
Riloff and Wiebe (2003). Learning extraction patterns for subjective expressions. EMNLP-2003.
Bing Liu Opinion Lexicon：其中包含Positive words: 2006，Negative words: 4783，需要特别说明的是，词典不但包含正常的用词，还包含了拼写错误、语法变形，俚语以及社交媒体标记等，详细见论文：Minqing Hu and Bing Liu. Mining and Summarizing Customer Reviews. ACM SIGKDD-2004.
SentiWordNet：其通过对WordNet中的词条进行情感分类，并标注出每个词条属于positive 和negative类别的权重大小，组织结构如下：
详细见论文：Stefano Baccianella, Andrea Esuli, and Fabrizio Sebastiani.
2010SENTIWORDNET 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining. LREC-2010
以上给出了一系列可用的情感词典资源，但是，如何选择一个合适的为我所用呢？这里，通过对比同一词条在不同词典之间的分类，衡量词典资源的不一致程度，如下：
对于在不同词典中表现不一致的词条，我们至少可以做两件事情。第一，review这些词条，通过少量人工加以纠正；第二，可以得到一些存在褒贬歧义的词条。
给定一个词，如何确定其以多大概率出现在某种情感类别文本中呢？以IMDB下不同打分下影评为例，最简单的方法就是计算每个分数（星的个数）对应的文本中词条出现的频率，如下图所示为Count(“bad”)分布情况：
使用更多的是likelihood公式：
为了使得不同词条在不同类别下的概率可比，通常使用Scaled likelihood公式代替，如下：
如下图所示，列出了部分词条在不同类别下的Scaled likelihood，据此可以判断每个词条的倾向性。
另外，我们通常会有这么一个疑问：否定词（如not, n’t, no, never）是否更容易出现在negative情感文本中？Potts, Christopher（2011）等通过实验给出了答案：More negation in negative sentiment，如下图所示：
4）Learning Sentiment Lexicons
我们在庆幸和赞扬众多公开情感词典为我所用的同时，我们不免还想了解构建情感词典的方法，正所谓知其然知其所以然。一方面在面临新的情感分析问题，解决新的情感分析任务时，难免会需要结合实际需求构建或完善情感词典，另一方面，可以将成熟的词典构建方法应用于其他领域，知识无边界，许多方法都是相通的。
常见的情感词典构建方法是基于半指导的bootstrapping学习方法，主要包括两步：
1. Use a small amount of information（Seed）
a. A few labeled examples
b. A few hand-built patterns
2. To bootstrap a lexicon
接下来，通过相关的几篇论文，详细阐述下构建情感词典的方法。具体如下：
1. Hatzivassiloglou & McKeown：论文见Vasileios Hatzivassiloglou and Kathleen R. McKeown. 1997. Predicting the Semantic Orientation of Adjectives. ACL, 174–181，基于这样的一种语言现象：“Adjectives conjoined by ‘and’’ have same polarity；Adjectives conjoined by ‘but‘ do not”，如下示例：
Fair and legitimate, corrupt and brutal
*fair and brutal, *corrupt and legitimate
fair but brutal
Hatzivassiloglou & McKeown（1997）提出了基于bootstrapping的学习方法，主要包括四步：
Step 1：Label seed set of 1336 adjectives (all >20 in 21 million word WSJ corpus)初始种子集包括657个 positive words（如adequate central clever famous
intelligent remarkable reputed sensitive slender thriving…）和679个 negative
words（如contagious drunken ignorant lanky listless primitive strident
troublesome unresolved unsuspecting…）
Step 2：Expand seed set to conjoined adjectives，如下图所示：
Step 3：Supervised classifier assigns “polarity similarity” to each word pair,
resulting in graph，如下图所示：
Step 4：Clustering for partitioning the graph into two
最终，输出新的情感词典，如下（加粗词条为自动挖掘出的词条）：
Positive: bold decisive disturbing generous good honest important large mature patient peaceful positive proud sound stimulating
straightforward strange talented vigorous witty…
Negative: ambiguous cautious cynical evasive harmful hypocritical inefficient insecure irrational irresponsible minor outspoken pleasant reckless risky selfish
tedious unsupported vulnerable wasteful…
2. Turney Algorithm：论文见Turney (2002): Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews，具体步骤如下：
Step 1：Extract a phrasal lexicon from reviews，通过规则抽取的phrasal如下图所
示：
Step 2：Learn polarity of each phrase，那么，如何评价phrase的polarity呢？直观上，有这样的结论：“Positive phrases co-occur more with ‘excellent’，Negative phrases co-occur more with ’poor’”，这时，将问题转换成如何衡量词条之间的共现关系？于是，学者们引入了点互信息（Pointwise mutual information，PMI），它经常被用于度量两个具体事件的相关程度，公式为：
两个词条的PMI公式为：
常用的计算PMI(word1, word2)方法是分别以”word1”，”word2”和”word1
NEAR word2”为query，根据搜索引擎检索结果，得到P(word)和P(word1, word2)，如下：
P(word) = hits(word)/N
P(word1,word2) = hits(word1 NEAR word2)/N2
则有：
那么，计算一个phrase的polarity公式为（excellent和poor也可以使用其它已知极性词代替）：
Turney Algorithm在410 reviews（from Epinions）的数据集上，其中170 (41%) negative，240 (59%) positive，取得了74%的准确率（baseline为59%，均标注为positive）。
Step 3：Rate a review by the average polarity of its phrases
3. Using WordNet to learn polarity：论文见S.M. Kim and E. Hovy. 200
4.Determining
the sentiment of opinions. COLING 2004，M. Hu and B. Liu. Mining and summarizing customer reviews. In Proceedings of KDD, 2004.该方法步骤如下：
Create positive (“good”) and negative seed-words (“terrible”)
Find Synonyms and Antonyms
Positive Set: Add synonyms of positive words (“well”) and antonyms of
详细见论文：S. Blair-Goldensohn, K. Hannan, R. McDonald, T. Neylon, G. Reis, and J. Reynar. 2008. Building a Sentiment Summarizer for Local Service Reviews. WWW Workshop
另外，其他的一些情感分析的相关任务有：
Emotion: 个人情绪
Detecting annoyed callers to dialogue system
Detecting confused/frustrated versus confident students Mood: 个人情绪
Finding traumatized or depressed writers
Interpersonal stances: 人际关系中的谈话方式
Detection of flirtation or friendliness in conversations
Personality traits: 性格
Detection of extroverts
斯坦福大学
自然语言处理 nlp 斯坦福 公开课 情感分析 意见挖掘 倾向性分析 主客观分类主观分析 评价词 评价对象 极性词 褒贬分析 情感词典 极性词典 互信息 点互信息 pmi
时间:
2012年 6月 24日 分类:自然语言处理 作者: fandywang (2,170 基本) 编辑 2012年 7月 2日 作者:fandywang
举报 回答 评论
写的很赞，基本上涵盖了SA当前的研究方向。早点看到这篇文章我会少走好多弯路(泪奔）
补充一点，文章最后说道解决情感分析问题都转化为分类或者regression问题
文中没提到的rating prediction/inference问题就是转化为regression求解的，Bo pang 2005年的一篇论文《seeing stats：exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales》，不仅仅满足于对电影评论的正负面分类，考虑更细粒度的分类问题，将评论文本分类为多个类别。比如电影评论文本分为1~5星，1星和2星之间比1星和5星更为相似，所以这种多分类问题可以看做是ordinal regression问题求解。
谢谢，看来你是专业研究这个的哈，欢迎多提建议，在这里做些分享，最后的部分内容的确略过去了，后续我会补充上！再次感谢！
客气了
我现在的研究方向是情感分析，也是刚入门不久
刚开始的时候看了不少论文 走了不少弯路 所以看到你的文章特别有共鸣
希望以后多交流
这个对情感分析和观点挖掘讲解的还很粗浅，要全面了解情感分析和观点挖掘的内容，建议看 Bing Liu 的新书《Sentiment Analysis and Opinion Mining》，网上找不到的话可以连系我。353718947@https://www.doczj.com/doc/d17028741.html, 。有空多交流。
+
–+1投票通常，情感分析任务都被转化成分类或回归任务，而其中最为关键的就是特征的抽取，其中，需要特别注意几点：1. 否定词的处理；2. 仅使用形容词、副词并不一定可以得到最好的结果；3. 情感词典举足轻重，且不同领域的情感词可能存在差异，一般采用bootstrapping 的方法构
建情感词典
已回复 2012年 7月 1日 作者: fandywang (2,170 基本)
编辑 2012年 7月 2日 作者:fandywang
举报 追问 评论
+
––1投票这里简要介绍下哈工大社会计算与信息检索研究中心做的情感分析系统，如下：
爱搜车众评（https://www.doczj.com/doc/d17028741.html, ）：通过挖掘汽车垂直网站网友评论，分析用户对不同属性的情感倾向，可惜现在已经下线无法访问，从jnwang 百度空间找到两张珍贵的图片，如下所
示：
4个回答
已评论 2012年 7月 1日 作者: bitwjg
举报 回复 已评论 2012年 7月 1日 作者: fandywang
举报 回复已评论 2012年 7月 1日 作者: bitwjg 举报 回复 已评论 2012年 8月 17日 作者: 立东
举报 回复
八维音乐挑歌（https://www.doczj.com/doc/d17028741.html,/screener/）：通过挖掘豆瓣音乐评论，分析用户对不同歌曲、专辑、歌手的情感倾向，并基于此提供挑歌功能，这完全不同于Google 音乐搜索的基于人物、年代、音频的挑歌功能，如下图所示：
编辑 2012年 7月 2日 作者:fandywang
举报 追问 评论
浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)
0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。
人生设计课程学习体会 篇一：课程设计心得体会(通用) 课程设计心得体会（通用） 通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。 过而能改，善莫大焉。在课程设计过程中，我们不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获取。最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的指导下，终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中，一定要不懈努力，不能遇到问题就想到要退缩，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，只有这样，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荆斩棘，而不是知难而退，那样永远不可能收获成功，收获喜悦，也永远不可能得到社会及他人对你的认可！ 课程设计诚然是一门专业课，给我很多专业知识以及专业技能上的提升，同时又是一门讲道课，一门辩思课，给了我许多道，给了我很多思，给了我莫大的空间。同时，设计
让我感触很深。使我对抽象的理论有了具体的认识。通过这次课程设计，我掌握了的识别和测试；熟悉了；了解了方法；以及如何提高的性能等等，掌握了的方法和技术，通过查询资料，也了解了原理。 我认为，在这学期的实验中，不仅培养了独立思考、动手操作的能力，在各种其它能力上也都有了提高。更重要的是，在实验课上，我们学会了很多学习的方法。而这是日后最实用的，真的是受益匪浅。要面对社会的挑战，只有不断的学习、实践，再学习、再实践。这对于我们的将来也有很大的帮助。以后，不管有多苦，我想我们都能变苦为乐，找寻有趣的事情，发现其中珍贵的事情。就像提倡的艰苦奋斗一样，我们都可以在实验结束之后变的更加成熟，会面对需要面对的事情。 回顾起此课程设计，至今我仍感慨颇多，从理论到实践，在这段日子里，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，但可喜的是最终都得到了解决。
美国斯坦福大学公布2025计划 最近美国斯坦福大学发布自己的计划，这是一个怎样的计划呢？对于留学生来说有什么收获呢？跟着出国来看看吧!欢迎阅读。 《斯坦福大学2025计划》在以设计思考理论著称的斯坦福大学设计学院牵头下正式启动，这次教育改革改变了以往自上而下的方式，代之以师生为主导。与其说《斯坦福大学2025计划》是一个方案， 不如说它是一个对未来大学模式进行畅想的大胆的“设计”。 开环大学是《斯坦福大学2025计划》中最关键的计划之一。该计划创新性地解除了入学年龄的限制，17岁前的天才少年、进入职 场的中年以及退休后的老人都可以入学。这是区别于传统闭环大学(18～22岁学生入学，并在四年内完成本科学业)的最主要一点。另 外一个鲜明的特色是延长了学习时间，由以往连续的四年延长到一生中任意加起来的六年，时间可以自由安排。 开环大学中的学生很有可能是处于各个年龄段以及从事不同工 作的一群人，他们可能是天真的孩子，也可能是富有经验的长者。因此，开环大学形成了独特的混合学生校园，打破了年龄结构。学生之间更容易建立起合作、强劲与持久的社会网络。同时，这种开环也意味着斯坦福大学的入学申请将更具有竞争压力。有限的名额将在背景各异、年龄不同的申请者中产生。 实际上，开环大学并不是空想出来的，在年就有迹象表明开环 大学出现的潜在可能。据相关报道，仅有1/4的学生毕业后从事的工作与大学专业直接相关，有1/4的毕业生没有选择好职业，有1/4的
毕业生的专业不能与新兴的行业类型对应起来。在开环大学的环境当中，高等教育对于每个人一生的意义正在发生重大变革，大学更注重对于职业生涯的培养。 自定节奏的学习旨在促进学术探索，然后提升学科的内在严谨性。学生根据他们的个人意愿按照自己的节奏来完成各阶段的学习。在传统大学中，本科生按照一到四年级划分，而《斯坦福大学2025计划》决定打破陈旧的四年级划分，代之以“CEA”——调整(Calibrate)、提升(Elevate)和启动(Activate)三阶段。这一过程中，先进的学习技术会为学生和老师提供一种新型认知的反馈(见表2)。 学生应该知道怎样才能最好地学习。调整期提供短期(1～7天)的由教员精心设计的微课程。通过微课程的学习，学生可以了解不同领域以及教师的不同特长，了解不同的学习模型以及职业规划轨迹。学生进而根据自身喜好、自制力以及学习习惯等来选择学习的时长(6～18个月)，从而找到学习的差距，建立有意识的学习自信。 教师起初会提供短期的课程，快速地培养学生对教学与实践的兴趣。这些课程还允许教授更广泛地接触学生，这些教授能够识别并培养出最适合在某领域成为专业人才的学生。 该阶段将带领学生进入一个专门领域。对待专业知识的严谨态度是此阶段的关键所在。学生开始组建个人顾问委员会，包括学术导师、个人导师以及高年级同学和信任的伙伴。预计到年，个人顾问委员将会取代其他形式的学术咨询。
九年级下册第12课《人生》教学设计 教学目标 1、学习通篇为喻进行说理的写作方法。 2、探究作者的创作意图，表达什么意念，肯定或赞扬什么精神。 3、进行情感态度和价值观教育，思考如何选择自己的人生。 教学重点 1、分析概括四个场面，三大人群，培养概括提炼，分析归纳的能力。 2、深入探究作者的写作意图。 教学难点 揣摩关键语句，体会作者对生命珍爱的情感，及让一生过得有意义的信念和志向。 课时安排 1课时 教学构思与方法 ①导入激趣。联系生活，拉近学生与作品的距离，激发学生阅读表达的兴趣。 ②整体感知。速读课文，整体感知课文内容，为深入探究打下基础。 ③合作探究。四边互动，深入探究课文内容，鼓励学生发表独特见解。 ④拓展延伸。联系实际，张扬学生的鲜明个性，培养其创造性思维。 教学过程 一导入激趣 师：你知道你的一生会有多少次庆典活动吗？ 有出生庆典、满月、周岁、婚庆、古稀…… 师：是的，人每走一段时间，总有一次庆典，直到你离开人世，你的后人还要为你举办一次隆重的告别典礼。 这些仪式串起了人的完整的一生。你认为人的一生要怎么样度过呢？ 二整体感知 师：古往今来。许多大师用他们的生命和智慧诠释着人生。奥斯特洛夫斯基说：“人的一生应当这样度过，当他回忆往事的时候，不因虚度年华而悔恨，也不因碌碌无为而羞耻。”今天我们一起学习丹麦作家勃兰兑斯的《人生》，看看勃兰兑斯是怎样看待人的一生的。 1.请同学们仔细听读电子课文。 边听边思考：勃兰兑斯是怎样理解人生的？文中都从哪些方面为喻来写人生？ 2．扫除字音障碍
三合作探究 提问：1.勃兰兑斯是怎样理解人生的？文中都从哪些方面为喻来写人生？ 按作者的四个比喻，全文按所描写的场面自然地分为四个部分。 2.他是怎样把人生作比喻的?把相应的句子找出来,读一读。你能理解各 个比喻的含义吗？ 人生不满百，不懈的攀登。 向思想深处发掘，钻研。 渴望征服、开拓进取。 努力工作、取得成果。 3.勃兰兑斯将人生所作的后面三个比喻：地洞、广阔领域、工场，分别照应的有三种人，谁说说看是哪三种人？ 地洞里挖掘的人，就是像阿基米德一样的科学家； 征服广阔领域的人，指的是政治家、军事家； 工场劳动的人，就是普通的劳动者。 4.你可以从实际生活中为这三种人补充几个例子吗？ 5.这三种人各有什么样的精神？ 不屈不挠、顽强奋斗，为了事业而忘却生命. 热爱挑战、开拓进取 刻苦勤奋、吃苦耐劳 四拓展延伸 师：勃兰兑斯说的三种人是不是将人类全部概括进去了呢？ 学习了这篇文章，你把人生比作什么？请你也试写几句有深意的文字。 师：请几个同学读一读自己的仿写，有多少就说多少。 师：真不错！今天，我们读了勃兰兑斯的《人生》，使我们对人生的意义有了全新的理解，每个人对人生的态度是不一样的，我们国家也有不少的优秀作家对人生也有很精彩的思考，请同学们读一读冰心的相关文章。 五课堂小结 六作业布置 1.用一种比喻表达你对中学生活的看法。写一段文字。 2.你还知道哪些名人有关人生的思考？思考如何选择自己的人生，树立正确的人生观。
NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训 练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词： 训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：
NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：
点此下载完整数据集
斯坦福大学和哈佛大学的比较 斯坦福大学和哈佛大学哪个好？哈佛大学位于东北部的波士顿城市，美国最古老，最有文化，经济发达的中心城市。如果对海外留学有疑问，可以在线咨询小马过河留学专家，也可拨打全国免费咨询电话：4008-123-267！ 斯坦福大学，则位于正好相反的西部加利福尼亚州，被视作“西岸的哈佛”。加州是美国的人口第一大洲，面积第三大洲。最大最著名的城市是“洛杉矶”，加州是美国经济最发达的州。农业和制造业两大发达产业，因为气候宜人，风景优美，也是世界旅游胜地。 如果说，哈佛大学代表着美国传统的人文精神，那么，斯坦福大学则是二十一世纪科技精神的象征。 因为斯坦福拥有八千多英亩的面积，学校想怎么样用也用不完，于是一九五九年工学院院长特门提出了一个构想——这便是斯坦福大学的转折点：将一千英亩以极低廉、只具象征性的地租，长期租给工商业界或毕业校友设立公司，再由他们与学校合作，提供各种研究项目和学生实习机会。 斯坦福就成为美国首家在校园内成立“工业园区的大学”。 斯坦福使自己置身于在美国的前沿：“工业园区内企业一家接一家地开张，不久就超出斯坦福能提供的土地范围，向外发展扩张，形成美国加州科技尖端、精英云集的“硅谷。 因为离硅谷近，就业创业机会很多。 造就了斯坦福大学以创新为主，学生企业较多。 硅谷相当一部分企业是由斯坦福的教授和学生建立的，像大家熟悉的GOOGLE。 由于在加州，学校的亚裔学生也比较多，著名华裔校友有雅虎创始人杨致远。 校园那是相当的漂亮，可能是世界上最美丽的大学校园之一。 斯坦福的腾飞，是七十年代之后的事，恐怕我们还得归功于斯坦福的“大。八千多英亩的面积，学校想怎么样用也用不完，于是一九五九年工学院院长特门提出了一个构想——这便是斯坦福大学的转折点：将一千英亩以极低廉、只具象征性的地租，长期租给工商业界或毕业校友设立公司，再由他们与学校合作，提供各种研究项目和学生实习机会。斯坦福成为美国首家在校园内成立“工业园区的大学。得益于拿出土地换来的巨大收获这个建议，斯坦福使自己置身于在美国的前沿：“工业园区内企业一家接一家地开张，不久就超出斯坦福能提供的土地范围，向外发展扩张，形成美国加州科技尖端、精英云集的“硅谷(Silicon Valley,也译作“矽谷)。斯坦福大学被科技集团与企业重重包围，与高科技、与商界、更与实用主义和开拓精神这些典型的“美国精神建立密切的联系。随着美国西海岸“高科技带的兴起，
第一课规划人生 教学目标： 1、让学生了解规划人生的重要性； 2、讨论并提供规划人生的方法； 3、通过讲述规划人生的重要性，让学生学会人生设计与规划。教学重点、难点： 1、让学生认识到规划人生的重要作用； 2、怎样制定科学的人生规划？ 教学方式： 讲述和讨论 课前准备： 准备多个因为规划人生，最终获得成功的事例。 教学时间与场地 （一）教学时间：1课时 （二）教学场地：课室 教学步骤 1、讲故事导入课题。 故事的题目是《张艺谋与放牛娃》《高倩的人生规划》。先让学生自主阅读两个故事，读完故事后，问学生有什么体会？动笔写一写。 生：回答体会。 师：说明了规划人生对我们的成长影响很大，我们今天的课题就
是“规划人生”。 板书：规划人生 2、让同学们讲自己知道的有关“规划人生”的故事。老师进行总结。 师：讲“把一张纸折叠51次”故事。 师：同学们想想，这个例子说明了什么呢？说明了有的时候看得见的力量比看不见的力量更强大。 3、请同学们想想怎么制定科学的人生规划？同学们可以通过采访和调研进行。 A、谈理想--根据自身的特点选择职业 制定人生规划，第一步要明确自己的优势和兴趣爱好，然后分析哪些职业适合自己，哪些职业不适合自己，自己最喜欢那个职业，自己最擅长那个职业。因为只有适合自己的才是最好的，才可以在工作岗位上发挥自己特长，干出一番事业来。 请同学们认真思考并填写下面的表格。表格填写完毕后，所属门类相同的同学组成一个小组，小组内互相交流，并提出自己的见解。B、知职业---利用各种资源感知职业。 （1）采访身边的人物。采访之前，考虑好要问的问题，真正采集到自己最想要了解和知道的信息。 （2）利用网络资源。比如从网上搜索一些关于警察、律师、教师、公务员等的短视频等。
美国斯坦福大学花费 斯坦福大学学费： 常规研究生学费：$47,331 工程学院：$50,424 工商管理学硕士(第一年)：$66,540 医学博士：$54,327 法学院：$56,079 斯坦福大学生活费： 宿舍费：$4,110(每季度) 伙食费：$1,940(每季度) 个人开销：$1,290(每季度) 当地交通费用：$410(每季度) 斯坦福大学其他费用： 书本费：$510(每季度) 校园健康服务费用：$203(每季度) 医疗保险费用：$1,656(每季度) 斯坦福大学介绍 斯坦福大学是一所享誉世界顶尖的私立研究型大学，也被公认为是世界最杰出的大学之一。它占地35平方公里，是美国面积第二大的大学。斯坦福大学是一所大型、拥有高住宿率及招收研究及专业学科生为主的研究型大学，其教学获得西部学校和学院协会的认可。长期以来，斯坦福也是最难入读的高等学府之一，可见其对学生能力要求之高。 以上是美国留学斯坦福大学费用的相关介绍，希望可以帮到您。
美国斯坦福大学计算机专业的录取条件 True斯坦福大学Stanford University Stanford的CS设在工学院，规模较大，Faculty中不乏图灵奖得主和各个学科领域的大腕人物。在CS科研方面，斯坦福的理论、数据库、软件、硬件、人工智能等各领域都是实力强劲的顶级高手。而斯坦福独具优势的地理位置——位于硅谷，也使得Stanford堪称CS的天堂。斯坦福的CS专业还有与法学院以及MBA合作的项目，开给那些对CS感兴趣的法学硕士和MBA学员。 录取条件 GRE不设最低限 语言成绩托福≧100 GPAMS3.5以上，PhD3.6以上 学费$45,480/年
《自然语言处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课号：CS229 2、课程名称（中/英文）：自然语言处理/Natural Language Processing 3、学时/学分：32/2 4、先修课程：程序设计语言 5、面向对象：本科三\四年级（ACM班） 7、教材、教学参考书： ?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995. ?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Springer-Verlag, 1999 二、本课程的性质和任务 自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，进行摘要和评价，并进行介绍、提问和讨论，使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上，要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目，使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理 论和技术并最终加以实践。 三、本课程教学内容和基本要求 1. Overview (4)
https://www.doczj.com/doc/d17028741.html, 立思辰留学360介绍，斯坦福大学被《美国新闻与世界报道》评为全美第5名明星级大学，全美学术排名第一。2002年《美国新闻》公布了最新的全美研究生院排行，工程学院属全美第二，教育学院全美第二，商科研究生院更是高居第一，企业管理研究所和法律学院在美国数一数二，法学院在美国法学院排名中也一直位于前列。曾一度，美国最高法院的九个大法官，竟有六个是从斯坦福大学的法学院毕业的。博士课程排名中，生物学第一，计算机科学与卡内吉·梅隆大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校并列第一，地质学第三，数学与普林斯顿大学、加州大学伯克利分校并列第三，物理学与哈佛大学、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校并列第三，应用数学第四，化学第五。其他名列前茅的课程还有英语、心理学、大众传播、生物化学、经济学和戏剧。据最近一份官方统计表明，斯坦福大学应届毕业生年平均收入高居全美大学之冠。 院校地位： 斯坦福大学位于这个文化冲击的版块上，更是兼容各种异文化的特殊概念，汇流出一脉特殊的校园文化主体。立思辰留学介绍，中国学生可能或多或少都听过斯坦福这个学校，而斯坦福各科系的研究成绩在美国学校排行榜上总是位居全美前列。斯坦福之所以能够在美国高等教育界称霸，与他独特的校园生态息息相关。斯坦福的校训（ University Motto ）是 Die luft der Freiheit weht ，这句话传自 16 世纪的德国人类学家修顿（ Ulrich von Hutten ），中译为：自由风，吹〈 the wind of freedom blows 〉。 修顿早年的作品富有非常浓厚的批判精神，而他深信自己的批判精神来自于希腊时期西方文化便保有的哲学传统。斯坦福引用这句话作为校训，更可见该校强调个人色彩的创校精神。
《哲学与人生》课程整体教学设计 一、基本信息 学分：2 课程类型：公共基础课 学时：34—38 授课对象：2014级学生 班数：9 授课教师： 二、课程设计的主要依据: 1.理论依据： 《哲学与人生》是中等职业学校学生必修的一门德育课程。本课程以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，对学生进行马克思主义哲学基本观点和方法及如何做人的教育。其任务是帮助学生学习运用辩证唯物主义和历史唯物主义的观点和方法，正确看待自然、社会的发展，正确认识和处理人生发展中的基本问题，树立和追求崇高理想，逐步形成正确的世界观、人生观和价值观。 2.现实依据： 中职学生知识水平、思维能力不高，对德育课学习热情不高，这给上课带来一定难度。他们有的是非不分，有时也很叛逆。这就要求正确引导他们学会如何做人。 三、课程目标设计 1、知识目标? （1）了解一切从实际出发、正确发挥自觉能动性、物质运动的规律性等辩证唯物论的基本观点；理解从实际出发、尊重客观规律是正确发挥自觉能动性进
行人生选择、走好人生路的前提和基础。? （2）了解事物是普遍联系和发展的，矛盾是事物发展的动力等基本观点；理解营造和谐人际关系、正确对待人生矛盾、树立积极向上的人生态度对人生发展的哪个要作用。 ? （3）了解实践和认识、现象和本质的辩证关系；理解明辨是非、理性思维、不断创新对提高人生发展能力的作用。? （4）了解社会发展规律、社会理想与个人理想以及理想信念与意志、责任之间的辩证关系，理解人生目标、人生理想和个人的社会责任等人生问题。? （5）了解人的本质的社会历史性、人的价值是社会价值和自我价值的统一，以及社会进步对人全面发展的客观要求；理解利己与利他的辩证关系，在劳动奉献和自身发展中实现人生价值。? 2、能力目标? （1）把握客观规律，明确人生发展方向，做一个自强不息、用于行动、干预行动、善于行动的人。? （2）处理好自己与家长、老师、同学、朋友等的人际关系，正确对待自身成长中的困难和挫折，解决好现阶段人生发展中遇到的矛盾。? （3）积极投身社会实践，在实践中不断探索、及时总结人生发展过程中成功和失败的经验教训；学会分析判断现实生活中的是与非，透过现象看本质；掌握科学思维方法，在学习和实践中不断创新。? （4）自觉地把个人成长纳入社会发展之中，确立正确的人生目标和人生理想。? （5）正确处理个人与社会、奉献与索取、个性自由与全面发展的关系，自觉地在社会中发展自我、创造人生价值。? 3、素质目标
斯坦福大学就业薪资报告六位数年薪比比皆是 在《普林斯顿评论》(Princeton Review)就学生职业前景对美国各个商学院进行的排名中，斯坦福大学工商管理研究生院(简称，斯坦福商学院，Stanford Graduate School of Business)名列前茅。它已经连续三年上榜。在前不久出版的《296所最好的商学院》2015版(The Best 296 Business Schools)中，这家总部位于纽约的考试培训和教育服务公司在兼顾这些院校提供的统计信息和来自21,600名学生的问卷调查所作出的职业前景评级中，将斯坦福商学院评为全美顶尖的商学院。另外，自1993年以来，《普林斯顿评论》也一直出版年度商学院和法学院指南。这些指南已经连续十年向大学毕业生提供有关学术经验、生活质量、最佳教授和职业前景方面的排名。 就业与薪资表 为了计算哪所商学院的职业前景最好，普林斯顿评论采纳了学校提供的两组数据：平均起薪和毕业三个月后的就业率。然后该公司又对学生调查的结果进行考量，调查让学生对自己所在学校的六个方面进行评价：在竞争激烈的市场中，学校帮助学生找工作的努力;学校就业办公室的工作质量;前来校园招聘的企业水平;校外项目、实习和老师辅导的机会;学生认为自己从其工商管理硕士(MBA)专业中所获得的职业准备;以及同导师工作的机会。 斯坦福大学的学生对其母校的评分很高，虽然普林斯顿评论并未在其指南中公布这些信息。根据学校提供的数据，毕业三个月后，93%的毕业生都找到了工作。平均起薪：119,000美元。普林斯顿评论还报告表示，最大比例的斯坦福大学毕业生，即33%，进入咨询业，32%从事金融职业。斯坦福大学住校生每年学费和住宿费为55,200美元。加上住校的生活费，每年的费用达到78,000美元。
课程编号：S0300010Q 课程名称：自然语言处理 开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：关毅刘秉权 先修课程：概率论与数理统计适用学科范围：计算机科学与技术 学时：40 学分：2 开课学期：秋季开课形式：课堂讲授 课程目的和基本要求： 本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习，使学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音识别）的研究奠定基础。 课程主要内容： 本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。 1 自然语言处理技术概论（2学时） 自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线；自然语言处理技术的发展概况及主要困难；本学科主要科目；本课程的重点与难点。 2 自然语言处理技术的数学基础（4学时） 基于统计的自然语言处理技术的数学基础：概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件，包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注；如何处理成批的文件等实践内容 3 自然语言处理技术的语言学基础（4学时） 汉语的基本特点；汉语的语法功能分类体系；汉语句法分析的特殊性；基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。 4 分词与频度统计（4学时） 中文分词技术的发展概貌；主要的分词算法；中文分词技术的主要难点：切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法；中外人名、地名、机构名的自
情绪与情感的种类 一、情绪的种类 1、心境 心境是一种微弱而持久的情绪状态，它构成人的心理活动的背景。当一个人出现愉快心境的时候，无论遇到什么事情都会感到是愉快的；当一个人处在苦闷心境的时候，无论遇到什么事情都会感到闷闷不乐。这就是心境。 心境具有弥漫性的特点。所谓弥漫性，是指心境并不是对某一特定事物的情绪体验，而是某一种特定情绪发生后并不马上消失，还要保留一段时间。在此时间内，人们把这种特定情绪投射到其他事物上面，使这些事物都带上先前的情绪性质和特点。 心境产生的原因是多方面的。如工作的好坏，学习万贯的优劣，生活习惯的改变，人际关系的融洽程度，甚至季节的变化等，都可能引起某种心境的原因。但在很多情况下，人并不能意识么引起心境的原因。 心境对人的工作、学习和健康有很大的影响。积极的心境有助于工作和学习，能促使人的主观能动性的发挥，提高人的活动效率，并且有助于人的健康。消极的心境使人意志消沉，降低人的活动效率，妨碍工作和学习，有害于人的健康。因此，要善于调节和控制自己的心境，形成和保持积极、良好的心境。 2、激情 激情是一种强烈的、爆发式的、时间短暂的情绪状态。如暴怒、恐惧、绝望、狂喜等都属于这种情绪体验。在激情状态下，主体往往伴随明显的生理和外部表情变化，如心跳加快，血压升高，呼吸急促，大发雷霆，暴跳如雷等。 激情通常是由对个人有重大意义的事情引起的。如重大成功、惨遭失败和亲人突然去世等，都是对当事人有巨大意义的能引起激情状态的强烈刺激。 激情有积极和消极之分。积极的激情常常能调动人的身心的巨大潜能，激励人们奋不顾身地克服艰难险阻，朝着正确的目标奋进。消极的激情往往使人产生“意识狭窄”现象，致使注意范围缩小，自我控制能力减弱，从而使行为失去控制，做出后悔莫及的事情，对此我们应该采取措施加以控制。 3、应激 应激是出乎意料的紧迫情况所引起的急速而高度紧张的情绪状态，在应激状态下，整个机体的激活水平高涨，使人的肌张力、血压、内分泌、心率、呼吸系统发生明显的变化。由于身体各部分机能的改变，从而使个体发生不同的心理和行为变化。 在应激状态中，人可能有两种行为反应。一种是行为紊乱，忙中生错，不能准确地采取符合当时目的的行动。同时，由于意识的自觉性降低，也会出现思维混乱、分析判断能力减弱、感知和记忆力下降、注意力的分配与转移困难等情况。另一种是虽然身心紧张，但精力旺盛，思维敏捷，活动量增强，从而能更好地利用过去的经验和生理激活状态，急中生智，摆脱困境，化险为夷。 二、情感的种类 1、道德感 道德感是人们运用一定的道德标准评价自身或他人行为时产生的情感体验。如果自己或他人的行为符合道德标准，便会产生肯定的道德体验，如敬佩、爱慕、赞赏、欣慰等；不符合时，便产生否定的道德体验，如厌恶、羞愧、憎恨等。 道德感是人类所特有的一种高级情感。它是人们把自己的或别人的行为与已有的社会行为规范加以比较的后果，体现了客观事物与主体的道德需要之间的关系。 道德标准是社会历史的发展的产物，道德感也受社会历史条件的制约。不同的时代、不同阶级和不同的社会制度具有不同的道德标准，因而也具有不同的道德感。在阶级社会中，许多道德感带有明显的阶级性。 道德感对人的实践活动有重要作用。它可以帮助人们按照道德准则的要求，正确地去衡量周围人们的各种思想行为，同时也可以使自己的思想、行为自觉地符合社会道德准则，做一个道德
人生规划初四年级备课笔记 学校：招远第十六中学年级：初四 姓名：李秀丽 使用日期：2010年9月
目录 序号课题备课时间 1 学期教学计划9.15 2 第一单元用规划描绘人生的画卷9.27 3 精彩的人生需规划10.12 4 职业是人生的“正剧”10.26 5 第二单元天才也怕入错行11.3 6 兴趣与职业11.18 7 性格与职业12.7 8 能力与职业12.24 9 第三单元走近“三百六十行”11.16 10 职业面面观11.29 11 “冷眼”看热门12.1 12 劳动最光荣12.10 13 第四单元敲开就业大门 14 15 16
科目人生规划内容学期备课年级初四1-4班 一、指导思想 以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想和科学发展观为指导，全面贯彻国家的教育方针，根据教育部《基础教育课程改革指导纲要（试行）》、《山东省教育厅关于深化基础教育课程改革全面提高教育质量的意见》，依据《山东省教育厅关于印发山东省义务教育地方课程安全教育、环境教育、传统文化和人生规划课程实施指导意见（试行）的通知》、《山东省义务教育地方课程人生规划课程实施指导意见（试行）》，把九年级学生的人生发展规划和职业准备融入课程内容体系中，培养学生正确的人生观、劳动观和职业价值观，增强社会责任感和适应职业生活的能力，引导学生成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义建设者和接班人。 在实践探索中帮助青少年建立实际的自我观念，帮助学生了解自己、了解职业、了解社会，正确认识自我和把握未来，根据社会需要和个人的兴趣特长、性格与能力，帮助每个学生制定“人生设计计划”，初步选择继续学习或就业类别的方向。并借助职业生涯的选择与人生的规划，建立相适应的人生目标，积极挖掘学生的潜力与创新素质，为每个学生的人生发展提供支撑平台，明确自己富有特色的发展方向和领域，培养具有独立性、主动性、创造性，适应国际竞争、社会变革的新型人才，促进青少年人生目标的追寻与实现。 二、实施措施 1、课程建设目标 （1）开发人生规划与职业指导教育校本课程。学校在执行国家课程和地方课程的同时，围绕着“人生设计”这一主题，开发出适合本校特点的课程，力求使此校本课程最大程度满足不同层次的学生对未来人生设计的需求。 （2）学校积极探索人生规划与职业指导教育课程的实施途径和操作模式，建立起必修课程与选修课程相统一的课程管理制度。学生根据自己个性差异、学科特长，选择适合自己的校本课程参加丰富多彩的实践活动，培养创新精神和实践能力，实现健康可持续发展。 （3）创办办特色学校。学校借课程开发与研究，以求探讨一种适合学校实际、适合新课改培养目标、素质教育培养需要的校本课程体系，促进学生发展和教师专业成长，形成“人生设计”校本课程的评价体系，进而更好的营造一个充满人性化、活力化、热情化、主动学习化、人文化的校园环境，培育学校个性和特色。 2、学生发展目标 使学生识别他们的学习和职业生涯的目标，并获得认识自己将来在社会上择业选择的技能，帮助学生发现自己的信息，培养多方面特长，并把这些信息和技能应用到他们将来的职业生涯规划中去，为将来走向社会和个人做出明智的职业决策做好充分的准备。 （1）在个性心理素质方面，培养学生有积极向上的人生追求目标，使学生有求知的欲望和广泛的兴趣和需要，增强健康的心理和坚韧勇敢的性格，并成为多种人生健康行为的动因。
美国斯坦福大学公布2025计划 名称： 美国斯坦福大学 Stanford University 所在位置：美国，299 Campus Dr # D345 Stanford, CA 94305
QS排名：3 USNEWS排名：5 学费：42690 美金 录取率：0.06 University) 开环大学是《斯坦福大学2025计划》中最关键的计划之一。该计划创新性地解除了入学年龄的限制，17岁前的天才
少年、进入职场的中年以及退休后的老人都可以入学。这是区别于传统闭环大学(18～22岁学生入学，并在四年内完成本科学业)的最主要一点。另外一个鲜明的特色是延长了学习时间，由以往连续的四年延长到一生中任意加起来的六年，时间可以自由安排。 开环大学中的学生很有可能是处于各个年龄段以及从事不同工作的一群人，他们可能是天真的孩子，也可能是富有经验的长者。因此，开环大学形成了独特的混合学生校园，打破了年龄结构。学生之间更容易建立起合作、强劲与持久的社会网络。同时，这种开环也意味着斯坦福大学的入学申请将更具有竞争压力。有限的名额将在背景各异、年龄不同的申请者中产生。 实际上，开环大学并不是空想出来的，在2015年就有迹象表明开环大学出现的潜在可能。据相关报道，仅有1/4的学生毕业后从事的工作与大学专业直接相关，有1/4的毕业生没有选择好职业，有1/4的毕业生的专业不能与新兴的行业类型对应起来。在开环大学的环境当中，高等教育对于每个人一生的意义正在发生重大变革，大学更注重对于职业生涯的培养。 自定节奏的教育(Paced Education)
自定节奏的学习旨在促进学术探索，然后提升学科的内在严谨性。学生根据他们的个人意愿按照自己的节奏来完成各阶段的学习。在传统大学中，本科生按照一到四年级划分，而《斯坦福大学2025计划》决定打破陈旧的四年级划分，代之以“CEA”——调整(Calibrate)、提升(Elevate)和启动(Activate)三阶段。这一过程中，先进的学习技术会为学生和老师提供一种新型认知的反馈(见表2)。 第一个阶段：调整(6～18个月) 学生应该知道怎样才能最好地学习。调整期提供短期(1～7天)的由教员精心设计的微课程。通过微课程的学习，学生可以了解不同领域以及教师的不同特长，了解不同的学习模型以及职业规划轨迹。学生进而根据自身喜好、自制力以及学习习惯等来选择学习的时长(6～18个月)，从而找到学习的差距，建立有意识的学习自信。 教师起初会提供短期的课程，快速地培养学生对教学与实践的兴趣。这些课程还允许教授更广泛地接触学生，这些教授能够识别并培养出最适合在某领域成为专业人才的学生。
岗位说明书系列 自然语言处理工程师岗位 工作职责 （标准、完整、实用、可修改）
编号：FS-QG-78290自然语言处理工程师岗位工作职责Job Responsibilities of Natural Language Processing Engineer 说明：为规划化、统一化进行岗位管理，使岗位管理人员有章可循，提高工作效率与明确责任制，特此编写。 简介:自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。 自然语言处理工程师职位描述(模板一) 岗位职责:
1.负责自然语言处理基础模块开发及应用，优化属性预测分类器; 2.从半结构化或非结构化数据中抽取结构化信息，建立并完善特定领域知识图谱; 3.研发知识表示、知识图谱、知识管理和知识工程相关模型及算法; 4.负责调研最前沿的人工智能技术，追踪并实验最新NLP前沿技术，参与搭建和实现相关模型。 任职要求: 1.计算机及相关专业本科以上学历; 2.熟悉自然语言处理方向常用技术，如分词、词性标注、命名实体识别，关系抽取，句法分析等; 3.熟悉信息抽取相关的算法和逻辑; 4.熟悉知识图谱的构建，熟悉图数据库，拥有知识图谱相关的开发经验优先; 5.熟悉大数据系统架构和开发框架，对深度学习和自然语言处理有深入的研究和实践的优先。自然语言处理工程师职位描述(模板二)
（情绪管理）第七章情绪与 情感
第七章情绪和情感 【考试要求】 通过对本章的学习，了解情绪和情感的概念及俩者的区别和联系，掌握情绪情感的俩极性表现以及俩者的种类，情绪理论，情绪情感的功能，尤其要掌握心境、激情、直激的概念，能根据具体事例来区分道德感、美感、理智感；熟悉情绪的机体变化和外部表现，需要的概念及其分类；正确理解马斯洛的需要层次说，激奋水平和心理活．动的关系，情绪和学习效率之间的联系，情绪和心身健康的关系；熟悉情绪理论的著名代表人物及其观点；能联系实际综合分析和掌握情绪情感在教育中的应用，以及良好情绪的培养。 【大纲内容和重点】． 第壹节情绪和需要 壹、什么是情绪和情感 广义的情绪包括情感，是指人对客观事物是否符合自己的需要所产生的态度的体验。它是人脑对客观世界的壹种反映形式，产生的根源在于客观现实本身。 情绪和有机体的需要密切联系着，它是以需要为中介的壹种反映形式。客观世界的某些刺激且不能全都引发人的情绪，只有和人的需要有直接或间接联系的事物，才使人产生情绪体验。通常，那种能满足人的某种需要的对象，会引起人的肯定的情绪体验(如满意、愉快、喜悦等)；反之，那种妨碍或干扰某种需要得到满足的对象，则会引起否定的情绪体验(如不满意、痛苦、忧愁、恐惧、愤怒等)。 二，需要 需要是个体和社会的客观需求在人脑中的反映，是个体或群体对其生存和发展条件所表现出来的依赖状态，是个体心理活动和行为的基本动力。它通常表现为个体在生活中感到某种欠缺而力求获得满足的壹种内心状态。 人既是壹个自然实体，又是壹个社会实体，且且是二者的统壹。作为自然实体，为了生存和
发展，必然依赖某些自然条件，如空气、水、食物等。作为壹个社会实体，其个性的形成和发展，必须依赖群体、交往等社会条件。当个体缺乏某种依赖条件时，就会体验到“缺乏感”的心理状态。若这种状态被明显意识到，则称为愿望；若无明显意识，则称之为意向。所以，需要常常以壹种“缺乏感”被个体所体验着，且以愿望、意向的形式表现出来，最终导致为推动人进行活动的动机。 三、需要的种类 按照需要的产生和起源，即从总的方面，能够把需要分为生理需要和社会需要。生理需要是指和保持个体的生命安全和种族的延续相联系的壹些需要。社会需要是对维持社会发展所需求事物的反映。 按照需要的对象的性质，需要可分为物质需要和精神需要。所谓物质需要是指人对物质对象的需求，如对衣、食、住有关物品的需要，对工具和日常生活用品的需求等等。在物质需要中，既有生理需要，又有社会需要。所谓精神需要是指人对社会精神生活及其产品的需求，如对知识的需要、对文化艺术的需要等。 四、马斯洛的需要层次说 马斯洛(A.H．Maslow)，美国心理学家，他认为，人的壹切行为都是由需要所引起的，他根据需要的发展水平，把需要划分为不同的层次，提出了著名的需要层次理论。他把不同层次的需要从低级到高级排成梯级，最低层是生理需要，中间层有安全需要、归属和爱的需要、尊重的需要，最高层是自我实现的需要。 1．生理需要。生理需要是人类最原始、最基本的需要。他把人类的生理需要作为需要层次的基础或根本，只有这壹层次的需要满足了，才会出现高层次的需要 2．安全的需要。当生理的需要得到壹定满足之后，安全需要就会随之而来。 3．归属和爱的需要。归属和爱的需要是在安全的需要得到满足时才会出现的。这种归属和