表示努力学习的名言

表示努力学习的名言（精选12篇）

表示努力学习的名言 第1篇

一、天才在于积累，聪明在于勤奋，不要指望幸运，要为明天成功之树，撒下一颗金色的种子。

二、俗话说：早起的鸟儿有虫吃。可俗话又说：来的早不如来的巧。看来成功要求的不仅是勤奋，更需要找对方向，有计划的前行，一路光明。

三、俗话说：一寸光阴一寸金，寸金难买寸光阴。劝君莫要虚度日，勤奋学习勇创新;俗话又说：事要成功须尽力，学无止境在虚心。劝君莫要怕吃苦，诗书万卷圣贤心。祝君成功!

四、感恩无处不在，回报不论大小。我们从感恩父母开始，体会父母辛劳，学会关心理解父母;安心学习，快乐生活，让父母少操心;勤奋学习，以优异的成绩回报父母。我们也要学会关心身边的人和环境，做一名好学生好公民;我们在生活中学会分享，感悟生活的美。在感恩行动中，我们才能真正懂得：感恩是一种幸福，学会回报是一种美德!

五、用勤奋点亮青春的梦想，创造未来的辉煌，用激情吹响青春的号角，奔向明天的幸福，用活力铸造青春的帆船，开往成功的彼岸，五四青年节，愿你青春永驻，努力进取，打造自己美好的明天!

六、面对挫折，我们要坚持不懈;面对困难，我们要迎难而上;面对失败，我们要百折不挠!相信天道酬勤，智慧与勤奋的你定能走向成功!

七、六月鲜花吐香蕊，捷报翩翩紧相随。合家设宴谢师恩，筵间举杯笑纷纷。梦想今朝放光芒，不忘十年勤奋扬。继续迈步求知路，增长才干好前途。愿你前程似锦。

八、寒窗十年多勤奋，换来今日喜讯传。金榜题名人人贺，父母亲人笑开颜。多年梦想终实现，学府深造知识全。宏伟蓝图我创造，美好未来在眼前!

九、形成天才的决定因素应该是勤奋。

十、有你生活甜蜜家庭温馨，有你老人孩子全有照理，有你下班回家热饭香菜，有你勤奋持家生活幸福。就爱你，爱你同甘共苦患难，爱你生死不离不弃，老婆我爱你!

表示努力学习的名言 第2篇

2. 理想是需要的，是我们前进的方向。现实有理想的指导才有前途;反过来，也必须从现实的努力奋斗中才能实现理想。——周恩来

3. 每一发奋努力的背后，必有加倍的赏赐。

4. 世界上那些最容易的事情中，拖延时间最不费力。

5. 先天下之忧而忧，后天下之乐而乐。——范仲淹

6. 如果错过太阳时你流了泪，那么你也要错过群星。

7. 如果不献身给一个伟大的理想，生命就是毫无意义的。——何塞·黎萨尔

8. 有时候理想就像天边的霞云一样，开始的时候，会感到那么的漂亮，那么的壮观，可是随着时间的慢慢消逝，越来越淡，最后消失。

9. 我从来不把安逸和快乐看作是生活目的的本身——这种伦理基础，我叫它猪栏的理想。——爱因斯坦

10. 乐观是希望的明灯，它指引着你从危险峡谷中步向坦途，使你得到新的生命新的希望，支持着你的理想永不泯灭。——达尔文昨日兮昨日，昨日何其少!昨日过去了，今日徒烦恼。世人但知悔昨日，不觉今日又过了。水去日日流，花落日日少，成事立业在今日，莫待明朝悔今朝。——《昨日歌》

11. 尽管世界和人生是坏透了，其中却有一件东西永远是好，那便是青春。——显克维奇

12. 高尚的娱乐，对人生是宝贵的恩物。——鹤见右辅

13. 人生的目的，在发展自己的生命，可是也有为发展生命必须牺牲生命的时候。因为平凡的发展，有时不如壮烈的牺牲足以延长生命的音响和光华。绝美的风景，多在奇险的山川。绝壮的音乐，多是悲凉的韵调。高尚的生活，常在壮烈的牺牲中。——李大钊

14. 生命力同人性一样普通;但是，生命力也和人性一样有时是相当于天才的…… ——肖伯纳

15. 在一切大事业上，人在开始做事前要像千眼神那样察看时机，而在进行时要像千手神那样抓住时机。——培根

16. 如果工作对于人类不是人生强索的代价，而是目的，人类将是多么幸福。——罗丹

17. 莫扎特从不为永恒作曲，但是正因为这个理由，所以他的许多作品均是永恒的。——爱因斯坦

18. 想升高，有两样东西，那就是必须作鹰，或者作爬行动物。——巴尔扎克

19. 只有绝望的赌鬼才肯把全部所有作孤注的一掷。一个商人如果把他的全部财产装在一只船上，人家就管他叫冒失鬼。——席勒

20. 人生伟业的建立，不在能知，乃在能行。

21. 一个人的真正价值首先决定于他在什么程度上和在什么意义上从自我解放出来。——爱因斯坦

22. 人生的道路虽然漫长，但紧要处常常只有几步。

23. 人的感情和行为千差万别，正如在鹰钩鼻子与塌鼻子之间还可能有各式各样别鼻子。——歌德

24. 我的理由是，世界上的事，若不让别人尴尬，也不让自己尴尬，最好的办法就是自我作贱。比如我长的丑，就从不在女性面前装腔作势，且将五分的丑说到十分的丑，那么丑倒有它的另一可爱处了。——贾平凹

25.平庸的生活使人感到一生不幸，波澜万丈的人生才能使人感到生存的意义。——池田大作

26. 有事者，事竟成;破釜沉舟，百二秦关终归楚;苦心人，天不负;卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。

27. 无论才能知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。

28. 高峰只对攀登它而不是仰望它的人来说才有真正意义。

29. 生命是母亲塑造出来的,是上帝赋予我们每个人的.在我看来生命是无法衡量的!

30. 生命是单程路，不论你怎样转变抹用，都不会走回头，你一旦明白和接受这一点。人生就简单得多了。

31. 在我们所具有的一切缺点中，最为粗鲁的乃是轻视我们的存在。

32. 生命是真实的，生命是诚挚的，坟墓并不是他的终结点。

33. 坚韧是成功的一大要素，只要在门上敲得够久够大声，终会把人唤醒的。

34. 每一朵花，只能开一次，只能享受一个季节的热烈的或者温柔的生命。

35. 亲爱的朋友，所有的理论都是灰色的，而宝贵的生命之树常青。

36. 我们的生命是天赋的，我们惟有献出生命，才能得到生命。

37. 生命的意义是在于活得充实，而不是在于活得长久。

38. 人生不是一支短短的蜡烛，而是一支由我们暂时拿着的火炬，我们一定要把它燃得旺盛。

39. 人生不售来回票，一旦动身，绝不能复返。

用符号表示物质的组成学习点拨 第3篇

一、要形成良好的知识结构

“人们掌握知识不应该是零散的,而应该是集装箱式的。掌握知识既在于多少,更在于知识的系统化。”这是现代学习质量观对学习的要求。

因此,在学习本专题时,应把学过的主要知识进行综合、归纳、分类和系统化。这样可避免知识零碎、不成系统,避免死记硬背。

学习时,可总结如下知识结构图:

二、要突破化合价这一难点

本专题最大的难点是“化合价”。化合价的概念“抽象难懂、内容繁杂”,常见元素( 或原子团) 的化合价“识记困难”。要突破这一难点,需要深入领会以下几点:

( 1) 元素的化合价是元素的原子在形成化合物时表现出来的一种性质。

( 2) 原子失去电子,其元素的化合价为正,原子失去几个电子,元素的化合价就是正几; 原子得到电子,其元素的化合价为负,原子得到几个电子,元素化合价就是负几。

( 3) 在化合物里,各元素正负化合价的代数和为零。

( 4) 在化合物里,氧元素通常显 - 2价,氢元素通常显 + 1价。

( 5) 一些元素在不同物质中可显不同的化合价。如铁元素在Fe O、Fe2O3中分别显 + 2、+ 3价。

( 6) 由金属元素与非金属元素形成的化合物,金属元素显正价,非金属元素显负价。

( 7) 单质中元素的化合价为零。

( 8) 用 + 1、+ 2、- 1、- 2…表示化合价,标在元素符号正上方,如用 + 、2 + 、- 、2 - …表示离子的电荷数,标在元素符号右上角,如Na+、Al3+、OH-、O2-。

三、要通过例题拓展思路

当已在头脑中对本专题形成了良好的知识结构,“化合价”已不再是难点,便应当尝试通过例题拓展思路。

例1 ( 2014. 安顺) 人体吸入的O2有2% 转化为活性氧,它加速人体衰老,被称为“夺命杀手”. 我国科学家尝试用Na2Se O3清除人体内的活性氧,Na2Se O3中的Se( 硒) 元素的化合价是()

A. + 2B. + 4C. + 6D. - 2

分析: 由于化合物中元素化合价的代数和为0,Na2Se O3中的Se的化合价为0 - ( + 1) ×2 - ( - 2) ×3 = + 4。故选: B。

例2 ( 2014. 泰安) 掌握化学用语是学好化学的关键. 下列化学用语与所表述的意义相符合的是()

1Fe Cl2———氯化亚铁22Ca2 +———2 个钙离子3O2———2 个氧原子4———钠离子5 2H2O———2个水分子6 2H———2个氢元素7———氮气中氮元素的化合价为零.

A. 1457 B. 2346

C. 1257 D. 2567

解析: 1由化合物的书写规则和化合价原则,氯化亚铁可表示为:Fe Cl2; 故化学用语与所表述的意义相符; 2离子的表示方法: 在表示该离子的元素符号右上角,标出该离子所带的正负电荷数,数字在前,正负符号在后,带1个电荷时,1要省略. 就在其元素符号前加上相应的数字,故2个钙离子可表示为: 2Ca2 +; 故化学用语与所表述的意义相符; 3原子的表示方法就是用元素符号来表示一个原子,表示多个该原子,就在其元素符号前加上相应的数字。所以2个氧原子,就可表示为: 2O; 故化学用语与所表述的意义不相符; 4元素化合价的表示方法: 确定出化合物中所要标出的元素的化合价,然后在其化学式该元素的上方用正负号和数字表示,正负号在前,数字在后,所以Na+ 1表示 + 1价的钠元素,故化学用语与所表述的意义不相符; 5分子的表示方法:正确书写物质的化学式,若表示多个该分子,就在其化学式前加上相应的数字,所以2个水分子可表示为: 2H2O; 故化学用语与所表述的意义相符; 6原子的表示方法就是用元素符号来表示一个原子,表示多个该原子,就在其元素符号前加上相应的数字. 所以2H表示2个氢原子;故化学用语与所表述的意义相符; 7元素化合价的表示方法: 确定出化合物中所要标出的元素的化合价,然后在其化学式该元素的上方用正负号和数字表示,正负号在前,数字在后,所以可表示氮气中氮元素的化合价为零,故化学用语与所表述的意义相符。故选: C。

例3 ( 2014. 毕节) 地沟油中含有一种强致癌物质黄曲霉素B2( 化学式: C17H14O6) ,长期食用会引起消化道癌变. 请计算:

( 1) 黄曲霉素B2的相对分子质量。

( 2) 15. 7g黄曲霉素B2中含氧元素的质量( 精确到0. 1g) 。

解析: ( 1) 根据相对分子质量为构成分子的各原子的相对原子质量之和,进行分析解答。

黄曲霉素B2的相对分子质量12×17 + 1×14 + 16×6 = 314。

( 2) 根据,根据,进行分析解答。

因为黄曲霉素B2中氧元素的质量分数为100% 。所以15. 7g黄曲霉素B2中含有氧元素的质量为。

答案: ( 1) 314; ( 2) 4. 8g

四、跟踪训练

1. 2004年5月1日实施的新交通法加大了对“酒后驾车”的处罚力度。警通常用装有重铬酸钾( K2Cr2O7) 的仪器,检测司机是否酒后驾车。其原理是红色的重铬酸钾遇酒精后生成蓝绿色的物质。下列说法不正确的是()

A. 该变化为化学变化

B. 重铬酸钾中铬元素的化合价为 + 3

C. 分子是不断运动的

D. 酒精具有挥发性

2. 臭氧( O3) 主要分布在距地面10 ~ 15km的高空,形成臭氧层,臭氧层吸收了太阳光中大部分紫外线,使地球上的生物免受紫外线的伤害。下列关于化学式“O 3”所表示的意义中,不正确的是()

A. 表示臭氧这种物质

B. 表示一个臭氧分子

C. 表示臭氧由三个氧元素组成

D. 表示一个臭氧分子中含有三个氧原子

3. 美国“9·11”恐怖袭击事件中,毁坏的建筑物散发出大量石棉,人吸入石棉纤维易患肺癌。石棉的化学式为Ca2MgxSiyO2 2( OH)2,该化学式中x、y的值分别是()

A. 5、8B. 8、3C. 3、8D. 8、5

4. 吸烟有害健康,烟气中含有强致癌物质,其中对人体危害最大的是尼古丁,它的化学式是C10H14N2。有关尼古丁的下列说法中,你不赞同的是()

A. 尼古丁的相对分子质量是162

B. 尼古丁中碳、氢、氧元素的质量比为60: 7: 14

C. 尼古丁中碳、氢、氧元素的原子个数比为5: 7: 1

D. 尼古丁中氮元素的质量分数为8. 6%

5. 用元素符号或化学式填空: ⑴氢元素 _________; ⑵2个钠离子________; ⑶4个氮原子_________ ; ⑷正三价的铝元素________ ; ⑸带3个单位正电荷的铁离子__________ ; ⑹3个氢氧根离子________ ; ⑺5个水分子__________-。

6. 市面上出售的加碘食盐是往食盐中加入少量的碘酸钾( 化学式为 KIO3) 。求:

( 1) KIO3中碘元素的质量分数是多少?

( 2) 若一包食盐的质量为500g,其中含KIO35% ,则这包食盐中含多少克碘元素?

家长要对孩子的努力表示赞赏 第4篇

现在孩子普遍缺乏学习动机，总是不停地问，我为什么要学这个呢？为什么？为什么？为什么？

学习动机比学习兴趣更重要。有了学习动机，没有兴趣的事也能坚持下来。

并不是每位家长天生喜欢做饭，可是为了孩子的身体，每天早晨都得爬起来为孩子弄口吃的。很多事情不能因为不想做就不做。

我们周围大多数人为了薪水而努力工作，我们知道努力工作会得到薪水，职位会得到提升，但长期这么想，我们会放弃努力，还会觉得人生虚无。非常遗憾，因为自身的原因，我还没有遇到一个不为报酬而工作的人，也许这样的人离我们太远，我不知道而已。但我能感受到这个社会肯定有比我们高尚的人存在，一定有为了某种理想而工作而生活的人。

报酬在能够维护我们的基本尊严之后，我们有时会做一些没有报酬也做的事情，做这些事的时候，我们会坚信没有白付出的劳动，即使是没有当场点现，也会隐约觉得将这些“付出”作为福报积存起来，将来会加倍奉还给我们。

最好的工作当然是既有好的报酬，又有内在的成就感。这与学习一样，如果在学习的过程中就能体会到成就感，快乐感，这种学习是最好的学习。

打工妹在20岁时，月收入是5000元，而一个大学毕业生可能只有2000元，但有远见的家长不可能让孩子不上大学就去打工。

但在某些地方的农村，就是这样。

如果身边的孩子大学毕业工作之后，却仍然处在贫困之中，村里的懒人就要到处宣扬“读书无用”。殊不知， 20多岁的大学毕业生可能在月工资上比不过20多岁的打工妹，但再过20年就不一样了，再过30年更不一样了。

当我们相信自己能更上一个台阶，而学习成绩——更重要的是伴随一生的学习能力，会在其中发挥积极作用，让人更加相信不断地学习会给自己带来“好处”，我们就有动力学习了——即使是我们不感兴趣的知识。

也就是说，想让孩子有学习动机，必须有一套适合的信念作支撑。让孩子们相信学习意义重大，学习能力是贯穿一生的重要资源。

以前考上大学就等于拥有了一个铁饭碗，有了一份体面的工作，这动力是现在的孩子不能想象的。现在的孩子啥不缺，靠这个去激发学习动力已经没戏了。但这比相信“学得好不如嫁得好”，“学得好不如有个好爸爸”学习动力强。

大环境也变了。以前电业局税务局财务局等这样的好单位，虽然托关系也能进，但如果没有学习能力，就是安排一个好岗位，自卑感也会遍布全身。而且因为没有真正的实力，罩着你的人一旦“下去”，你也会被换掉的。

这个社会不是所有人对努力都抱以赞赏的态度，有些人会给予讽刺挖苦，这些人里甚至还有我们的亲人、我们的朋友。我们真的会那么坚定吗？因为努力要付出时间，我们会冒着得罪家人和朋友的危险。

我一直和孩子们说，学习辛苦是一件好事，如果学习不辛苦的话，这个社会就不会给予平民百姓机会了，就是因为学习辛苦，别人不想做，我们才会有机会，因为别人做不到，而我们能够做到，才把机会给予我们。

学习动力其实也需要适度的压力，适度的压力会促进学习，如果孩子明白不学习就会过得更痛苦，不努力就会有更悲惨的生活，他可能就要掂量掂量了。

表示立志努力的名言 第5篇

2. 智者千虑必有一失;愚者千虑，必有一得。-- 《史记》

3. 成功者绝不放弃，放弃者绝不会成功。

4. 一个不注意小事情的人，永远不会成功大事业。-- 卡耐基

5. 良好的开端，等于成功的一半。-- 柏拉图

6. 成功，是内心的造就。-- 拉尔夫.M.福特

7. 修学不以诚，则学杂，为事不以诚，则事败。-- 晁说之

8. 爱情一失败，一切毛病都发现。

9. 广告没有永恒的成功。-- 李奥贝纳

表示努力才能有收获的名言 第6篇

1、人生无法做到完美 我们就尽力好了 剩下的交给命运

2、岁月是一场有去无回的旅行 好的坏的都是风景。

3、握住的手，始终要放;谁不是一边受伤，一边学会坚强。

4、我还可以喝酒吃肉 我很好 我怕什么 大不了就是从头来过。

5、不要被任何人打乱你的脚步,因为别人不懂你要走什么路。

6、每个人都会跌倒 只看继续趴着还是站起来。

7、昨天所有都已过去，明天未来都要珍惜。

8、与其在你的阴影下生活，不如在我的世界里洒脱。

9、勇于追求是一种精神，懂得放弃是一种境界!

10、当你被失败拥抱时，成功可能正在一边等着吻你。

11、人需要沉淀，有时间去反思，才能让自己变得更完美。

12、你还年轻，别凑活过，接下来的人生，还有万万种可能。

13、不管前路荆棘丛生，踏着眼泪有多辛苦，你别放弃。

14、梦想从这刻起，并不只是个幻想，靠自己它能成为现实中的一部分。

15、遇到困难时不要抱怨，既然改变不了过去，那么就努力改变未来。

16、只有守住内心的淡定与宁静，才能在茫茫的人生旅程中欣赏到美丽的风景。

17、低头不算认输，放弃才是懦夫。

18、知道的不要全说，听到的不要全信。

19、有没有爱都不要慌，未来还很长。

20、不要去等谁，所有的不期而遇都在路上。

21、逆境就像蚌中的沙子，最终总能绽放出珍珠般耀眼的光芒。

22、与其埋怨生活的诸多不公，不如更加积极努力面对生活。

23、当你还能给予的时候别轻言放弃。只要你不放弃，就有无限可能。

24、不气馁，人生就是永不放弃，只要朝着目标走，我们就在前进

25、既然无法预知未来的路 那就走好脚下的每一步。

26、每个人都会度过一段黑暗且孤独的日子 捱过去就是另一种明天。

27、自作多情和认怂其实都是好事 前者教你长大 后者教你务实。

28、什么都会变.只是时间问题.时间会带走很多东西但它也会留下最好的。

29、永远不要对任何事感到后悔， 因为它曾经一度就是你想要的。

30、低头不是认输，是要看清自己的路;仰头不是骄傲，是看看自己的天空。

31.如果放弃太早，你永远都不知道自己会错过什么。

32.如果你能像看别人缺点一样，如此准确的发现自己的缺点，那么你的生命将会不平凡。

33.上游，是勇士劈风破浪的终点;下游，是懦夫一帆风顺的归宿。

34.生命很残酷，用悲伤让你了解什么叫幸福，用噪音教会你如何欣赏寂静，用弯路提醒你前方还有坦途。

35.失败缘于忽视细处，成功始于重视小事。

36.时间是个常数，但也是个变数。勤奋的人无穷多，懒惰的人无穷少。

37.世界上最遥远的距离不是生和死的距离，而是我刚联机的那一秒，你却脱机了。

38.思想如钻子，必须集中在一点钻下去才有力量。

39.死亡教会人一切，如同考试之后公布的结果——虽然恍然大悟，但为时晚矣!

40.天才是百分之一的灵感加上百分之九十九的汗水。——爱迪生

41.同是风华正茂，怎甘他人之下。

42.我们应当努力奋斗，有所作为。这样，我们就可以说，我们没有虚度年华，并有可能在时间的沙滩。

43.屋子修得再大也是临时住所，只有那个小木匣才是永久的家，所以，屋宽不如心宽，身安不如心安!

44.无论才能知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。

45.任何业绩的质变都来自于量变的积累。

46.记住你的价值，它不因你的外观的不雅而贬值，是金子总有发光的一天。

47.忌妒别人，不会给自己增加任何的好处，忌妒别人，也不可能减少别人的成就。

48.没有伞的孩子，必须努力奔跑。

49.每个人都有潜在的能量，只是很容易被习惯所掩盖，被时间所迷离，被惰性所消磨。

50.霸气励志短句：哪怕遍体鳞伤，也要活的漂亮。

51.你就像是一只暗夜里的灵魂，潜伏在我的周边。

52.宁可失败在你喜欢的事情上，也不要成功在你所憎恶的事情上。

53.人，穷时简单，富了复杂;落魄时简单，得势了复杂。

54.人的一切痛苦，本质上都是对自己无能的愤怒!

55.人类心灵深处，有许多沉睡的力量。唤醒这些人们从未梦想过的力量，巧妙运用，便能彻底改变一生。

56.人所缺乏的不是才干而是志向，不是成功的能力而是勤劳的意志。——部尔卫

57.人最可悲的是自己不能战胜自己。

58.任何的限制，都是从自己的内心开始的。

59.任何事情，坚持了就是神话，放弃了就是笑话!这个道理听起来很简单，但很多人却做不到，不停的选择，不停的放弃，回头却发现什么事都没做好，坚持，一定能遇到最美的自己，送给正在努力拼搏的我们!

60.如果耐不住寂寞，你就看不到繁华。

61、谁看不起你都和你没关系，可是自己不能看不起自己。

62、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

63、我们有时从错误中学到的东西，可能比从美德中学到的还要多。

64、万事开头难，每门科学都是如此。

65、别人看不起您，很不幸;自己看不起自己，更不幸。

66、如果把才华比作剑，那么勤奋就是磨刀石。

67、善于利用时间的人，永远找得到充裕的时间。

68、你必须跳下悬崖，在坠落空中生出翅膀。

69、幸福就像香水，洒给别人也一定会感染自己。

70、艰苦奋斗不仅是历史上的成功宝典，更是现在成功的指引灯。

71、哪怕是最没有希望的事情，只要有一个勇敢者去坚持做，到最后就会拥有希望。

72、不积小流无以成江海，不积跬步无以至千里。

73、不努力怎么对得起千疮百孔的自己。

74、希望，只有和勤奋作伴，才能如虎添翼。

75、世上只有想不通的人，没有走不通的路。

76、每天告诉自己一次，“我真的很不错”。

77、勇敢，世界就会让步。如果有时候你被它打败了，不断地勇敢再勇敢，它就会屈服。

78、给人金钱是下策，给人能力是中策，给人观念是上策。

79、当一个人先从自己的内心开始奋斗，他就是个有价值的人。

表示学习的名言 第7篇

二、你想成为幸福的人吗?但愿你，首先学会勤奋。你想拥有勤奋吗?但愿你，请别浪费时间。因为，时间是幸福的链条，一生为你滚出无限的幸福。世界上最宝贵的除了良好的心里素质，还有一个东西，就是勤奋。最宝贵的勤奋，不光是身体上的勤奋，而是精神上的勤奋。

三、手懒的要受贫穷，手勤的，得到富足。

四、哪里有天才，我是把别人喝咖啡的功夫，都用在工作上的。

五、要想成功，就要付出百分之百的努力。在当今世界里，科技飞速发展，青年学子肩负着振兴中华的历史使命。为此，我们一定要勤奋学习，练好本领，将来成为祖国的栋梁之才。

六、不经历风雨，怎能见彩虹。

七、对搞科学的人来说，勤奋就是成功之母。

八、成功来自勤奋，只要你真正勤奋努力，就一定会得到理想的硕果。古今中外，有多少科学有发明家医学家凭着自己的勤奋，取得巨大的成就。

九、攀登顶峰，这种奋斗的本身就足以充实人的心。人们必须相信，垒山不止就是幸福。

知识图谱与网络表示学习 第8篇

关键词：知识图谱,网络表示学习,统计关系学习

一、现状与背景

在互联网时代,数据量的爆炸式增长使得人们获取有效信息越来越困难。从而,搜索以及推荐成为人们获取信息的主要方式。在搜索或推荐应用中,系统会收集索引大量的信息资料。面对用户请求,系统根据用户输入的关键词计算备选信息资料与用户请求的相关度,再综合信息资料的可信度、重要性等信息进行综合排序。最终,将最匹配的、质量最高的结果返回给用户。接着,用户需要在返回的结果中进一步查找自己关心的内容。从信息组织的角度分析,与此关键词查询相匹配的典型信息组织形式是空间向量模型。该模型将文档表示为词汇的向量,而且不考虑文档中词汇的顺序信息。这种文档表示方案由于其表示简单、效率较高,是很多自然语言处理任务的基础。空间向量模型将对象表示成独立向量,忽略了对象之间的语义关系。但实际上,很多的文本对象互相之间有非常丰富的语义联系,而不相互独立。特别是,随着社交网络的迅速发展,传统的基于独立同分布假设的方法表现出越来越大的局限性。

随着移动互联网和大数据时代的到来,用户需要更人性化、更便捷、更直接的网络信息服务,而不是相关信息列表。这要求搜索引擎、推荐系统等网络应用能够更为准确地理解、捕获用户需求,建模用户的语义意图,而不是仅仅获得相关关键词。同时,空间向量模型也不再能够满足搜索引擎、推荐系统等网络应用中备选信息资料的表示。新的网路应用服务需求要求搜索引擎、推荐系统等网络应用能够建模、索引备选信息资料的语义信息,从而能够满足新的网路应用服务的语义化需求,最终给出一个综合的、精准的答案。为了实现以上需求,网络信息服务不仅需要考虑用户请求中的关键词内容,而且也要综合考虑用户请求以及候选信息的内在语义。

二、知识图谱

为了表达文本之间的语义关系,统计关系学习(Statistical Relational Learning)[1]迅速成长为人工智能领域一个新的研究方向。在统计关系学习中,数据对象可以包含它与其他数据对象的关联关系。从而,数据集合可以表示为一个包含节点和节点关系的图结构。伴随着学术界关于语义关系表示与建模的研究,工业界提出了“知识图谱”的概念。知识图谱[2]的出现和发展,为文档之间的语义关系表示、语义理解以及语义检索打下基础。知识图谱是关于现实世界中存在的“实体”以及实体与实体之间“关系”的图结构信息组织形式。基于知识图谱,文档不再只是由关键词向量模型来表示,而是由其中的实体以及实体之间复杂语义关系来表示。基于知识图谱的信息组织形式使得任何语句、段落和文档都可以被表示为知识图谱中不同规模的子图。基于知识图谱,传统的文本挖掘与分析任务变为知识图谱上的网络分析问题,例如文档聚类问题转换为网络的社团检测问题、文档分类任务转换为网络中的子图匹配问题。传统的文本挖掘与分析主要基于矩阵操作,而网络分析问题可以通过很多启发式方法求解,这极大地提高了文本挖掘与分析效率。同时,由于知识图谱中不仅包含表示词语的节点,也包含表示词语之间关系的边。相对于传统的基于向量、矩阵的分析方法,知识图谱能够为文本挖掘与分析保留更丰富更全面的文档信息。

知识图谱的实现基于许多关键技术。第一,要构建知识图谱必须要完成信息抽取任务。信息抽取任务是从大量的基础数据、基础语料中通过分词、词性标注等自然语言处理获取实体以及关系集合。为了能够构建高质量的知识图谱以及进行精准的逻辑推理,对于获取的实体和关系集合要提取它们的类型,并与本体模型相对应。在类型分析和与本体的对应过程中,可能存在多个表示同一概念的相关词条,也可能一个词条与多个概念相关,所以需要进行实体对齐、语义融合及语义消歧处理。在完成知识图谱的构建之后,为了能够丰富和优化知识图谱的语义关系,还需要进行知识图谱的清洗和关系推理工作。第二,知识图谱与本体、逻辑规则等技术紧密相关。知识图谱的数据来源从结构上分,包括:结构化数据、半结构化数据以及无结构化数据;从归属权上分,包括:企业内私有数据、在线网络开放式数据。对知识图谱管理和利用的主要技术有:实体重要性排序、子图检索、大图分割、社团检测等。知识图谱有广泛的用途,例如基于借款人相关数据源的知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证,基于详细用户信息的知识图谱可用于精准营销,基于大规模在线信息的知识图谱可用于智能搜索。另外,知识图谱的典型应用是专业垂直领域的问答咨询。问答过程主要包括:一是提取问题当中的关键词向量;二是综合问题内容以及上下文信息,基于知识图谱进行问题理解;三是基于理解的问题内容,在知识图谱中进行子图匹配操作,即搜索网络中与之相对的不同规模的、不同匹配程度的、不同内部连接紧密度的社团结构;四是以此社团结构所包含的实体对象集合生成回答或者检索问答支撑知识库中的答案;五是对备选答案进行排序输出。

三、网络表示学习

通常任何基于数据的问题求解,都需要完成数据表示、目标构建以及问题求解三个阶段。而数据表示是整个问题求解的基础,它也决定了后续的计算空间和计算复杂度。特别是,随着非结构化数据、半结构化数据以及多媒体数据的快速增长,如何统一、高效地进行数据表示至关重要。当前,各种知识图谱的实现普遍基于复杂网络进行表示与存储。基于复杂网络的表示方案决定了对于知识图谱的管理与操作主要基于图以及复杂网络相关算法实现,例如:子图查找,子图匹配、最短路径,社团检测、链路预测等。当前,虽然与基于词条频率的向量模型相比,知识图谱能够包含更丰富的信息。但是,为了能够满足多源异构信息处理的需求,基于复杂网络的知识图谱面临也很多困难:一是由于网络中的节点只与少于比例的网络节点相关联,所以知识图谱往往具有稀疏性。对于无标度程度较高以及稀疏节点较多的知识图谱,基于图以及复杂网络相关算法的知识图谱管理与检索系统可能效果不佳。二是由于知识图谱包含大量的实体、关系,所以它实际上是一个大规模的有向、异构网络。在此大规模网络上实现高效、快速的聚类、匹配和检索是一个巨大的挑战。

为了解决以上问题,网络表示学习(Network Representation Learning)、融合网络表示与节点属性的知识表示学习(Knowledge Representation Learning)等概念[3]被相继提出。其基本思想是综合考虑知识图谱的网路结构信息以及节点、关系的属性信息,将知识图谱中的实体和关系映射到低维的向量空间,以节点之间的相对位置和欧式距离来表示实体之间的语义关系,从而将实体和关系可计算化,以达到简化知识图谱操作与建模的目的。这种将对象到低维向量空间的方法能够极大地帮助基于复杂网络的知识图谱表示方案,提高知识图谱的管理和分析效率。同时,知识表示学习可以利用隐式空间的连续性较好地处理数据稀疏问题,还可以实现不同领域以及不同对象之间的知识迁移。

四、未来展望

尽管表示学习方法简单、高效,一经推出便受到了学术界、工业界的广泛关注和应用,但是由于其将知识谱图的网络结构、节点属性、关联关系等多种信息统一抽象为低维隐式向量空间中的节点位置,虽然这种映射方便了统计学习方法的使用和大规模计算,但如何通过低维隐式向量空间中的节点位置准确、全面地表达实体对象、如何将可获取的多样化信息融入到知识图谱表示学习之中[4,5]仍然是一个挑战。同时,表示学习方法属于单纯数据驱动型方法,在学习过程中往往只用到了知识图谱中的三元组信息,在面对精确的抽取和推理任务时往往存在精度不足的缺陷,这成为了当下极具理论和应用价值的研究议题。

在大数据时代,知识图谱对于充分、快捷地利用数据具有关键意义,将对信息检索、人工智能和机器学习等领域产生深远影响。目前知识图谱的发展还处于初期阶段,关于知识图谱的理论研究还非常有限。知识图谱的构建是多学科的结合,需要自然语言处理、机器学习、数据挖掘和复杂网络等多个领域研究人员进一步的共同努力。

参考文献

[1]M.Nickel,et al.A review of relational machine learning for knowledge graphs.Proceedings of the IEEE,2016:11~33

[2]M.Schuhmacher,S.P.Ponzetto.Knowledge-based graph document modeling.Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining,2016:543~552

[3]B.Perozzi,R.Al-Rfou,S.Skiena.Deepwalk:Online learning of social representations.Proceedings of the 20th ACMSIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.ACM,2014:701~710

[4]Y.Zhao,Z.Liu,M.Sun.Representation Learning for Measuring Entity Relatedness with Rich Information.International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI 2015),2015:1412~1418

表示学习的名言警句 第9篇

2. 少壮不努力，老大徒伤悲——《汉乐府 长歌行》

3. 莫等闲，白了少年头，空悲切——岳飞

4. 发奋识遍天下字，立志读尽人间书——苏轼

5. 鸟欲高飞先振翅，人求上进先读书——李苦禅

6. 立志宜思真品格，读书须尽苦功夫——阮元

7. 非淡泊无以明志，非宁静无以致远——诸葛亮

8. 己所不欲，勿施于人——孔子

9. 读书破万卷，下笔如有神——杜甫

表示刻苦学习的名言 第10篇

二、学习，学习，再学习!学，然后知不足。

三、对搞科学的人来说，勤奋就是成功之母。

四、我终于明白了春天的色彩为什么这样丰富：是春姑娘手中的彩笔勤奋地挥动着;是稚气的孩子们天真地打扮着;是被人们忽视的小草默默地孕育着。尽情地享受着春的色彩的怡悦的人们啊，你为春天的色彩贡献了什么?

五、祥瑞霞光辉煌映，捷报频传相互应。考取功名中状元，亲朋同学满门盈。寒窗十年同样情，实现梦想秀前景。学海博识无止境，勤奋学研长本领。祝你如愿以偿。

六、寒窗十年多勤奋，换来今日喜讯传。金榜题名人人贺，父母亲人笑开颜。多年梦想终实现，学府深造知识全。宏伟蓝图我创造，美好未来在眼前!

七、只有勤奋，才能塑造人才;只有勤奋，才能改变人生;只有勤奋，才能出类拔萃：只有勤奋，才能创造价值;只有勤奋，才能获得成功;只有勤奋，才能战胜困难。因为世上无难事，只怕有勤奋之心的人。

八、在您的领导下，我与成功会晤;在您的栽培下，我与努力同行;在您的关照下，我与勤奋携手;感谢您，新春佳节到，愿您春节愉快，合家欢乐!

九、亲吻勤奋，成功来了;亲吻微笑，快乐到了;亲吻痴心，爱情来了;亲吻关怀，亲情浓了;亲吻祝福，友谊增了。吻情人节，祝你开心愉快，青春常在。

表示勤奋学习的名言 第11篇

二、穗沉粒鼓，饱满的粮食给季节;情真意切，美满的爱情给婚姻;博闻强记，满腹的学识给勤奋;平安快乐，满心的牵挂给知音。祝你小满愉快。

三、人生处处是赛场，为了成绩勤奋斗。幼时早起把书读，长大工作要努力。若是遇到心仪人，不惜余力把心表。奋斗在人，成败在天。不枉世上走一遭。

四、自古以来学有建树的人，都离不开一个“苦”字。

五、x年，我付出勤奋，我收获幸福。很荣幸能继续成为寿仙谷药业的一员，寿仙谷药业拥有亩国内唯一通过有机认证的铁皮枫斗灵芝破壁孢子粉等名贵中药材标准化出口基地，虽然是铁皮枫斗国家质量标准制定单位，其生产的灵芝破壁孢子粉也荣获全国科技创新成果奖，生产的铁皮枫斗灵芝浸膏被专家誉为清补养生极品，但其在市场的发展依旧如我们的董事长一样低调内敛沉稳。没有大肆的宣传，但在高端市场却有良好的口碑，完成了从出口转内销(第一站：浙江)的转型。x年，作为一名从事养生行业的职业经理人，我将脚踏实地，努力提高自己。

六、在国庆节来临之际我谨代表党团社向你勤奋工作表示感谢道一声辛苦了并在此发放慰问金:或不等的短信息一条!国庆快乐!

七、在青春的沃土上，种植梦想，用勤奋浇灌，定能开出辉煌的花朵，在青春的海洋里，扬帆起航，用执着航行，定能到达胜利的彼岸，国际青年节，愿你奋勇向前，拥抱美好明天!

八、咬定青山不放松，坚定目标不轻松;立根原在破岩中，勤奋刻苦用真功。千磨万击还坚劲，千锤百炼还需忍;任尔东西南北风，早晚人生会成功。朋友，愿你工作好，事业红!

九、芒种芒种，忙着耕种。种下勤奋的种子，收获满意的成绩;撒下智慧的种子，收获美丽的人生;播下理想的种子，收获成功的喜悦。祝你短信一直转，快乐永不停!

十、上帝保佑起得早的人。

十一、心灵之光正在闪耀，梦想之路就在脚下。执着的脚步不要停留，乐观地面对坎坎坷坷。勤奋的双手不停创造，幸福的生活就在前方。国际青年节到了，愿你放飞理想，开创未来!

十二、每个人都是渴望成功。为成功而拼搏，就像去往一个遥远的圣地。道路是崎岖而漫长的，更隐藏着无数恶魔，虎视耽耽地盯着你，向你扑来。而这时你用什么去对付他们呢?用你随身带着或在路上采到似的“法宝”。这些“法宝”是多采多姿的，有勤奋，有谦虚，有自信这其中有一件熠熠闪光的，那便是忍耐与坚持共行。

十三、除夕夜是终结者，终结了烦恼，消灭了厄运，淹没了忧愁;除夕夜是开拓者，孕育了希望，放飞了梦想，实现了愿望。除夕夜，梦想之舟已经起航，勤奋努力，创造明天的辉煌!

十四、读书不可专为反驳作者而争辩，也不可轻易相信书中所言，以为当然如此，也不是为了寻找谈话资料。而应当权衡轻重，认真思考。有些书浅尝即可，另一些不妨吞咽，少数书则须咀嚼消化。这就是说，有的书只要读其中一部分，有的可以大致浏览，少数则须通读，读时要全神贯注，勤奋不懈。有些书也可以请人代读，取其所须作摘要，但这只限于题材不太重要和质量不高的作品。

十五、你的严厉造就我的认真，你的努力造就我的勤奋，你的博学造就我的好问，你的和蔼造就我的温顺，曾经伟大的园丁们，谢谢你们帮我长大成人

十六、一双水汪汪的眼睛，笑起来总是甜甜的，这就是你--一个漂亮可爱的小姑娘。你团结同学，热爱劳动，关心集体，作业本上的字写得很端正，这很好，但老师想告诉你好成绩是属于勤奋好学的人，老师好希望你变得勤奋些，认真及时完成作业，这样你才能取得好成绩，你能做到吗?

十七、共同努力，互相协作，同一职场见证你我勤奋，一起打拼，互助共勉，同一岗位增进你我情意，新春佳节到，祝愿同事你合家欢乐，蛇年大吉，节后共创辉煌!

十八、勤奋，它是一块可以吸引到一切美好事物的天然磁石，它比黄金珍贵，比天才难得，许多天赋差的人经过过勤学苦练也取得了很大的成功。

十九、今天世界保健日，温馨祝福送及时，祝你：身体灵如鼠，壮如牛，强如虎;心情欢乐如兔，激昂如龙，自在如蛇，愉悦如马;生活祥和如羊，潇洒如猴，勤奋如鸡，快乐如狗，舒服如猪;愿你：永远身心健康!

二十、勤劳是穷人的财富，节俭是富人的智慧。

二十一、学习，一定要记住“勤奋”两个字，当你听写有错别字时，不要将它扔在一边，多写几遍吧，这样能让你记得更牢;当你背不会课文时，再用点心吧，相信自己一定能背会!学习，只有勤奋打头，才能让我们的成绩提高得更快!

二十二、懒惰和贫穷永远是丢脸的，所以每个人都会尽最大努力去对别人隐瞒财产，对自己隐瞒懒惰。

二十三、勤奋就是成功之母。

二十四、时间给勤奋者以荣誉，给懒汉以耻辱。

二十五、十年寒窗苦不苦，苦尽甘来就不苦，大学生活累不累，多学知识多受累，读书苦累有何畏，人生铺垫在此位，学海无涯知无涯，勤奋才是最可贵，祝你学有所成，知识翻倍!

二十六、成功和失败仿佛是两个不同的音符，人生如戏，不努力就没有机会，努力进取就有希望。为了梦想，不停进取，去抓住成功的门环，就有可能叩响成功之门!命运全靠自己掌握!

二十七、光勤劳是不够的，蚂蚁也非常勤劳。你在勤劳些什么呢?有两种过错是基本的，其他一切过错都由此而生：急躁和懒惰。

二十八、韩愈说过这样一句话：“业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随””。天才就是无止境刻苦勤奋的努力。成绩优与良;才思浓与淡，都是由勤奋注定的。

二十九、新年新气象，新鞋新衣裳，迈向新生活，创造新辉煌。忘掉旧伤痛，追寻新梦想，风雨已逝去，彩虹在前方。快乐是梦想，努力是船桨，勤奋扬起帆，驶入幸福洋。愿你元旦快乐分享，生活充满吉祥!

三十、把梦想放飞，人生的天空更多彩，将勤奋起飞，人生的航程更辉煌，让幸福高飞，人生的道路更灿烂，国际民航日，愿你自由翱翔，大展鸿图，收获成功相伴!

三十一、精神的浩瀚想象的活跃心灵的勤奋：就是天才。

三十二、没有人会因学问而成为智者。学问或许能由勤奋得来，而机智与智慧却有懒于天赋。

三十三、健康身体是高考成功的基础，良好学风是高考成功的条件，勤奋刻苦是高考成功的前提，学习方法是高考成功的关键，心理素质是高考成功的保证，祝广大考生在奔放的六月，考出水平，超常发挥，成就未来。

三十四、追逐梦想，让人生丰富多彩;鼓舞自我，让斗志充盈心间;乐观自信，让智慧绽放光彩;勤奋耕耘，让双手打拼精彩。国际青年节到了，愿你成就梦想，幸福一生!

三十五、业精于勤，荒于嬉;行成于思，毁于随。在人生的仕途上，我们毫不迟疑地选择勤奋，她是几乎于世界上一切成就的催产婆。只要我们拥着勤奋去思考，拥着勤奋的手去耕耘，用抱勤奋的心去对待工作，浪迹红尘而坚韧不拔，那么，我们的生命就会绽放火花，让人生的时光更加的闪亮而精彩。

三十六、一个成功者所知道的，除了勤奋，便是谦逊。

三十七、“世界上没有笨的人，只有不勤奋的人”这句话是我们的语文董老师经常对我们说的一句口头禅，告诉我们要勤奋学习，要珍惜时间，要乐于助人，做一个对社会有用的人。

三十八、增产如似摇钱树，节约犹如聚宝盆。

三十九、在艺术上我决不是一个天才。为了探求精深的艺术技巧，我曾在苦海中沉浮，渐渐从混沌中看到光明。苍天没有给我什么独得之厚，我的每一步前进，都付出了通宵达旦的艰苦劳动和霜晨雨夜的冥思苦想。

网络知识资源表示学习模型 第12篇

近年来计算机的普及和互联网技术的飞跃发展使得信息的生产和传播变得简便快捷,大量的网络知识资源开始涌现。顾名思义,网络知识资源就是网络中含有知识的信息资源,在互联网上往往以网页的形式出现,在经过爬取、预处理、正文提取[1]等过程之后,会以自然语言文本的形式存在,其中蕴含有人们想要获取的知识。例如,ACM国际大学生程序设计竞赛(International Collegiate Programming Contest,ICPC)的解题报告就是这样一种网络知识资源,具体就是人们针对程序算法设计竞赛中题目的解题心得记录,其中包含了丰富的算法知识。在ACM参赛队员的训练和数据结构算法课程的教学中,往往有这样的需求:需要通过一个知识点搜索相关的题目及其网络解题报告,或者通过给定的一篇解题报告搜索在算法知识上相关的解题报告。例如希望通过搜索“动态规划”这个知识点来从网络获得关于动态规划的竞赛题目的解题报告。

正因为存在着上述的种种需求,需要对网络知识资源中的知识进行挖掘,但目前自动化、智能化的数据挖掘技术往往都离不开利用机器学习算法进行模型训练,而此时首先发生的就是要将非结构化的自然语言文本转化为机器学习算法可以理解的形式。也就是说,在进一步应用机器学习算法之前,需要有一个网络知识资源到文本再到数字向量表示的转化过程。词袋法(Bag of word,BOW)是表示一个文件的基本方法。该法重点是以文档中的每个词语的计数形成的频率向量去表示文档。这种文档表示法则可称为一个向量空间模型(VSM)[2]。但却仍需指出,词袋法/向量空间模型表示法有其自己的限制:表示向量的维度过高,损失了与相邻单词的相关性,而且也损失了文档中词语之间存在的语义关系。词语加权方法用于分配适当的权重给各个词语,以增强文本分类的最终呈现[3,4]。Razavi等人使用潜在狄利克雷分布LDA(Latent Dirichlet Allocation)降低空间维度,从主题角度表示文档,优化了文档表示质量[5]。Jain等人使用小波扩撒,在短文本表示上取得了不错的表现[6]。Hsieh等人使用神经网络学习词向量的表示更趋完善地进行文档表示,在读者情感分类任务上获得了良好实效[7]。Harish等人用聚类之后的词语频率向量表示文档,取得了较好的效果[8]。传统的文本表示方法如One-Hot表示[2]和TFIDF(词频-逆文档频率)[9]常常只是简单的词频统计,割裂了词与上下文之间的联系,具有一定局限性,不能很好地利用文本中的语法、语义信息。而流行的LDA主题模型虽然能一定程度反映文档的主题结构,但却不能有效表示文本中的知识。

针对以上问题,本文提出一种基于命名实体与词向量相结合的网络知识资源表示方法,能从知识的角度对网络资源进行表示,并且更好地利用文本的语法,语义信息,充分挖掘词与上下文的关系。最后,利用本文所提出的模型方法,实现了网络解题报告的聚类和搜索应用,实验取得了较好的效果。

1 背景介绍

1.1 命名实体识别

命名实体识别是信息提取的子任务,意在从自然语言文本中寻找实体的位置和对实体进行正确的分类。命名实体识别是许多自然语言处理应用不可或缺的一部分,例如问答系统,机器翻译等。

传统的通用命名实体识别任务主要是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类),七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币、和百分比)命名实体。领域命名实体识别是针对特殊的应用领域与文本体裁中特定类型的命名实体,有产品名称实体,基因名称实体等相关的研究[10]。

命名实体识别基本上可分为3种方法:基于规则的、基于词典的和基于统计的。其中,基于统计的条件随机场模型(conditional random field,CRF)是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型[11,12]。实现中,可在观测序列的基础上对目标序列进行建模,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,条件随机场的参数化一般模型为:

其中,x为观测序列,y为标记序列,Z(x)是归一化因子,F为特征函数,λ是需要训练学习的参数。模型常使用BFGS优化算法进行训练,解码时用维特比算法输出标记序列。

条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏见问题。本文将规则和词典作为一种特征与统计方法结合,使用条件随机场模型应用在知识实体识别中。

1.2 词向量

分布式表示(Distributed representation)最早是由Hinton在1986年的论文中提出的一种低维实数向量[13]。例如[0.792,-0.177,-0.107,0.109,-0.542,…],维度以50维和100维比较常见。Distributed representation用来表示词,通常被称为“Word Representation”或“Word Embedding”,中文译称“词向量”[14]。这种表示法的优点在于可以让相似的词在距离上更为接近,能体现出词与词之间、词与上下文之间的相关性,从而反映词之间的依赖关系。Bengio等人在2001年提出神经网络语言模型(NNLM),在用神经网络对N-gram语言模型实施建模过程的同时获得词向量。Mikolov等提出的Word2vec用CBOW模型和Skip-gram模型获取上下文相关词向量,对NNLM进行了优化,从而在大规模语料训练上处理得到了更好的性能和表示效果。综合以上研究分析,本文将选用开源word2vec实现gensim作为实验工具进行词向量训练。

2 网络知识资源表示方法

2.1 模型总体框架图

命名实体识别的条件随机场模型可以通过对词性特征和组合特征的选取,并优质利用文本中的语义和语法信息,从而高效识别并标记出文本中的知识。词向量作为一种深度学习的副产品,在神经网络对语言模型的建模过程中,获得一种单词在向量空间上的表示,与潜在语义分析(Latent Semantic Index,LSI)、潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)的经典过程相比[15],词向量利用词的上下文,语义信息更加地丰富,能够更好地对词进行表示。所以,在本文中提出了一种基于命名实体和词向量相结合的网络知识资源深层表示学习模型,模型框图如图1所示。

模型输入为网络知识资源,经过爬虫爬取、网页正文提取等过程转化为文档集合。图1的左半部分通过条件随机场在训练语料的学习得到命名实体标注器,从而提取文档中人们所关心的知识实体。图1的右半部分通过在领域语料上对神经网络skip-gram模型进行训练获得词向量的良好表示,最后将两者进行加权平均,由此而获得文档的向量表示。

2.2 模型的定义

本文以文档中识别出的命名实体作为文档特征,作为一个领域中定义的命名实体,其本身就是研究中想要获取的知识。在该领域内,命名实体可以充分表示文档的语义内涵。下面给出定义:

经过爬取,预处理的网络知识资源转化为文档D可以表示为词的集合,其中t代表文档中的一个词,n为文档中词的个数:

经过领域命名实体识别,由词表示的文档可以转换为由命名实体表示的文档D:

具体地,NE表示命名实体,m表示命名实体个数,m<<n。而且,其中可能有重复的实体。

定义model为在领域语料上进行了深度学习训练好的词向量模型,其中d为一个维度,k为训练时规定的词向量的维度数。

对文档中识别出的每个命名实体对应的词向量进行TF-IDF(词频-逆文档频率,TF-IDF与实体在文档中的出现次数成正比,与该实体在整个语料中的出现次数成反比)加权平均计算。计算公式如下所示:

其中,式(2)计算词i在文档j中的词频,ni,j指词i在文档j中出现的次数,k代表文档j中词的总数;式(3)计算词i的逆文档频率,分子代表语料库中的文档总数,分母代表包含词i的文档数;最后将tf和idf相乘就得到了词i在文档j中的tfidf权重。

最终文档D可以表示为公式(5)。数学描述如下:

其中,m代表文档中的命名实体数,DT指由词表示的文档。

经过计算,文档D最终表示为向量后,文档之间的语义距离或者语义相似度就可以通过余弦相似度来度量。

3 实验

本文在算法知识领域以网络解题报告为数据进行网络资源表示实验。分为算法知识实体标注器训练和算法知识领域词向量训练2个部分。本文通过编写爬虫程序从CSDN,百度空间等知名博客网站抓取17 000余原始网页。利用文献[1]中所述的解题报告正文提取方法,将原始网页进行处理,得到只有解题报告正文的文本。

3.1 算法知识实体标注器训练

本文使用开源包CRF++作为命名实体识别工具,开源包jieba作为分词工具,知识实体标注器的训练流程如图2所示。

本文定义了2种实体OJ,KNOWLEDGE分别代表解题报告中的在线评测系统(online judge)和算法知识,实体的标注标签如表1所示。

接着从17 000篇经过正文提取的文档集中随机选取400篇文档、包含约90 000个句子作为待标注集,使用开源的brat工具进行标注,OJ实体由浅粉色标签标记,Knowledge实体由绿色标签标记。

接下来,将brat输出的格式转化为CRF++要求的输出格式如表2所示,其中省略了几列对应下文介绍的各个特征,限于篇幅原因,表2中未标示出来。

本文根据算法知识领域网络解题报告的特点,构建了单词特征、构词特征、指示词特征、词性特征、词典特征和停用词特征。并且编写了特征模板[16],CRF++会利用特征模板将以上特征组合、计算转化为数字向量,进行CRF模型训练。最后选取了199篇文档作为测试集,5折交叉检验的结果如表3所示,从而得到了算法知识实体标注器。

3.2 算法知识领域词向量训练

本文使用17 000篇算法知识领域的网络解题报告经过分词等预处理过程后作为word2vec的训练语料。一般认为模型、语料、参数3方面会影响词向量的训练,因为SkipGram在小语料上有更好效果,所以本文词向量训练选择Skip-Gram模型。语料方面,传统看法认为语料越大越好,所有语料都集聚到一起,不管是什么内容,语料越庞大,涵盖的语义信息就越丰富,效果就越趋于理想。但是Lai等研究表明语料的领域更重要,领域选择正确,可能只要1/10甚至1/100的语料,就能达到一个大规模泛领域语料的效果,有时候语料选取不当,甚至会导致负面效果(比随机词向量效果还差),文章还做了实验,当只有小规模的领域内语料,而有大规模的领域外语料时,到底是语料越纯越好,还是越大越好,在该文章实验中,结论是越纯越好[17],与本文思路相吻合。训练时所用参数如表4所示。

词向量的训练结果如表5所示,展示了与“栈”、“图”、“DP”和“树”等词各自最相似的3个词。其中与“DP”相似的词看上去与词“树”有关,但实际上,在算法知识领域却与“DP”形成更多关联。至此,获得了算法知识领域语料上训练完成的词向量模型model。

3.3 网络解题报告表示的生成

最终网络资源表示生成的流程图如图3所示。在得到算法知识实体标注器与训练完成的词向量模型之后,就可以计算知识实体在文档中的TF-IDF权值,由于词向量模型中的分词过程不可能完美分割一些领域知识词汇,就使得算法知识命名实体的词向量表示需要由构成该实体的词对应的词向量合并而成,并且忽略一些无意义的符号,而命名实体的TF-IDF值则选取构成该实体的词的TF-IDF的平均值。例如“动态规划”这一KNOWLEDGE实体的词向量即是由“动态”和“规划”相加得到,并且取“动态”和“规划”的TF-IDF平均值作为“动态规划”的TF-IDF值。此后,经过计算,一篇网络解题报告就可以表示为100维的向量,如前文公式(5)所述。

4 应用探索

4.1 网络解题报告的聚类

本文使用前文提出的方法将随机选择的199篇网络解题报告转化为特征向量(最初200篇,有1篇文档为空,实际为199篇),并使用K-means算法进行聚类,其中使用余弦相似度定义距离,而且只考虑算法知识实体。经过多次试验,选取不同的K-means初始簇数参数,初始中心使用“Kmeans++”方法,该方法可实现初始中心各自彼此远离。实验结果如图4所示,这里从众多实验组中选择4组,从左到右,至上而下分别是初始簇数为3、7、15、20的聚类结果展示。本文使用PCA(Principal Component Analysis)主成分分析将原100维的文本向量降维为2维向量,方便在二维坐标上进行可视化。图中每种颜色色块代表一种簇的边界,每一个黑点是数据实例,白叉代表每个簇的中心点。

实验主要针对算法知识实体(KNOWLEDGE),而将OJ实体向量置为零向量,通过对聚类结果与原始文本进行对照分析,簇数分别为15、20的聚类结果对于199篇解题报告来说有些过拟合,划分类别过多、过细,而簇数为3的聚类结果又有些欠拟合,分类则过少、过粗。最后,簇数为7的聚类结果与测试数据集有着较为吻合的分类边界,见图4右上角。聚类结果分析则如表6所示。

从表6可以看出,基于命名实体与词向量的网络知识资源表示方法在网络解题报告的聚类上达到了一定效果。

4.2 网络解题报告的搜索

在ACM队员的训练和数据结构算法课程的教学中,往往有这样的需求:需要通过一个知识点搜索相关的题目或者解题报告。例如希望通过搜索“动态规划”来获得关于动态规划知识点的网络解题报告。本次研究使用前文所述方法实现了通过知识点对网络解题报告进行搜索。

如表7所示,分别以“动态规划”、“二分图”、“二叉树”为知识点进行了搜索,该应用默认显示了与知识点相似度最高的前3篇网络解题报告的第一行,有些报告中虽然没有关键字,但是报告对应的题目是与知识名称相关的知识点。

可以看出,通过本文提出的网络知识资源设计模型表示的网络解题报告的特征向量与关键词的词向量也有良好的相关性。

5 结束语