论文关键词提取常见的问题解读_免费ai写作入口(2024年11月精选)
如何写好论文的研究方法?看这篇就够了! 留学的小伙伴们,写论文的时候是不是在纠结是写定性研究还是定量研究?今天我就来聊聊定性研究,希望能帮到你们! 什么是定性研究? 定性研究是一种科学方法,主要目的是深入理解某个现象、情境或主观经验。它通过收集和分析非数值化的数据来探索背后的意义和模式。简单来说,就是通过观察、访谈、文档分析等方式来了解个体观点、文化背景和社会环境。 写作步骤 确定研究问题:首先,你得搞清楚你要研究什么问题。 选择研究方法:根据你的研究问题,选择合适的定性研究方法。 数据收集与分析:通过访谈、观察等方式收集数据,然后进行质性分析。 理论框架:建立理论框架来解释你的数据。 报告研究结果:把你的发现写出来,让读者能理解你的研究。 验证及解释:对研究结果进行验证和解释。 结论和总结:最后,总结你的研究结论。 常见的定性研究方法 访谈法:通过与受访者进行面对面的交流来收集数据。 焦点小组:组织小组讨论,收集群体意见。 观察法:直接观察某个现象或行为。 文档分析:对现有文档进行分析,提取有用信息。 案例研究:深入分析一个或多个案例。 习俗研究:研究特定文化或社区的习俗。 选择合适的理论和方法 每个学科都有特定的理论和方法,所以在写论文时一定要根据你自己的课题来选择合适的理论和方法。千万不要生搬硬套哦! 如何找参考文献? 明确研究主题:首先确定你要研究的主题。 使用学术搜索引擎:谷歌学术、百度学术都是不错的选择。 图书馆资源:利用图书馆的资源,特别是电子资源。 引用参考文献:在写论文时记得引用你参考过的文献。 使用关键词:通过关键词搜索找到相关文献。 专业期刊和会议:关注你所在领域的专业期刊和会议。 社交网络和学术社区:利用学术社区和社交网络找到相关资源。 评估文献质量:最后,评估你找到的文献质量,确保它们对你的研究有帮助。 额外分享 希望这些信息对你们有帮助!祝大家写作顺利!ꀀ
大学论文润色全攻略:从引言到讨论 刚刚完成这篇客户的论文,真是让人头疼。原文写作水平极差,几乎每一句都不通顺,完全读不下去。我只能根据结果表格和标题来提取关键词,然后自己搜文献从头到尾重写。经过一番努力,终于达到了可发表的水平。作者还需要做的工作就是补充相关信息,汇总主要修改。 引言:重新梳理思路 引言部分,我按照关键词A和B展开,分别介绍了它们的概念、特征、应用以及既往研究的效果。然后点出鲜有二者一起的研究这个局限性,引出本研究RCT。 方法:调整框架 方法学部分,我重新调整了整个构架布局,按照样本、随机化、干预、评估、统计分析这五个部分展开。原文非常糟糕,语言不通,我只能连蒙带猜一句句捋顺,有些信息需要作者自己比对核实。另外,随机化这个部分原文缺失,我自己编了一个模板,也需要作者根据实际情况相应修改调整。 结果:重整表格 结果部分,所有的文字都进行了重整。表2问题很多:数据有误,作者应该是把对照组和干预组填反了,我给纠正过来了。另外文字里有DVT例数,表格里没有,我在表格里补充了;表格里有RAPT得分,文字里又没有描述,我在文字里补充了。所有的表格都有格式问题,背景不要用阴影,自行改正。 讨论:删繁就简 슨襈,原文语句不通,而且也没有围绕结果展开,都是一堆空话套话,我大段删除重写。先总结主要结果和研究意义,再逐一讨论每一个结果及意义和机制。局限性原文缺失,我也补充了。 参考文献:更新年代 参考文献部分,原来的参考文献年代久远,没有针对性,我全部更新了,大部分都是最近五年的综述meta ,原作者自行调整格式。 经过这一番努力,终于让这篇论文焕然一新。希望这篇分享能对大家有所帮助!
如何选择和提取论文关键词? 论文关键词的选择非常重要,它们不仅是文章的核心,还能帮助读者更好地理解文章的主题和内容。那么,如何提取论文关键词呢?以下是一些实用的技巧和例子,帮助你更好地掌握这个技能。 选择具有代表性的关键词 关键词应该能够概括文章的主要内容和主题。例如,如果文章是关于人工智能的发展和应用,那么“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等关键词就是比较有代表性的。 注意关键词的规范和统一 在同一个文章中,关键词应该使用相同的规范和标准,以避免出现混淆和误解。例如,在一篇数学论文中,“向量”和“矢量”应该选择其中一个进行统一,以避免读者产生困惑。 借助工具辅助提取关键词 可以使用一些文本挖掘工具或者软件自带的关键词提取功能来分析文章的内容,从而得到一些有用的关键词。 ❌ 避免一些常见的错误 不要选择过于宽泛或者过于具体的关键词。过于宽泛的关键词会使得文章的主题不明确,而过于具体的关键词则可能会限制文章的受众范围。例如,如果文章的主题是“人工智能在医疗领域的应用”,那么“医疗”、“人工智能”是合适的关键词,而“2020年某医院AI系统诊断案例”就过于具体。 实例:智能手机的发展和应用 假设我们要写一篇关于“智能手机的发展和应用”的论文,那么我们可以选择以下一些关键词:“智能手机”、“发展”、“应用”、“移动通信”、“互联网”、“技术”、“用户体验”等。这些关键词都能够概括文章的主要内容和主题,同时也具有代表性。 通过选择具有代表性的关键词、注意关键词的规范和统一、借助工具辅助提取以及避免常见的错误等方法,帮助你写出更加优秀的论文。
二战公考上岸攻略:行测与申论的秘诀 行测资料分析 在备考行测时,资料分析是得分的关键。这个模块主要考察统计数据和破题技巧。首先,你需要熟悉各种统计数据,如增长率、比例等,这些题目基本上都是围绕数据展开的。答题时,一定要仔细审题,针对性地寻找数据,避免出错。其次,掌握一些破题技巧,如尾数法、同化法、差分法等,可以大大节省计算时间,提高正确率。 申论 申论主要考察对策类、综合类、总结概括类试题,以及公文写作和议论文写作。 对策类、综合类、总结概括类试题 这些题型是申论的基础,统称为小题。得分的关键在于从材料中全面提取信息。抄材料时要注意:删繁就简地抄中心句,抄关键词,并对每个抄的材料进行总结。每天练习几道小题,训练自己的阅读理解和总结概括能力。 公文写作 公文写作是申论中难度较大的部分。常见的形式包括题目、称谓、正文、落款和日期。答题时要有层次思维,每个题型都是这样。练习时可以试试人工批改,了解自己和正确答案的差距。 议论文写作 议论文写作是大作文,记住自己的定位是国家工作人员,作文要站在这个层面上。大作文最重要的是不跑题,不跑题至少能拿到基础分。不跑题的秘诀是论点在材料中总结。拿到试卷后,首先分析核心观点,然后从材料中整合分论点,最后填充内容和素材丰富整个文章。有了这个逻辑,很快就能写出一篇文章。 希望这些方法能帮助大家顺利上岸!如果有任何问题,欢迎随时交流。ꀀ
豆瓣爬虫+Python分析 论文题目:基于Python的豆瓣书籍数据及分析 关键词:网络爬虫;数据提取;Python 第一章 绪论 1.1 课题研究背景 1.2 课题研究意义 第二章 系统分析 2.1 需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 经济可行性 第三章 网络爬虫程序模型分析及概要设计 3.1 网络爬虫模型分析 3.2 网络爬虫搜索策略 3.3 网络爬虫的主题相关度判断 第四章 爬虫的实现与应用 4.1 编码问题 4.2 正则表达式的使用实例 4.3 读取网页信息 4.4 网页解析与多线程的实现 4.4.1 网页解析 4.4.2 多线程与锁 4.5 程序与数据库 4.5.1 数据库的具体实现 4.5.2 程序中数据库的应用 4.6 生成HTML显示界面 4.6.1 主界面文档的编写 4.6.2 子界面的生成与写入 4.6.3 实验运行和调试 结语 参考文献
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研究生生活真是让人头疼 最近真是烦透了,感觉每天都在为各种琐事操心。导师让师弟师妹们提前进组也就算了,居然把所有任务都丢给我们,这到底是给我们招的研究生,还是给他自己招的?有时候我真想让他来试试这日子。 文献阅读指南 找文献 首先,找文献这件事就够让人头疼了。你得用各种关键词筛选近3-5年的高分文献,千万别找那些水刊。中国知网是国内最全的文献检索网站,学生可以通过校内网登录,资料不用花钱。X-mol可以找到领域内最新的文献,Sci-hub则能免费获取论文,几乎什么都能找到。 看文献 阅读工具 阅读文献的工具也有讲究。小绿鲸和Zotero都不错,尤其是对新手来说,小绿鲸简单易用,Zotero则更专业。两者联用效果更佳。 一些实用功能: 图片速读:小绿鲸可以直接提取文献中的所有图表和图注,无论粗读还是精读都很方便。 笔记:可以边阅读边做笔记和思维导图。 语料库:阅读时看到的好词好句可以收藏到语料库,方便以后查阅。 双端同步阅读:平板上看的文献和做的笔记可以自动同步到电脑端。 阅读目的 阅读文献的目的有两个:获取某领域的发展动态(泛读)和了解基本的科研技能(精读)。拿到一篇文献后,不妨先问自己几个问题: 这篇文章属于什么领域或方向? 解决了什么问题?为什么这个问题这么重要? 使用了什么方法和模型?为什么这个方法可以解决这个问题? 核心结论是什么?下一步还可以怎么做? 泛读(快速浏览不深究) 看标题和关键词 读摘要和结论,进一步确定文章对自己的价值 浏览图表及注释 读引言,了解研究背景和研究原因 精读(深入分析) 精读时首先要看文章的框架脉络,尤其关注实验部分;然后分析文献的研究内容、研究方法和思路、研究创新点、研究结论、研究不足与展望以及借鉴的意义和可能会引用的内容。用模板方法整理的文献阅读笔记复盘起来一目了然,汇报时可以直接拿来用。 总结 研究生生活虽然充满挑战,但只要掌握了这些技巧,就能事半功倍。希望这些建议能帮到你,祝大家学业有成!
211跨考东京大学情报理工修士心得 京大学情报理工研究科的考试难度在日本情报类中堪称最高,许多人在看到数学和专业课过去问后,都会望而却步。 大情理的【数理情报学】与国内的【信息与计算科学】以及【计算数学】非常接近。 쥭槔感言: 数理情报学的研究内容十分高深晦涩,经过前辈的详细介绍,我很快确定了第一志愿导师。反复阅读论文的摘要和目录,并提取关键词。 习修士考试的过程十分艰难且枯燥,等待录取结果公布的过程也很焦虑,生怕自己一年的努力没有收获。在确认被正式录取后才如释重负,开始规划下一阶段的人生旅行。 望后辈们都能坐得住板凳,耐得住寂寞。最后能如愿考上自己理想的大学。
今日PPT兼职收入100元,晒晒我的稿子 今天接手了一个论文项目,一共做了10页,收入100元。虽然客户用AI做的稿子被老板骂了,最后还是来找我了。给大家看看我最近改的稿子吧。 论文答辩10页-100元 这个是最终稿子,你看一下,可以的话我发给你。微信转账已收款,金额是100元。 改稿前后对比 改稿前:如何提高工作效率 改稿后:如何提高工作效率 改稿前:目录 改稿后:目录 改稿前:技术概述与应用领域 改稿后:技术概述与自然语言处理 改稿前:智能语音识别技术 改稿后:智能语音识别技术 改稿前:图像识别技术优化信息处理流程 改稿后:图像识别技术优化信息处理流程 文档分类与摘要生成 文档分类:自动化文档归类和摘要生成 摘要生成:关键词提取、文档分类、自动提取关键词或关键短语,生成简洁明了的摘要。文档分类是基于自然语言处理技术,自动识别文档的主题和类别,实现快速、准确的文档归类。 通过这些改稿,我不仅赚了100元,还提升了自己的技能。希望大家也能通过兼职提升自己的收入和技能!
如何用Meta分析快速发C刊、SCI? 在教育学、心理学和管理学领域发表文章总是觉得难如登天?那你一定要试试Meta分析!这可是快速发C刊、SCI的利器哦!而且,选题选得好,还能结合结构方程模型,发文成功率更高! 完成一篇Meta分析需要多久? 选题:一周左右。选题可是论文成败的关键,教你如何判断选题是否合适。 文献检索:一周左右。确定关键词、制定检索策略、下载文献,这些都是必不可少的步骤。 文献筛选:一到两周。初筛、复筛、使用文献管理软件,这个阶段需要细心和耐心。 数据提取:两到三周。这是最繁杂的部分,数据合并和效应值转化都需要仔细处理。 数据分析:两周左右。使用CMA软件进行数据分析,这是最难的部分,但也是最值得投入的。 写作:两到三周。最后一步,也是最关键的一步,写得好才能发得好。 Meta分析的具体步骤 选题:确定你要研究的问题,选择一个有价值的选题。 检索文献:使用关键词和检索策略,下载相关文献。 筛选文献:对文献进行初筛和复筛,确保纳入的文献符合标准。 提取数据:合并数据,进行效应值转化。 数据分析:使用CMA软件进行数据分析,计算调和平均数等。 写作:整理数据和结果,撰写论文。 Meta分析的指导袀늦 论你是做管理学、教育学还是心理学研究,Meta分析都能提供很好的指导。从检索策略到数据分析,每一个步骤都有详细的指导,确保你的研究顺利进行。 小贴士ኆunnel Plot:通过Funnel Plot可以直观地看到标准误差与效应值的关系。 CMA软件操作:一对一指导,让你熟练掌握CMA软件的操作。 结构方程模型:结合结构方程模型,你的研究将更加深入和全面。 个人经验分享 我自己在做教育学研究时,曾经遇到选题难题。后来通过Meta分析,不仅顺利发表了论文,还获得了不少赞誉。所以,如果你也在为论文发愁,不妨试试Meta分析吧! 结语 Meta分析是教育学、心理学和管理学领域发表文章的好方法,不仅能快速发文,还能提高成功率。希望这些信息对你有所帮助!如果你有任何问题或需要更多指导,随时联系我哦!
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