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一个标准的议论段必须“麻雀虽小，五脏俱全”，依次包括五种功能不同的句子观点句阐释句材料句分析句总结句1、观点句:（1）位置:主体段的段首（2）句式:简洁的陈述句（3）数量:一句（4）句末标点:句号2、阐释句:紧跟观点句，力求清晰简洁易懂。
3、举例要求:举事实论证，叙述讲究简明扼要，选材角度准确。
要求只写人物、事件、结果；不要细节描写，删除无关情节，紧扣观点句，最好点出关键词。
4、分析句:紧扣主题，结合选材，对事实进行切中肯綮的剖析。
5、结论句:联系实际，适当延伸，回应段首观点句。
（一）假设分析法坚持就是胜利。
（观点句）面对困难和险阻，唯有坚持，勇于永不言弃，才有可能成功。
（阐释句）欧立西为了发明一种新药，坚持进行实验，失败了，总结教训再干，一直实验了606次，才获得了成功，制出了以实验次数命名的新药606。
（材料句）新药的问世是坚持的结果。
假如欧立西仅仅实验一次，失败后就撒手不干了，新药当然不会问世。
就是他实验了605次，失败了以后不再坚持，也绝不可能有新药的制成；（分析句）正是因为他坚持到了最后，才获得了最后的胜利。
（总结句）（二）因果分析法自信，但不能盲且。
（观点句）三国时的马谡乃蜀军一员大将。
镇守街亭，他把二十万大军驻扎在高山上，久经沙场的老将王平力劝他撤离此山，理由让在场的将士信服，但唯有马谡仍然坚持自己的意见，结果被司马氏围山断水，放火烧山，蜀军不战而乱，几乎全军覆没。
马谡也依军法被处斩，身首异处。
（材料句）街亭失守，是因为马谡不懂兵法吗？不，他自幼熟读兵法，曾献计于诸葛亮，使其七擒孟获，平定南方边境。
马谡的失败，是因为他狂妄自大，盲目自信，不能听取别人的正确意见。
（分析句）所以在生活中，我们要自信，但绝不能盲目。
（总结句）（三）同构相叠段1.什么是同构相叠段？“假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。
君子生非异也，善假于物也。
”同构相叠段两个事例性质相同，并列在一起，共同证明一个道理。
计算机学院综合实训报告互联网文本分析-情感计算姓名班级学号学科专业同组成员指导教师日期目录1. 序言 (2)1.1.选题背景 (2)1.2.名词解释 (3)1.3.参考资料 (4)1.4.选题目的及意义 (4)2. 课题需求分析 (5)2.1.功能需求 (5)2.2.接口需求 (6)2.3.开发环境需求 (7)2.4.性能需求分析 (7)3. 系统概要设计 (8)3.1.系统体系结构 (8)3.2.系统功能设计 (10)3.3.数据输入输出格式设计 (11)4.系统详细设计与实现 (12)4.1．互联网文本分析-情感计算的设计与实现 (12)4.2关键算法设计与实现 (17)4.3接口代码 (29)5．实训总结 (31)5.1技术总结 (31)5.2思想总结 (31)1.序言1.1.选题背景用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。
因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。
实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。
前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。
因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。
历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。
但这种状况已有所改变。
无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。
从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。
典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。
论辩挖掘研究宋巍1，魏忠钰21首都师范大学，2复旦大学个人简介：宋巍，首都师范大学信息工程学院，讲师，中国中文信息学会青工委委员，在哈尔滨工业大学计算机系获得学士、硕士和博士学位。
研究方向为信息检索与自然语言处理，主要研究兴趣包括用户分析、文本篇章分析与质量评估以及面向教育领域的自然语言处理等，在SIGIR,WWW,COLING,EMNLP等一流与重要国际会议及相关期刊发表论文10余篇。
魏忠钰，复旦大学大数据学院，青年副研究员，中国中文信息学会青工委委员，美国德州大学达拉斯分校博士后，博士毕业于香港中文大学，在哈尔滨工业大学取得学士和硕士学位。
从事自然语言处理，社会媒体分析，论辩挖掘等方面的研究，在SIGIR，ACL，COLING 等国际一流与重要会议发表论文10余篇。
在刚刚结束的国际计算语言学会议COLING 2016上，剑桥大学的Simone Teufel教授以计算论辩(Computational Argumentation)为主题进行了大会报告，获得强烈反响。
近年来，自然语言处理顶级会议ACL以及人工智能顶级会议IJCAI均曾开设关于论辩挖掘(Argumentation Mining)的讲习班或Workshop。
不经意间，论辩一词开始频繁地出现在我们的视野里。
本文将简要介绍论辩挖掘及相关工作。
1引言论辩(Argumentation)研究辩论和推理的过程，是一个涉及到逻辑、哲学、语言、修辞、法律和计算机科学等多学科的研究领域。
在人工智能领域研究论辩激发产生了一个新的研究方向——计算论辩(Computational Argumentation)[1]。
计算论辩试图将人类关于逻辑论证的认知模型与计算模型结合起来提高人工智能自动推理的能力。
论辩挖掘(Argumentation Mining)是计算论辩中一个重要的任务，它的主要目标是自动地从文本中提取论点(Argument)，以便为论辩和推理引擎的计算模型提供结构化数据。
如何从文章中识别主要观点在我们日常的阅读中，无论是书籍、报纸、杂志，还是网络上的各种文章，能够准确识别出主要观点是一项非常重要的能力。
这不仅能帮助我们快速获取关键信息，提高阅读效率，还能让我们更好地理解作者的意图，深入思考问题。
那么，如何从一篇文章中识别主要观点呢？首先，我们要对文章的体裁有一个清晰的认识。
不同的体裁，其主要观点的呈现方式可能会有所不同。
比如，议论文通常会在开头提出论点，然后通过一系列的论据来进行论证；记叙文则往往通过讲述一个故事或经历来传达某种情感或道理，其主要观点可能需要我们在阅读完整个故事后进行总结和提炼；说明文则侧重于对事物的性质、特征、功能等进行介绍和说明，主要观点可能就蕴含在对这些内容的描述之中。
接下来，我们要留意文章的标题和开头部分。
很多时候，标题就能够直接反映出文章的主要内容或核心观点。
而文章的开头，作者也常常会在这儿点明主题，为后面的论述奠定基础。
例如，一篇题为《健康饮食的重要性》的文章，很可能主要观点就是阐述健康饮食对于身体和生活的积极影响。
在阅读过程中，要特别关注文中的关键语句。
这些关键语句往往能够直接表达出作者的主要观点。
比如，“综上所述”“由此可见”“总之”等标志性的词语后面，通常会跟着作者的总结性观点。
此外，段落的开头和结尾句也常常包含重要信息，有可能就是该段落的核心观点。
除了关注关键语句，我们还要注意作者所使用的论证方法和举例。
通过分析这些论证和例子，我们可以更好地理解作者想要表达的主要观点。
比如，如果作者列举了一系列因为不健康饮食而导致疾病的例子，那么其主要观点很可能是强调健康饮食的必要性。
另外，要注意文章的逻辑结构。
一篇条理清晰的文章，通常会按照一定的逻辑顺序来展开论述。
比如，可能会采用总分总的结构，先提出总的观点，然后分别从不同方面进行阐述，最后再进行总结和强调。
了解文章的逻辑结构，有助于我们更准确地把握主要观点。
对于篇幅较长的文章，我们可以尝试进行概括和总结。
基于语义模式的半监督中文观点句识别研究刘荣;郝晓燕;李颖【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2018(54)5【摘要】大规模和高质量的标注语料是进行监督算法分类器训练的重要前提,而进行大规模的语料标注是一项费时费力的工作,并且针对特定的领域还需要该领域专家的介入.提出一种基于语义模式的半监督中文观点句识别方法,可以通过小规模语料的训练识别出中文观点句.首先,通过语义模型提取算法从训练集当中识别出观点句语义模型和非观点句语义模型;然后,将两种模型转化为语义特征,并且加入词汇特征和词性特征两方面特征,通过BootStrapping对小规模标注语料进行训练,得到朴素贝叶斯分类器;接着,使用朴素贝叶斯分类器对大规模未标注的语料进行分类,将可信度高的样本加入训练模型迭代进行训练,直到无样本加入;最后经过多轮迭代得到最终的分类器.实验表明,该方法在只具备少量样本的情况下就可达到83.7%的准确性,证明了该方法的有效性.【总页数】7页(P967-973)【关键词】观点句识别;语义模式;朴素贝叶斯分类器;BootStrapping;特征值;半监督学习【作者】刘荣;郝晓燕;李颖【作者单位】太原理工大学外国语学院;太原理工大学信息与计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于CRF模型的半监督学习迭代观点句识别研究 [J], 丁晟春;文能;蒋婷;孟美任2.基于SVM的中文微博观点句识别算法 [J], 杜锐;朱艳辉;鲁琳;王文华;邓程;喻魁兰3.基于共现词的中文微博观点句识别 [J], 郑诚;张吉赓;杨希4.基于证据理论的多分类器中文微博观点句识别 [J], 郭云龙;潘玉斌;张泽宇;李莉5.基于词项共现关系图模型的中文观点句识别研究 [J], 王明文;付翠琴;徐凡;洪欢因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
如何从文章中识别主要观点在我们日常的阅读中，无论是学术论文、新闻报道、小说故事还是各类社交媒体上的短文，能够准确识别文章的主要观点都是一项至关重要的能力。
它不仅能帮助我们快速理解文章的核心要义，提高阅读效率，还能让我们更好地对所获取的信息进行分析、评价和应用。
那么，如何才能从一篇文章中准确识别出主要观点呢？首先，我们要明确文章的类型和目的。
不同类型的文章，其主要观点的呈现方式和重点往往有所不同。
比如，学术论文通常会在引言部分提出研究问题和假设，在结论部分总结研究成果和主要观点；新闻报道则往往在标题和开头段落就点明关键事件或核心观点；而小说、散文等文学作品的主要观点可能更为隐晦，需要我们通过对人物、情节和主题的综合理解来提炼。
在阅读时，要特别留意文章的标题和开头段落。
很多时候，标题就已经能够给我们一个关于主要观点的初步提示。
而开头段落，作者往往会在这里引出话题，阐述写作的背景和目的，有时甚至会直接点明主要观点。
比如一篇探讨“环境保护重要性”的文章，开头可能会这样写：“随着工业化进程的加速，环境问题日益严峻，保护我们的生态环境已经成为当务之急。
”从这句话中，我们就可以初步判断出这篇文章的主要观点是强调环境保护的紧迫性和重要性。
段落的主题句也是识别主要观点的关键线索。
主题句通常是一个段落中概括性最强、能够统领全段内容的句子。
它可能出现在段落的开头、中间或结尾。
通过找出每个段落的主题句，并对它们进行综合分析，我们就能更好地把握文章的主要观点。
例如，在一个论述“健康饮食”的段落中，主题句可能是“均衡的饮食结构是保持身体健康的基础”，接下来的内容则是围绕这个主题句展开，详细阐述各类营养素的作用以及如何实现饮食的均衡。
此外，注意文章中的关键词和重复出现的概念也非常重要。
作者在阐述主要观点时，往往会多次使用一些关键的词汇和概念。
这些频繁出现的词语往往与文章的核心内容紧密相关。
比如在一篇关于“科技创新推动社会发展”的文章中，“科技创新”“社会发展”“进步”“突破”等词汇可能会多次出现，通过对这些关键词的关注和梳理，我们能够更清晰地理解作者想要表达的主要观点。
中文比较句的自动识别作者：王巍赵铁军徐冰郑德权来源：《智能计算机与应用》2015年第05期摘要：评价文本的比较句识别是比较句情感分析的一项基础任务，具有重要的研究价值。
提出中文比较句自动识别的方法，首先对包含至少一个关键词的候选比较句进行抽取，从而形成候选比较句集合，而后通过对候选比较句集合采用多特征融合的分类方法进行分类。
实验结果表明比较句识别的性能达到87.26%的F1值。
关键词：评价文本；情感分析；比较句识别；多特征融合中图分类号： TP391 文献标识码： A 文章编号：2095-2163（2015）04-Automatic Identify Chinese Comparative SentencesWANG Wei， ZHAO Tiejun， XU Bing， ZHENG Dequan（Machine Intelligence and Translation Laboratory， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， china）Abstract： Comparative sentence identification in evaluative text is an essential task in comparative sentiment analysis， which has important research value. This paper proposes a comparative sentence identification method in Chinese. First， extract comparative candidates which contain at least a keyword to form a set of comparative candidates. Then identify comparative sentences from the set of candidates based on feature fusion. The experiment result shows the F1-score is 87.26%.Key words： Evaluative Text； Sentiment Analysis； Comparative Sentence Identification；Feature Fusion0 引言比较是一种重要的观点表达方式和具有一定价值的认知方式。
