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elmo论文期刊

发布时间:2024-07-03 05:41:05

elmo论文期刊

分布式领域论文译序sql&nosql年代记SMAQ:海量数据的存储计算和查询一.google论文系列1. google系列论文译序2. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine (译 zz)3. web search for a planet :the google cluster architecture(译)4. GFS:google文件系统 (译)5. MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters (译)6. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (译)7. Chubby: The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems (译)8. Sawzall:Interpreting the Data--Parallel Analysis with Sawzall (译 zz)9. Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing (译)10. Dremel: Interactive Analysis of WebScale Datasets(译zz)11. Percolator: Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications(译zz)12. MegaStore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services(译zz)13. Case Study GFS: Evolution on Fast-forward (译)14. Google File System II: Dawn of the Multiplying Master Nodes15. Tenzing - A SQL Implementation on the MapReduce Framework (译)16. F1-The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business17. Elmo: Building a Globally Distributed, Highly Available Database18. PowerDrill:Processing a Trillion Cells per Mouse Click19. Google-Wide Profiling:A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers20. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database(译zz)21. Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure(笔记)22. Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters23. CPI2: CPU performance isolation for shared compute clusters24. Photon: Fault-tolerant and Scalable Joining of Continuous Data Streams(译)25. F1: A Distributed SQL Database That Scales26. MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale(译)27. B4: Experience with a Globally-Deployed Software Defined WAN28. The Datacenter as a Computer29. Google brain-Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning30. Mesa: Geo-Replicated, Near Real-Time, Scalable Data Warehousing(译zz)31. Large-scale cluster management at Google with Borg google系列论文翻译集(合集)二.分布式理论系列00. Appraising Two Decades of Distributed Computing Theory Research 0. 分布式理论系列译序1. A brief history of Consensus_ 2PC and Transaction Commit (译)2. 拜占庭将军问题 (译) --Leslie Lamport3. Impossibility of distributed consensus with one faulty process (译)4. Leases:租约机制 (译)5. Time Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System(译) --Leslie Lamport6. 关于Paxos的历史7. The Part Time Parliament (译 zz) --Leslie Lamport 8. How to Build a Highly Available System Using Consensus(译)9. Paxos Made Simple (译) --Leslie Lamport10. Paxos Made Live - An Engineering Perspective(译) 11. 2 Phase Commit(译) 12. Consensus on Transaction Commit(译) --Jim Gray & Leslie Lamport 13. Why Do Computers Stop and What Can Be Done About It?(译) --Jim Gray 14. On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译) --James Hamilton 15. Single-Message Communication(译)16. Implementing fault-tolerant services using the state machine approach 17. Problems, Unsolved Problems and Problems in Concurrency 18. Hints for Computer System Design 19. Self-stabilizing systems in spite of distributed control 20. Wait-Free Synchronization 21. White Paper Introduction to IEEE 1588 & Transparent Clocks 22. Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems 23. Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion(译zz) 24. Distributed Snapshots: Determining Global States of a Distributed System --Leslie Lamport 25. Virtual Time and Global States of Distributed Systems 26. Timestamps in Message-Passing Systems That Preserve the Partial Ordering 27. Fundamentals of Distributed Computing:A Practical Tour of Vector Clock Systems 28. Knowledge and Common Knowledge in a Distributed Environment 29. Understanding Failures in Petascale Computers 30. Why Do Internet services fail, and What Can Be Done About It? 31. End-To-End Arguments in System Design 32. Rethinking the Design of the Internet: The End-to-End Arguments vs. the Brave New World 33. The Design Philosophy of the DARPA Internet Protocols(译zz) 34. Uniform consensus is harder than consensus 35. Paxos made code - Implementing a high throughput Atomic Broadcast 36. RAFT:In Search of an Understandable Consensus Algorithm分布式理论系列论文翻译集(合集)三.数据库理论系列0. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks 19701. SEQUEL:A Structured English Query Language 19742. Implentation of a Structured English Query Language 19753. A System R: Relational Approach to Database Management 19764. Granularity of Locks and Degrees of Consistency in a Shared DataBase --Jim Gray 19765. Access Path Selection in a RDBMS 1979 6. The Transaction Concept:Virtues and Limitations --Jim Gray7. 2pc-2阶段提交:Notes on Data Base Operating Systems --Jim Gray8. 3pc-3阶段提交:NONBLOCKING COMMIT PROTOCOLS9. MVCC:Multiversion Concurrency Control-Theory and Algorithms --1983 10. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging-199211. A Comparison of the Byzantine Agreement Problem and the Transaction Commit Problem --Jim Gray 12. A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System - Skeen, D. Stonebraker13. What Goes Around Comes Around - Michael Stonebraker, Joseph M. Hellerstein 14. Anatomy of a Database System -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker 15. Architecture of a Database System(译zz) -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker, James Hamilton四.大规模存储与计算(NoSql理论系列)0. Towards Robust Distributed Systems:Brewer's 2000 PODC key notes1. CAP理论2. Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems3. 关于CAP 4. BASE模型:BASE an Acid Alternative5. 最终一致性6. 可扩展性设计模式7. 可伸缩性原则8. NoSql生态系统9. scalability-availability-stability-patterns10. The 5 Minute Rule and the 5 Byte Rule (译) 11. The Five-Minute Rule Ten Years Later and Other Computer Storage Rules of Thumb12. The Five-Minute Rule 20 Years Later(and How Flash Memory Changes the Rules)13. 关于MapReduce的争论14. MapReduce:一个巨大的倒退15. MapReduce:一个巨大的倒退(II)16. MapReduce和并行数据库,朋友还是敌人?(zz)17. MapReduce and Parallel DBMSs-Friends or Foes (译)18. MapReduce:A Flexible Data Processing Tool (译)19. A Comparision of Approaches to Large-Scale Data Analysis (译)20. MapReduce Hold不住?(zz) 21. Beyond MapReduce:图计算概览22. Map-Reduce-Merge: simplified relational data processing on large clusters23. MapReduce Online24. Graph Twiddling in a MapReduce World25. Spark: Cluster Computing with Working Sets26. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing27. Big Data Lambda Architecture28. The 8 Requirements of Real-Time Stream Processing29. The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction30. Lessons from Giant-Scale Services五.基本算法和数据结构1. 大数据量,海量数据处理方法总结2. 大数据量,海量数据处理方法总结(续)3. Consistent Hashing And Random Trees4. Merkle Trees5. Scalable Bloom Filters6. Introduction to Distributed Hash Tables7. B-Trees and Relational Database Systems8. The log-structured merge-tree (译)9. lock free data structure10. Data Structures for Spatial Database11. Gossip12. lock free algorithm13. The Graph Traversal Pattern六.基本系统和实践经验1. MySQL索引背后的数据结构及算法原理2. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (译zz)3. Cassandra - A Decentralized Structured Storage System (译zz)4. PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform (译zz)5. Yahoo!的分布式数据平台PNUTS简介及感悟(zz)6. LevelDB:一个快速轻量级的key-value存储库(译)7. LevelDB理论基础8. LevelDB:实现(译)9. LevelDB SSTable格式详解10. LevelDB Bloom Filter实现11. Sawzall原理与应用12. Storm原理与实现13. Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems --Jeff Dean14. Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems --Jeff Dean15. Experiences with MapReduce, an Abstraction for Large-Scale Computation --Jeff Dean16. Taming Service Variability,Building Worldwide Systems,and Scaling Deep Learning --Jeff Dean17. Large-Scale Data and Computation:Challenges and Opportunitis --Jeff Dean18. Achieving Rapid Response Times in Large Online Services --Jeff Dean19. The Tail at Scale(译) --Jeff Dean & Luiz André Barroso 20. How To Design A Good API and Why it Matters21. Event-Based Systems:Architect's Dream or Developer's Nightmare?22. Autopilot: Automatic Data Center Management七.其他辅助系统1. The ganglia distributed monitoring system:design, implementation, and experience2. Chukwa: A large-scale monitoring system3. Scribe : a way to aggregate data and why not, to directly fill the HDFS?4. Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB5. Dynamo Dremel ZooKeeper Hive 简述八. Hadoop相关0. Hadoop Reading List1. The Hadoop Distributed File System(译)2. HDFS scalability:the limits to growth(译)3. Name-node memory size estimates and optimization . HBase Architecture(译)5. HFile:A Block-Indexed File Format to Store Sorted Key-Value Pairs6. HFile V27. Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework8. Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop转载请注明作者:phylips@bmy 2011-4-30

这里可以参考CSDN上的文章-BERT原理和实践:

在解释BERT,ELMO这些预训练模型之前,我们先看一下很久之前的计算机是如何读懂文字的?

每个字都有自己的独特的编码。但是这样是有弊端的,字和字之间的关联关系是无法得知的,比如计算机无法知道dog和cat都是动物,它反而会觉得bag和dog是比较相近的。

所以后来就有了Word Class,将一系列的词进行分类然后让一类词语和一类词语之间更有关联,但是这样的方法太过于粗糙,比如dog,cat,bird是一类,看不出哺乳动物鸟类的区别。

在这个基础之上,我们有了Word Embedding,Word Embedding我们可以想象成是一种soft的word class,每个词都用向量来表示,它的向量维度可能表示这个词汇的某种意思,如图中dog,cat,rabbit的距离相比其他更近。那么word embendding是如何训练出来的,是根据每个词汇的上下文所训练的。

每个句子都有bank的词汇,四个bank是不同的token,但是同样的type。(注:token-词例, type-词型, class-词类 or token是出现的总次数(还有种理解是token是具有一定的句法语义且独立的最小文本成分。 ),type是出现的不同事物的个数。) 对于典型的Word Embedding认为,每个词type有一个embedding,所以就算是不同的token只要是一样的type那么word embedding就是一样的,语义也就是一样的。

而事实上并非如此,1,2句bank指的是银行,3,4为水库。所以我们希望让机器给不同意思的token而且type还一致,给予不同的embedding。在这个问题上,之前的做法是从字典中去查找这个词包含几种意思,但是这样的做法显然跟不上现实中词语的一些隐含的含义。比如bank有银行的意思,与money一起是银行的意思,而与blood一起却是血库的意思。

所以我们想让机器今天进一步做到每一个word token都可以有自己的embedding(之前是每个type有一个embedding或者有固定的一个或多个embedding),那么怎么知道一个word应该有怎样的embedding呢?我们可以取决于该词的上下文,上下文越相近的token它们就会越相近的embedding。比如之前提到的bank,下面两个句子它们的word token的embedding可能是相近的,而和上面的word token的embedding是相远的。

所以我们想使用一种能够基于上下文的Contextual word Embedding来解决一词多义的问题。

这里使用ELMO可以做到这件事情,即每个word token拥有不同的word embedding。(右上角动物是芝麻街(美国公共广播协会(PBS)制作播出的儿童教育电视节目)里的角色)。 它是基于RNN的预训练模型,它只需要搜集大量语料(句子)且不需要做任何标注,就可以训练这个基于RNN的语言模型,预测下一个token是什么,学习完了之后就得到了上下文的embedding。因为我们可以将RNN的隐藏层中的某一节点拿出来(图中橙蓝色节点),它就是输入当前结点的词汇的word embedding。

从当计算识别到,模型训练开始。首先输入"潮水",然后当作输入输出"退了",退了当做输入输出"就"。

假设当前要得到”退了”这个词的上下文embedding,首先,因为前边的RNN只考虑到了前文而没有考虑到后文,所以这里就使用了同前文一样的反向的RNN。然后,它从句尾开始进行,比如给它喂”知道”,它就要预测”就”,给它喂”就”,它就要预测”退了”。这时候就不仅考虑每个词汇的前文,还会考虑每个词的后文。最后将正向和逆向得到的两个不同的上下文embedding(因为方向不同训练结果也不一样)拼接起来。

现在我们训练的程度都会越来越深度,当层数增加,这样就会产生Deep的RNN,因为很多层,而且每一层都会产生上下文Embedding,那么我们到底应该使用哪一层?每一层这种深度LSTM中的每个层都可以生成潜在表示(方框处)。同一个词在不同的层上会产生不同的Embedding,那么我们应该使用哪一层呢?ELMo的策略是每一层得到的上下文embedding都要。

在上下文embedding的训练模型中,每个词输入进去都会有一个embedding输出来。但是在ELMo中,每个词汇输入进去,都会得到不止一个embedding,因为每层的RNN都会给到一个embedding,ELMo将它们统统加起来一起使用。 以图中为例,这里假设ELMo有两层RNN,这里是将α1(黄色,第一层得到的embedding)和α2(绿色,第二层得到embedding)加起来得到蓝色的embedding,并做为接下来要进行不同任务的输入。

但是这里存在一些问题,α1和α2是学习得到的,而且它是根据当前要进行的任务(如QA,POS of tagging ),然后根据接下来要进行的这些任务一起被学习出来。所以就导致不同任务导向下的α1和α2也不一样。

ELMo的论文中提到,在不同任务下(SRL,Coref,SNLI,SQuAD,SST-5)。蓝色的上下文embedding在经过token(这里为没有经过上下文的embedding),LSTM1,LSTM2后,它在不同阶段需要的weight也不一样。

BERT相当于是Transformer的Encoder部分,它只需要搜集大量的语料去从中学习而不经过标注(不需要label),就可以将Encoder训练完成。如果之前要训练Encoder,我们需要通过一些任务来驱动学习(如机器翻译)。

BERT就是句子给进去,每个句子给一个embedding。 这里可以回忆下,Transformer的Enoder中有self-attention layer,就是给进去一个sequence,输出也得到一个sequence。

虽然图中使用是用词作为单元进行输入,但是在使用BERT进行中文的训练时,字会是一个更好的选择。比如,我们在给BERT进行输入时,用one-hot给词进行编码,但是词在中文中数量庞大,会导致维度过高。但是,字的话相对会少很多,特别是中文(大约几千个,可以穷举)。这样以字为单位进行输入会占很大优势。

共有两种方法,一种是Mask LM遮盖语言模型,另一种是Next Sentence Prediction下一句预测。

下面用上图的例子来理解BERT是怎么样来进行填空的: 1)这里假设在所有句子中的词汇的第2个位置上设置一个; 2)接下来把所有的词汇输入BERT,然后每个输入的token都会得到一个embedding; 3)接下来将设置为的embedding输入到Linear Multi-class Classifier中中,要求它预测被的词汇是哪个词汇?

但是这个Linear Multi-class Classifier它仅仅是一个线性分类器,所以它的能力十分弱,这也就需要在之前的BERT模型中需要将它的层数等参数设计的相当好,然后得到非常出色的representation,便于线性分类器去训练。 那么我们怎么知道最后得到的embedding是什么样的呢?如果两个下的词汇(输入时设置的和最后预测的)都放回原来的位置而且没有违和感(就是语句还算通顺),那它们就有类似的embedding(比如退下和落下)。

如图中,给定两个句子1)醒醒吧 和 2)你没有妹妹。其中特殊符号[SEP]是告诉BERT两个句子的分隔点在哪里。

特殊符号[CLS]一般放在句子的开头,它用来告诉BERT从这开始分类任务,[CLS]输入BERT后得到embedding然后通过Linear Binary Classifier得出结果说明:经过BERT预测后现在我们要预测的两个句子是接在一起 or 不应该被接在一起。

这里可能会有疑问,为什么不将[CLS]放在句尾,等BERT训练完两个句子再输出结果?

对于上图中的任务,BERT现在要做的事情就是给定两个句子,让BERT输出结果这两个句子是不是应该接在一起? 所以在语料库的大量句子中,我们是知道哪些句子是可以接在一起的,所以也需要我们告诉BERT哪些句子是接在一起的。

Linear Binary Classifier和BERT是一起被训练的,通过预测下一句这个任务,我们就可以把将BERT部分的最优参数训练出来。

现在我们知道了任务一和任务二,在原论文中两种任务是要同时进行的,这样才能将BERT的性能发挥到最佳。

现在我们知道了BERT要做什么事情,那么我们要如何去使用它?共有四种方法。论文中是将【BERT模型和接下来你要进行的任务】结合在一起做训练。

第一种,假设当前任务是Input一个sentence,out一个class,举例来说输入一句话来判断分类。

训练流程:1)将做要分类的句子丢给BERT; 2)需要在句子开始加上分类的特殊符号,这个特殊符号经过BERT输出的embedding经过线性分类器,输出结果为当前的句子属于的类别是真还是假。BERT和Linear Classifier的参数一起进行学习; 3)这里的Linear Classifier是Trained from Scratch是白手起家从头开始,即它的参数随机初始化设置,然后开始训练; 4)而BERT则是加上Fine-tune微调策略(一种迁移学习方式*),例如Generative Pre-trained Transformer(OpenAI GPT生成型预训练变换器)(Radford等,2018),引入了最小的任务特定参数,并通过简单地微调预训练参数在下游任务中进行训练。

*这里不得不提一下迁移学习中的Fine-tune,这里可以参考csdn的一篇文章:

( ) 第二种,假设当前任务是input一个sentence,输出这个句子中的每个词汇属于正例还是负例。举例现在的任务是slot filling填槽任务(填槽指的是为了让用户意图转化为用户明确的指令而补全信息的过程)(另一种解释是从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers))(槽可以理解为实体已明确定义的属性),输入的句子是 arrive Taipei on November 2nd输出的槽是other dest on time time 训练流程: 1)将句子输入BERT,句子中的每个词汇都会映射出一个embedding; 2)每个词汇的embedding输入Linear Classifier,输出结果; 3)Linear Classifier 白手起家和Bert微调的方式一起去做学习。

第三种,假设当前任务是input输入两个句子,输出class。举例现在要进行自然语言预测,让机器根据premise前提,预测这个hypothesis假设是True还是False还是unknown不知道。实际上,我们可以把这个任务当成三分类问题。 训练过程: 1)在一个sentence前设置特殊符号[CLS],然后在要输入的两个sentence中间设置[SEP]分隔符号; 2)将两个sentence连同特殊符号一起输入到BERT中; 3)将[CLS]输入BERT后得到的embedding,再把它输入linear Classifier中,得到class。

如图所示,假设gravity的token序号是17,即 ,我们现在有一个问题通过QA Model后得到的s=17,e=17,那么答案就是 为gravity; 同理,假设within a cloud的序号顺序是77到79,即 到 ,我们现在有一个问题通过QA Model后得到的s=77,e=79,那么答案就是 为within a cloud。

这张图显示了BERT从0-24层的层数在针对不同的NLP任务上的表现。

而所谓的GPT,它其实就是Transformer的Decoder。

我们简单的描述下GPT的训练过程:这里我们input这个token和潮水,想要GPT预测输出“退了”这个词汇。

1)首先输入[BOS](begin of sentence)和潮水,通过Word Embedding再乘上matrix W变成a 1到a 4,然后把它们丢进self-attention 层中,这时候每一个input都分别乘上3个不同的matrix产生3个不同的vector,分别把它们命名为q,k,v。

q代表的是query (to match others用来去匹配其它的向量) k代表的是key (to be matched用来去被query匹配的向量) v代表的是value(information to be extracted用来被抽取的信息的向量)

2)现在要做的工作就是用每个query q 去对每个 key k做attention(吃2个向量,输出就是告诉你这2个向量有多么匹配或者可以说输入两个向量输出一个分数\alpha(而怎么去吃2个向量output一个分数,有很多不同的做法))。这里要预测潮水的下一个词,所以乘 , 乘上 , 乘上 再经过soft-max分别得到 到 。

3)我们用 和每一个v相乘, 和 相乘加上 和 相乘。以此类推并相加,最终得到 。

4)然后经过很多层的self-attention,预测得到”退了”这个词汇。

同理,现在要预测”退了”的下一个词汇,按照前面的流程可以得到 ,然后经过很多层的self-attention层,得到”就”这个词汇。

GPT的神奇之处在于它可以在完全没有训练数据的情况下,就可以做到阅读理解,摘要,翻译。折线图中显示了它在参数量上升的情况下,F1的值的效果。

的问题: word Embedding 无上下文 监督数据太少

解决方法: Contextual Word Embedding

( E mbeddings from L anguages Mo del) - 多层双向的LSTM的NNLM - RNN-based language models(trained from lots of sentences) ELMo的问题: Contextual Word Embedding作为特征 不适合特定任务

GPT的改进 根据任务Fine-Tuning 使用Transformer替代RNN/LSTM

OpenAI GPT的问题: 单向信息流的问题 Pretraining(1)和Fine-Tuning(2)不匹配 解决办法: Masked LM NSP Multi-task Learning Encoder again

Tips: - 使用中文模型 - max_seq_length可以小一点,提高效率 - 内存不够,需要调整train_batch_size - 有足够多的领域数据,可以尝试Pretraining

期刊库期刊

是否期刊库期指的是中国期刊网络平台权威库存里的期刊。中国期刊库,本着“方便群众、服务社会”的工作理念,参照中国知网、万方数据库、龙源数据库等知名期刊收录平台,对中国学术期刊进行了较为规范的收录及展示。

从广义上来讲,期刊的分类,可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行),但也是合法期刊的一种,一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批,并编入“国内统一刊号”,办刊申请比较严格,要有一定的办刊实力,正式期刊有独立的办刊方针。“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称,即“CN号”,它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称,即“ISSN号”,我国大部分期刊都配有“ISSN号”。此外,正像报纸一样,期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果,角度太多则流于繁琐。一般从以下三个角度进行分类:按学科分类以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表,将期刊分为五个基本部类:(1)马列主义、毛泽东思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中,又分为若干大类,如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。按内容分类以《中国大百科全书》新闻出版卷为代表,将期刊分为四大类:(1)一般期刊,强调知识性与趣味性,读者面广,如我国的《人民画报》、《大众电影》,美国的《时代》、《读者文摘》等;(2)学术期刊,主要刊载学术论文、研究报告、评论等文章,以专业工作者为主要对象;(3)行业期刊,主要报道各行各业的产品、市场行情、经营管理进展与动态,如中国的《摩托车信息》、《家具》、日本的《办公室设备与产品》等;(4)检索期刊,如我国的《全国报刊索引》、《全国新书目》,美国的《化学文摘》等。按学术地位分类可分为核心期刊和非核心期刊(通常所说的普刊)两大类。关于核心期刊核心期刊,是指在某一学科领域(或若干领域)中最能反映该学科的学术水平,信息量大,利用率高,受到普遍重视的权威性期刊。国内对核心期刊的测定,主要运用文献计量学的方法,以及通过专家咨询等途径进行。北京大学出版社1992年出版了《中文核心期刊要目总览》,1996年推出第二版。第二版从正在出版的近万种中文期刊中,筛选出1578种核心期刊,并做了简要介绍。在第二版的基础上,2000年又推出了第三版。《总览》是我们了解全国核心期刊的重要工具书。了解核心期刊具有重要的意义。就编者而言,可以从核心期刊吸取经验。就读者而言,树立核心期刊意识,可以明确价值取向,提高阅读档次。例如,语言文学专业的学生,首先要阅读《中国语文》、《文学评论》等核心期刊,而不是本末倒置。就图书馆而言,在经费有限的情况下,订阅时当然是以核心期刊为首选目标。就科研管理部门而言,可以统计分析单位或个人在核心期刊上发表论文的情况,以此作为衡量其学术水平的一项重要指标。因此,人们往往以在核心期刊上发表文章为自己的追求目标。当然核心期刊与非核心期刊不是固定不变的。非核心期刊经过努力,可以跻身于核心期刊之列;核心期刊如故步自封,也会被淘汰。

核心期刊有:国内七大核心期刊体系,1、北京大学图书馆“中文核心期刊”;2、南京大学“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”;3、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”(又称“中国科技核心期刊”);4、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”;5、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊”;6、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”;7、万方数据股份有限公司的“中国核心期刊遴选数据库”。

常用的电子期刊数据库如下:

1)中国知识基础设施工程网(CNKI数据库)。

“中国知识基础设施工程网”即“中国知网”,它是由清华同方股份有限公司和清华大学中国学术期刊(光盘版)杂志社负责牵头建立的国家知识基础设施。

其CNKI系列数据库包括期刊、报纸、学位论文、会议论文、标准、专利等,收录了自1994年以来的国内公开出版的8000多种期刊和报纸等出版物上发表的文章的全文。该数据库取得有关出版机构的授权,与印刷版出版物同步发布。

以PDF或CAJ格式呈现,与印刷版形式完全一致,确保文献资源的及时、准确、可靠。该网络平台既有社会科学文献,又有自然科学文献,是目前国内最大的中文文献数据资源库。

尤其是近年来,其推动与有关期刊签定独家授权协议,使得该数据库中积累了很多其他数据库所没有的重要期刊文献资源。

2)万方数据知识服务平台。

“万方数据知识服务平台”是由万方数据股份有限公司开发的建立在互联网上的大型中文网络信息资源系统。它由面向企业界、经济界服务的商务信息子系统、面向科技界的科技信息子系统以及数字化期刊子系统组成。

科技信息子系统是集中国科技期刊全文、中国科技论文与引文、中国科技机构与中国科技名人的论文和毕业论文等近百个数据库为一体的科技信息群。该系统由相关出版单位授权,文献发布形式与中国知网类似,资源覆盖自然科学和社会科学领域的期刊、图书、专利、标准等。

数字化期刊子系统使得用户可在网上直接获取万方数据库新提供的部分电子期刊的全文。

3)中国科技期刊数据库。

中国科技期刊数据库是由重庆维普咨询公司开发的一种综合性数据库,也是国内图书情报界的一大知名数据库。它收录了近千种中文期刊和报纸以及外文期刊,可供查询和下载。

以上几种数据库,大部分高校图书馆都购买了使用权,校内用户都可以免费使用和下载。这些数据库一般都有详尽的使用说明,学生可以了解。

期刊的刊号刊期

问题一:刊物的意思是什么? 刊物常为书籍以外的出版物,分为定期和不定期发行刊物,有的刊物属于书籍的范畴如杂志。包括报纸、杂 刊物封面志、专刊、电子刊物(含各种电子专辑如音乐专辑)等。根据其发行对象(受众)来划分,分为内部刊物和公开发行两种。 -------------------------------- 谢谢采纳哦・~ 问题二:什么是期刊? 期刊也叫连续出版物。是连续出版的杂志。 国内的期刊,通常要有国内的连续出版统一刊号,也叫做CN刊号。 国际的期刊,通常要有国际的连续出版标准刊号,也叫做ISSN刊号。 一般国内的期刊,同时具有CN刊号和ISSN刊号。 而平时见到的一些书籍不是期刊,他们不是连续出版物。它们也只有ISBN刊号,即书刊号。 一些出版社将获得ISBN的书籍,通过编序类似上中下册等方式,达到连续出版的目的的,是属于非法行为。 期刊的出版行为,在国内通常是由单位为主体的。书刊则可以是个人。 所以,期刊一定有主管单位,主办单位。 而书籍只有出版社。 ――山东期刊采编中心(提供) 问题三:报刊与杂志的区别是什么? 报刊 bào kān 基本解释: 报纸和杂志的总称。龚 杂志 基本解释: 有固定刊名,定期或不定期的连续出版物。用卷、期、号或年、月为序编号出版。定期出版的又叫“期刊”。 ――――摘自新华字典 问题四:什么是国家刊物?什么是省级刊物?什么是CN刊物 凡获得国内统一刊号的期刊,均为正式出版物。新闻出版总署从未就学术水 平的高低为这些期刊划分过级别,仅从出版管理的角度,按照期刊主管单位的不同将期刊分成中央期刊和地方期刊,这样划分是为了按照期刊主管单位的不同对期刊实施有效的行政管理。有的期刊在封面上刊载“国家一级期刊”等字样,不是新闻出版总署组织评选出来的, 并非 *** 行为。那么从最权威的新闻出版署的说法来看,期刊杂志并无国家级、省级的区分标准,所以如果单位没有特别规定的话,实在没有必要太在乎国家级省级的区别。但在实际应用中,有些单位还是存在对国家级、省级刊物的不同划分,并且在职称评聘中也多少用到了这些标准。归纳起来,一般认为 “国家级”期刊,即由中央机关、国务院各部委、中字头的学会(像中国法学会)及中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。“省级”期刊,即由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。正规刊物,一般有两个刊号,一个是ISSN刊号,也叫国际刊号,另一个就是CN刊号,也叫国内标准刊号。国际刊号不是很难办到的,因为国外对杂志管理得很松散,注册一个杂志社就像注册一个公司一个简单。但是CN刊号则不同,我们国家对杂志登记管理得是很严格的,私人是不允许办杂志的,企业也不可以,只能是国家机关和事业单位,而且必须在新闻出版局登记,接受年审等各项审查,在新闻出版局登记的刊物都有一个CN刊号。 问题五:期刊号是什么 国际标准刊号ISSN 国内统一刊号CN ISSN(国际标准连续出版物编号,International Standard Ser丹al Number)是根据国际标准ISO3297制定的连续出版物国际标准编码,其目的是使世界上每一种不同题名、不同版本的连续出版物都有一个国际性的唯一代码标识。 该编号是以ISSN为前缀,由8位数字组成。8位数字分为前后两段各4位,中间用连接号相连,格式如下: ISSN XXXX-XXXX 前7位数字为顺序号,最后一位是校验位。 ISSN由设在法国巴黎的国际ISDS中心管理。1975年起建立世界性的连续出版物标准书目数据库,目前已有近200个国家和地区出版的65万种期刊(包括已停刊的)登记入库,成为国际上最权威的期刊书目数据网络系统。我国于1985年建立了ISSN中国分中心(设在北京图书馆),负责中国期刊ISSN号的分配与管理,目前已有近5000种中文期刊分配了ISSN号并进入了国际ISSN数据系统。ISSN通常都印在期的封面或版权页上。 报刊司有关官员介绍说,国内正式期刊的刊号是由国际标准刊号(ISSN)和国内统一刊号(CN)两部分组成,“CN”是中国国别代码,只有ISSN国际刊号而无国内统一刊号的期刊在国内被视为非法出版物。其组织开展活动的行为属于行为,公民可向公安机关反映或举报。 据介绍,CN刊号标准格式是:CNXX-XXXX,其中前两位是各省(区、市)区号。而印有“CN(HK)”或“CNXXX(HK)/R”的依然不是合法的国内统一刊号。 问题六:什么是核心期刊? 核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物,是我国学术评价体系的一个重要组成部分。它主要体现在对科研工作者学术水平的衡量方面,如在相当一批教功科研单位申请高级职称、取得博士论文答辩资格、申报科研项目、科研机构或高等院校学术水平评估等,都需要在在核心期刊上发表一篇或若干篇论文。 国家没有任何一个 *** 部门给刊物划分级别,所谓的刊物级别只是期刊行业的一种认识和一些社会机构推出期刊目录,虽然国家没有划分,可职称评审部门都有对期刊级别的要求。 以往的分法为一级刊物、二级刊物、三级刊物。现在一般是分为“核心期刊和普通期刊”两类,近几年有些地方在核心期刊里又分出;权威、重要、核心。 “ 省级 ” 期刊指由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。 问题七:期刊类型是指什么 期刊可以从不同角度划分类型。大致有以下几种划分角度: I、按期刊的载体分:印刷型、电子型、缩微型等。 2、按内容、用途分:学术性期刊(有学报、公报、通报、会志、汇刊等);科普性期刊;技术性期刊;情报性期刊;检索性期刊(文摘、题录、索引等);工具资料性期刊(统计资料、要人传记、时事纪要等,);行业性期刊。 3、按出版机构分:学术团体;大专院校; *** 机构;公司企业;商业机构;科研部门等。 4、按文种分:中文期刊;外文期刊。 5、按刊期分:定期(周刊、旬于U、半月刊、月刊、双月刊、季刊、半年刊、年刊等);不定期; 6、按期刊文献级别分:一次文献期刊(又称一级文献),如:公报、会报、会志、学报和江刊等;二次文献期刊(又称二级文献),指书目、索引、文摘、题录等;三次文献期刊(又称三级文献),如述评、综论、评论和进展报告等。 问题八:什么是专业期刊 专业期刊是指其相对应专业的期刊,通常可以根据中图分类号来识别,例如你是教育专业,那么期刊CN号带G4的刊物就是表示是教育类的专业耽刊。如《都市家教》国内统一刊号:CN36-1276/G4 ! 问题九:什么是学术刊物 学术刊物是由特定的国家官方机构、行政部门、国家批准认可的团体、学会等部门主管、主办的学术性期刊,它先应经省一级新闻出版行政管理部门(文化局、新闻出版局)审核备案,再由省新闻出版局上报国家新闻出版总署批准(下文)的公开出版物,新闻出版总署在批文中严格规定了刊物的固定出版周期(如周刊、旬刊、半月刊、月刊、双月刊、季刊)和固定页码(48页,96页.......)、版式规格、(32开,16开,大16开(国际统一标准))、学术研究方向(工科/文科 )、专栏,它是这样的一种连续性出版刊物。 问题十:期刊的类型都有什么? 据新刊我张楠介绍,按照刊期可分为旬刊、月刊、半月刊、双月刊、年刊、季刊、周刊等,分类角度不同,期刊类型也不同。

刊号是一个期刊的基本参数和出版资质的证明,刊号每期都一样,每年也都一样。相当于一个人的身份证号,什么时候都是那几位数字。

期刊,定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊,必须经新闻出版总署批准,持有国内统一连续出版物号,领取《期刊出版许可证》。

从广义上来讲,期刊的分类,可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行),但也是合法期刊的一种,一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。

正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批,并编入“国内统一刊号”,办刊申请比较严格,要有一定的办刊实力,正式期刊有独立的办刊方针。

“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称,即“CN号”,它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。

“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称,即“ISSN号”,我国大部分期刊都配有“ISSN号”。

此外,正像报纸一样,期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果,角度太多则流于繁琐。

一般从以下三个角度进行分类:按学科分类以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表,将期刊分为五个基本部类:

(1)马列主义、毛泽东思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中,又分为若干大类,如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。

期号和卷号一般在期刊的封面或者目录页能够查到,如果没有纸刊的话可以去万方数据或者知网网站去查询,当然这本刊必须是这两个网站收录的才行

期刊论文期刊网

论文网站如下:

1、中国知网(期刊、学位论文)

2、维普资讯中文科技期刊数据库(期刊论文)

3、万方数字资源系统(学位论文、会议论文、外文文献)

4、读秀学术搜索

5、超星数字图书馆(电子图书、讲座、读秀学术搜索)

古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

论文著作权实行自愿登记,论文不论是否登记,作者或其他著作权人依法取得的著作权不受影响。我国实行作品自愿登记制度的在于维护作者或其他著作权人和作品使用者的合法权益,有助于解决因著作权归属造成的著作权纠纷,并为解决著作权纠纷提供初步证据。

参考资料:论文 百度百科

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期刊论文期刊吗

期刊论文正式出版的期刊上所刊载的学术论文。

写作期刊论文的目的是为了交流。因此,我们需要用简洁明了的语言表达论文的核心思想。写出的论文应该能够被人们理解,即使那些不了解相关专业的人也能理解论文想解决什么样的问题,使用的方法以及得出了什么结论。

补充以下应当注意的俩点:

期刊论文就是发表在国家正规期刊的论文,有学术性与非学术性之分。包括教育教学累、经济管理类、医药医学类(含护理)、文学艺术类、科技工程类、社科综合等类别。 论点的提炼与概括,应准确、简明,完整,有条理,使人看后就能全面了解论文的意义、目的和工作内容。

就是自己在一个时间段,在期刊、杂志或者报纸上发表过几篇文章。

学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或预测性上具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录,或是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结,用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表,或用作其他用途的书面文件。

按研究的内容,可将学术论文分为理论研究论文和应用研究论文。理论研究,重在对各学科的基本概念和基本原理的研究;应用研究,侧重于如何将各学科的知识转化为专业技术和生产技术,直接服务于社会。

按写作目的,可将学术论文分为交流性论文和考核性论文。交流性论文,目的只在于专业工作者进行学术探讨,发表各家之言,以显示各门学科发展的新态势;考核性论文,目的在于检验学术水平,成为有关专业人员升迁晋级的重要依据。

中文期刊的数量是非常庞大的,尽管学术论文期刊数量相对比较小,但是因为基数大,所以整体数量还是非常可观的,所以不管是什么样的作者,因为什么目的发表论文,什么专业和方向,都是可以找到很多相对应的期刊。至于能发表学术论文的期刊,大体上分可以有以下几种:

一  普刊

普刊就是除了核心期刊以外的刊物。普刊里面有国家级期刊,也有省级期刊,大家可能会觉得国家级期刊一定比省级期刊好,这其实是不一定的,这里的级别只是杂志社的主办单位,并不一定代表国家级就一定高于省级,很多省级期刊也是很优秀的,还不一定好发。

1 国家级期刊

国家级期刊,即由党中央、国务院及所属各部门,或中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。另外,刊物上明确标有“全国性期刊”、“核心期刊”字样的刊物也可视为国家级刊物。但是,以上仅是说一般情况,还有许多地方上的、有较高学术价值、影响较大的刊物也是属于国家级刊物。

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