调档申请书

调档申请书（通用14篇）

篇1：调档申请书

调档申请书

申请人：XX性别：X

身份证号码：

通 讯 地址：

联系电话：

法律职业资格证书编号：

申请理由：

本人于XX年XX月在XX（地方）参加国家司法考试，XX年XX月取得法律职业资格证书，现工作单位为XX，因XX（原因），特申请将法律职业资格档案从XX调往浙江省杭州市。请予以批准！谢谢！

申请人：

XX年XX月XX日

需提交材料：

一、本人身份证复印件A4纸两份（原件备查）；

二、法律职业资格证书正本、副本复印件各两份（原件备查）；

三、杭州所在单位证明两份（加盖单位对外公章）

四、调档申请书两份

篇2：调档申请书

兹有李雪娇女士，身份证号：x，通过二道区事业单位招聘考试，被二道区教育局聘用，分配到长档案调至我单位，请贵单位予以接洽配合，为盼!

(公章)

年 月 日

地 址：

邮 编：

单位名称：

篇3：科技项目申请书关键词提取方法

目前关键词提取方法主要分为3类:(1)基于统计特征的方法,如词语频度统计。(2)基于词语网络的方法,如文献[1]根据规则将文档映射为词语共现网络并用计算词语的关键度来提取关键词。(3)基于语义的方法。前两种方法虽然具有简单高效的优点,但由于算法局限于字面匹配、缺乏语义理解而排除了低频率的关键词。针对这个问题,引入语义特征进行关键词提取是目前的主要研究方法,如文献[2]引入《同义词词林》计算词语的语义距离,一定程度上提高了关键词提取的准确度,但没有结合词频因素。另外,科技项目申请书中包含的专业术语通常是项目的关键词,但很多术语没有收录在词典中,因而这类未登录词的识别尤为重要。

本文针对科技项目申请书的特征,利用Apache Lucene[3]和互信息统计相结合的多策略融合的方法进行分词,并采用识别未登录词作为项目关键词的一部分;对于特殊分词进行语义处理,利用知网中丰富的语义关系,分别计算词语之间的语义相似度,依据社会网络理论建立词语语义相似度网络,将词语的“关联度”和词频进行加权获得词语的关键度,并根据所设定的阈值完成关键词的提取。

1 科技项目申请书特征分析

相对于一般的文本,科技项目申请书具有以下特征:(1)科技项目申请书中的文字较精简、规范。(2)科技计划项目涉及各种技术领域,申请书中存在大量的专业术语,这些专业术语往往是项目的关键词。(3)申请书格式较统一,其中存在较多潜在的显性切分标记,例如在填写主要内容和主要技术指标时有(1)(2)(3)……切分标记;在出现领域词的时候会用双引号将词语引起来。(4)对训练语料库研究发现,很多科技项目名称中包含有隐性切分标记。(5)申请书中存在一些特殊词具有具体的语义,如“本系统”、“本课题”,“本项目”等。

2 科技项目申请书关键词提取方法

2.1 关键词提取流程

科技项目申请书关键词提取流程如图1所示,主要分为两部分:(1)对科技项目申请书进行分词并识别未登录词作为关键词的一部分。(2)基于语义的关键词提取,即通过计算词语语义相似度建立语义相似度网络,结合词频计算词语关联度来提取项目其他关键词。

2.2 多策略融合分词及未登录词识别方法

对科技项目申请书中的项目名称、主要内容进行分词:(1)根据申请书中潜在的隐性和显性切分标记,将项目名称、主要内容文本切分成子串序列。(2)在通用停用词库的基础上,针对申请书中的词语特点建立专业停用词库,如技术、开发、研究等专业停用词。对(1)中的子串序列分别利用Apache Lucene进行分词及去停用词处理。最后形成词序列集合,SW={w1,w2,…,wn},其中,wi=(ui,fi);ui表示词;fi表示词频。

研究发现,各个领域的科技项目申请书中存在较多专业词即未登录词。未登录词造成分词精度的损失比其他因素大[4],因此本文融合了互信息统计的未登录词识别策略,考虑文本的上下文信息来提高未登录词的识别率。

概率论中定义了两个随机变量之间的互信息,即计算随机分布中的两个变量之间的互信息

${\rm I}(A,B)={\rm I}{}_b\frac{p(A,B)}{p(A)p(B)}(1)$

定义1 “未登录词”通常是单字词和其他汉字组成的多字词。因此,本文定义成词的可信度来度量两者之间组成词的可能性。n(i)表示词wi在训练语料中的词频;N表示训练语料中词语的总频数。则它们成词的可信度的计算公式定义为

FWC$(A,B)=\frac{1}{\text{l}\text{e}\text{n}(A)+\text{l}\text{e}\text{n}(B)}\left(1-\frac{{\displaystyle \sum _{i=A,B}n}(i)}{{\rm N}}\right)(2)$

文献[5]提出了较长字串组成新词的可能性小于较短的字串。因此,在计算词A、B成词可信度过程中考虑了A、B的长度len(A)、len(B),这样成词可信度的计算准确度将有一定的提高。

本文将成词可信度融合到词语互信息计算之中,依据式(1)将两词互信息计算公式定义为

I(A,B)=FWC$(A,B){\rm I}{}_b\frac{{\rm N}\times n(A,B)}{n(A)n(B)}(3)$

其中,n(A,B)表示训练语料中词A与B相邻出现的频数。

“未登录词”经过分词后被划分成包括单字词的多个词语,首先将划分出来的单字词分别和其前一个词以及后一个词组成两个新词并放入临时词典,然后根据上面给出的互信息统计语言模型计算临时词典中词的成词可信度,最后根据设定的阈值识别出“未登录词”。

对于上述识别出的特殊词将做语义处理,如“本系统”、“本课题”,“本项目”等特殊词将它们替换成项目名称并利用同样的方法进行分词,这样可以提高接下来关键词提取的准确度;对于识别出的未登录词将作为关键词进行提取。

通过对未登录词识别并将未登录词作为项目部分关键词后,词序列集合SW={w1,w2,…,wn}将变为另一个词序列集合SW′={v1,v2,…,vm}(m≤n)进入下一步的关键词提取。

2.3 基于语义相似度网络的关键词提取

2.3.1 词语语义相似度计算

刘群认为两个词语的相似度是它们在不同的上下文中可以互相替换且不改变文本句法语义结构可能性的大小[6],而词语间的语义相似度一般由它们之间的语义距离来衡量,一种比较流行的方法是根据知网语义词典来计算词语义原之间的距离,从而得到词语的语义相似度。

在《知网》的结构中,每个词由多个概念来表达,而每个概念又是由义原来描述;义原根据其属性被组织成不同的树状层次结构,树与树之间存在关系而连接在一起,进而形成网状的知识结构,所以义原的距离是根据义原树结构的相对位置来衡量的。

假设词语w1在知网中有n个概念c11,c12,…,c1n,w2有m个概念c21,c22,…,c2m,则本文中规定词w1与w2的相似度为各个概念相似度的最大值,即

Sim$(w{}_1,w{}_2)=\underset{i=1,\cdots ,n,j=1,\cdots ,m}{{\displaystyle \max }}\text{S}\text{i}\text{m}S(c{}_{1i},c{}_{2j})(4)$

因此,两个词语之间的相似度最终归结到义原的相似度。对于两个义原节点相似度计算,李峰认为主要分为两大类:基于两个节点之间的路径长度和基于两个节点所含有公共信息的大小[7]。对于基于路径长度的计算,吴健认为,对于同样距离的两个义原,它们的相似度是随着它们所在的层次深度总和的增加而增加的,随着它们之间层次深度差的增加而减小[8]。针对以上两人论证的观点,文献[9]基于节点的层次和义原的相对路径长度提出了一种计算两个义原s1,s2相似度。

词序列集合SW′中两词语语义相似度计算过程:首先借助于知网语义词典,计算两词语义原之间的相似度,并取其最大值;再根据式(4)的定义求得了两个词语的语义相似度。

2.3.2 建立词语语义相似度网络图

词语共现网络没有从词语语义上体现它们之间的关联,导致一些没有关联的词语也将被加入共现网络中。因此,本文从词语之间的语义层面出发,建立词语语义相似度网络。

定义2 设W={v1,v2,…,vp}为预处理后得到的词语序列集合,则W对应的语义相似度邻接矩阵Mp定义为

$\mathit{{\rm M}}{}_p=\left(\begin{array}{ccc}\text{S}\text{i}\text{m}(v{}_1,v{}_1)& \cdots & \text{S}\text{i}\text{m}(v{}_1,v{}_p)\\ ⋮& & ⋮\\ \text{S}\text{i}\text{m}(v{}_p,v{}_1)& \cdots & \text{S}\text{i}\text{m}(v{}_p,v{}_p)\end{array}\right)$

其中,Sim(vi,vj)为词vi和vj的语义相似度,Sim(vi,vi)=1,Sim(vi,vj)=Sim(vj,vi)。

词序列集合SW′={v1,v2,…,vm}经过词语语义相似度计算得到m×(1+m)/2个词语间相似度的值,并对这些值进行递减排序;设定一个阈值β(0<β<1),取出前β×m(1+m)/2的值,假设这些相似度值所对应的词组合成另一词序列集合为SW″={s1,s2,…,sq}(q≤m),并根据它们之间的相似度值生成SW″对应的语义相似度邻接矩阵Mq。

定义3 设SW″为输入的词序列集合,Mq为输入的语义相似度邻接矩阵,则其对应的词语语义相似度网络图定义为G={V,E}。其中,图G为无向加权图;V表示图G中的顶点集;vi表示V中第i个顶点(词);E表示G中的边集;图G边的权值矩阵为Mq,其中Sim(vi,vj)为第i个顶点和第j个顶点之间边的权值,因为是无向图,所以Sim(vi,vj)=Sim(vj,vi)。

2.3.3 词语语义关联度计算

社会网络是由一群节点以及节点之间的连线所组成的关系集合,节点代表相应的群体,节点之间的连线表示节点间的联结关系。社会网络的实质是个体与个体之间,组织和组织之间为了达到特定的目的进行信息交流和资源利用的关系网[10]。通过对社会网络的分析,可以得到节点间的关系以及每个节点和其他节点的关联度,进而可以分析出节点在整个网络中的重要程度。

将上述建立的图G视为社会网络,图中的边的权重表示相邻两个节点之间的关联度。每个节点在整个社会网络中的重要程度,即删除该节点对整个社会网络的影响程度,则需要计算出该节点对于整个社会网络的关联度。

定义4 设图G为构建的社会网络图,其中G为加权无向图,图中两个顶点之间边的权值为它们之间的语义相似度;vi到vj的最短路径经过的顶点依次为vi,vi+1,…,vj,路径对应的边的权值依次为si,si+1,…,sj-1,则G中顶点vi和vj(i≠j)之间的关联度定义为

$rd{}_{ij}=f{}_j{\displaystyle \sum _{p=i}^{j-1}s}{}_p(5)$

其中,fj为词序列集合SW″中第j个词在申请书中的词频;${\displaystyle \sum _{p=i}^{j-1}s}{}_p$为顶点vi和vj之间最短路径长度。

所以对于图G中的顶点vi,它在整个图中的关联度为

$rd{}_i={\displaystyle \sum _{j=1,j\ne i}^{q}r}d{}_{ij}(6)$

最后得到q个关联度的值,设定一个阈值γ(0<γ<1),取出前γ×q个的值,则这些值所对应的顶点将作为关键词进行提取。

3 实验结果及分析

在相同的相似度计算模型下,关键词提取的准确性直接影响到科技项目相似度计算的效果。本文设计了基于关键词的科技项目相似度计算实验,其中关键词分别采用传统的统计特征方法和本文的新方法来提取,相似度计算算法采用经典的余弦模型如下

Sim$(d{}_i,d{}_j)=\frac{{\displaystyle \sum _{k=1}^{n}f}{}_{w{}_k}(d{}_i)\times f{}_{w{}_k}(d{}_j)}{\sqrt{({\displaystyle \sum _{k=1}^{n}f}{}_{w{}_k}^2(d{}_i))({\displaystyle \sum _{k=1}^{n}f}{}_{w{}_k}^2(d{}_j))}}$

其中,di,dj为两个科技项目申请书;fwk(di)表示关键词wk在申请书di中词频。

针对浙江省科技项目库中的项目1进行相似度计算实验结果如表1所示。

实际比较可知,待查项目1和项目2研究内容类同,和项目3、6研究内容基本不重复,和项目4、5部分研究内容相似。如表1所示,新方法提高了相似性项目的相似度值,明显降低了不相似项目的相似度值,更有利于准确查找出相似的项目并排除不相似项目的干扰。由此表明,与传统的关键词提取方法相比,本文的关键词提取方法能更准确地提取出项目的关键词。

4 结束语

本文针对科技项目申请书特征,提出了一种基于未登录词识别与语义的科技项目申请书关键词提取方法。利用Apache Lucene和互信息统计的多策略融合方法进行分词并识别未登录词作关键词的一部分,然后通过建立词语语义相似度网络并计算词语的关联度提取其余关键词。实验结果表明,与传统的关键词提取方法相比,基于未登录词与语义的新方法能更准确地提取出项目关键词,改善了科技项目相似性检查的效果。

摘要：关键词提取在文本相似度计算得到应用。传统的关键词提取方法忽略文本中的未登录词以及缺乏对词语语义的理解。针对科技项目申请书,研究提出一种基于未登录词识别与语义的关键词提取方法。应用Lucene和统计相融合的方法进行分词,并识别未登录词作为申请书关键词的一部分;依据社会网络理论构建词语语义相似度网络,并计算词语关联度提取申请书其他关键词。实验结果表明,与传统的关键词提取方法相比,新方法能提取更准确的关键词,有更好的科技项目相似性检查效果。

关键词：关键词提取,未登录词,社会网络理论,语义相似度网络

参考文献

[1]马力,焦李成,白琳,等.基于小世界模型的复合关键词提取方法研究[J].中文信息学报,2009,23(3):121-128.

[2]王立霞,淮晓永.基于语义的中文文本关键词提取算法[J].计算机工程,2012,38(1):1-4.

[3]The Apache Software Foundation.Apache Lucene[EB/OL].(2010-09-06)[2012-10-12]http://lucene.apache.org.

[4]宋彦,蔡东风,张桂平,等.一种基于字词联合解码的中文分词方法[J].软件学报,2009,20(9):2366-2375.

[5]李振星,徐泽平,唐卫清,等.全二分最大匹配快速分词算法[J].计算机工程与应用,2002,38(11):106-109.

[6]刘群,李素建.基于《知网》的词汇语义相似度的计算[C].台北:第三届汉语词汇语义学研讨会,2002.

[7]李峰,李芳.中文词语语义相似度计算——基于《知网》2000[J].中文信息学报,2007,21(3):99-105.

[8]吴健,吴朝晖,李莹,等.基于本体论和词汇语义相似度的web服务发现[J].计算机学报,2005,28(4):595-602.

[9]江敏,肖诗斌,王弘蔚,等.一种改进的基于《知网》的词语语义相似度计算[J].中文信息学报,2008,22(5):84-89.

篇4：省控线、调档线、实录线

各批次录取时，省级招办按一定比例(一般不超过1:1.2，由高校在其，招生章程’中先行公布)向高校投档。例如一本批次的某高校在某省当年招生计划为100人，该省招办在该批次按1:1.2比例(即120人)向该高校首次投档，其中第120人的分数，就是该校当年在该省的调档线。这120人经该高校按“德智体”全面考核后，选择录取其中的100人，其第100人的分数，就是该校当年在该省的实录线或叫最低录取线(让若其一志愿不满额或零投档，而靠后续志愿录满100人，那么也取其中的最低分为当年该校在该省的实录线)。

二视一

“二视一”是某些省份为保护高分考生不因志愿填报失误落榜而采取的一项措施。它是指本科第一批录取时，对第一志愿未上调档线，但分数又高子其第二志愿院校调档线一定分值的考生，如果其第二志愿院校明确表示愿意接收第二志愿高分考生，则将其第二志愿视为第一志愿，与该校第一志愿档案同时投放(简称“二视一”)。愿意接收第二志愿高分考生的学校须在报送招生计划和向社会公布的“招生章程”中先行公布其分数级差。该级差的具体分数值由高校在所招生省份招办规定的最低分值上自定，如四川省招办2007年规定“须在40分以上，未明确的按40分执行”。如某考生考分为655，第一志愿报考甲大学，但甲大学调档线为657分，该考生第一志愿档案就不能被投出。恰好其第二志愿报考的乙大学有“二视一”规定(级差为40分)，乙大学调档线为607分。那么该考生的考分655减去40分级差后为615分，则达到乙大学在该省的投档线，其档案就可与其他第一志愿报考该校的考生的档案同时投放。

篇5：调档申请书

广州市工商行政管理局天河分局：

由于公司业务扩展的需要，我公司将从原地址：广州市海珠区工业大道北路67号广州市海珠凤凰展贸城一号楼611室搬迁到新地址：广州市天河区中山大道中1057号E402房，现申请调入，望贵局批准！

广州人脉网贸易有限公司

篇6：调档函申请书

本人姓名：身份证号码： ，政治面貌 。现因 特申请将本人人事档案调往 。请给予批准。

特此申请!

注：

申请人： 代理人：

联系电话： 联系电话：

年 月 日 年 月

篇7：辞职调档申请书

尊敬的华中科技大学后勤集团人力资源部：

华中科技大学后勤集团建安总公司：

大家工作辛苦了!

首先请允许我做一个简单的自我介绍，我名字叫田方兴，26岁，湖北恩施土家族苗族自治州人，中共党员。2000年，我进入华中科技大学土木工程与力学学院工程管理专业学习，在2004年六月我以华中科技大学优秀毕业生取得毕业和学位证，同年八月加入华中科技大学后勤集团建安总公司工程部工作。

工作近两年年来，发现自己在工作、生活中，所学知识还有很多欠缺，已经不能适应社会发展的需要，因此渴望回到校园，继续深造。我于20006年一月份参加全国研究生入学考试,并且顺利的通过华中科技大学土木工程与力学学院管理科学与工程专业的初试和复试,师从建安总公司顾问李惠强教授。

经过慎重考虑之后，特此提出申请：我自愿申请辞去在工程部施工员的一切职务，敬请批准。

在建安总公司近两年的时间里，我有幸得到了单位领导及同事们的倾心指导及热情帮助。工作上，我学到了许多宝贵的经验和实践技能，对工作有了大致的了解。生活上，得到各级领导与同事们的关照与帮助；思想上，得到领导与同事们的指导与帮助，有了更成熟与深刻的人生观。这近两年的工作经验将是我今后学习工作中的第一笔宝贵的财富。

在这里，特别感谢总公司领导、部门领导在过去的工作、生活中给予的大力扶持与帮助。尤其感谢项目经理滕云在近二年来的关照、指导以及对我的信任和在人生道路上对我的指引。感谢所有给予过我帮助的同事们。

望领导批准我的申请，并请协助办理相关离职手续，在正式离开之前我将认真继续做好目前的每一项工作。

祝大家身体健康，事业顺心。并祝华中科技大学后勤集团、华中科技大学后勤集团建安总公司事业蓬勃发展！

此致

敬礼

篇8：工资调档申请

人力资源部：

我于XX年XX月到XX省XX单位从事变电检修工作。至今已有XX年，根据公司在工作岗位工作满3年可申请同级工资调档的政策，特申请在我现有基础上同级调增2档工资。请予批准。

申请人：XX

篇9：调档函申请参考

在

附件：

篇10：企业调档申请报告

XXX工商行政管理局：

XXX公司因XX需求，拟将公司营业地址从XXX，迁往XXX，特申请变更本公司注册地址，并委派XX同志到贵局申请调档，请予以办理。

法定代表人签字：

XX公司

篇11：调档函申请

在附件：

同志系我单位签约员工，其人事档案存放，特此申请调档。

1、劳动合同书

篇12：法律职业资格证调档申请书

姓名：

身份证编号：

法律职业资格证书编号：

通讯地址：

联系电话：

申请理由：年在省市通过国家司法考试，年月份获得法律职业资格证书，现就职于省市，特

申请将法律职业资格档案从省市调往省市。

申请人：

篇13：企业申请迁入调档提交材料规范

l、法定代表人签署的《企业迁移登记申请书》（加盖公司公章，一式两份）；

2．《指定代表或者共同委托代理人授权委托书》。3．迁入地登记机关要求提交的相关材料：

◆属于由有限公司变更为股份公司申请迁入的，提交《企业名称变更预先核准通知书》复印件(加盖企业公章)及《审计报告》（根据《公司法》第95条的规定，折合的实收股本总额不得高于公司净资产额）。

◆属于外地企业，且企业名称冠“广东”的或名称不含行政区域的，需先到广州市政务服务中心名称窗口办理名称补录手续后，凭名称补录受理号或《企业名称变更预先核准通知书》办理迁入手续。

◆属于变更为集团公司申请迁入的，提交《企业名称变更预先核准通知书》复印件（加盖企业公章）。

◆属于普通合伙企业变更为有限合伙企业，或特殊普通合伙企业申请迁入的，提交《企业名称变更预先核准通知书》复印件（加盖企业公章）。

4．营业执照副本复印件（加盖企业公章）。注：

篇14：调档申请书

研究生调档函如何处理

研究生调档函是什么

对于初次考验的小伙伴们来说，可能并不清楚什么是研究生调档函，下面小编给大家简单介绍一下。

研究生调档函其实就是一张纸，一种书面通知，拟录取的考生可以凭借拟录取学校发送的调档函去档案所在地调档。调取的档案自然是考生本人的，档案是不能考生本人接触的，直接被寄走，考生只需要将调档函按要求交到对应的地方就可。

调档函主要是用来调取考生的档案，从档案原来的所在地调到考生将要就读的大学，调档成功的考生才能顺利读研。其重要性不言而喻!

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研究生调档函什么时候发

研究生调档函一般拟录取院校会在四月中下旬寄出，一般三到一周到达考生手中，调档函处理的时间一般是在两周到一个月之内，逾期不办理的话，调档失败，考生就没办法被录取。

至于调档函的具体寄送时间，每个学校具体也不一样，考生应该密切注意拟录取院校的官网通知，尽快做好调档函的接收工作。因为考生的档案能否顺利调走，将关系着考生能否顺利读研!

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研究生调档函如何处理

想顺利读研，同学们务必妥善处理调档函!

在收到调档函后，考生不能采用相同的方法处理。在考研的学生中，每个人的情况不同，在处理调档函的时候差异也大，不能一概而论。接下来就给不同的考生介绍如何针对性的处理自己的调档函，顺利读研!

1. 应届毕业生

应届毕业生，在考研人群中，是所在比例多的。应届毕业生在收到调档函之后，处理的方式比较简单。按照调档函上所写的要求，把调档函拿到学院相关领导处签字，然后上交学校就可以。

上交调档函之后，需要在一周内确认自己的档案已经达到拟录取院校就可以了。一段时间后，给拟录取学校打电话问老师收到没有，就可以了。

2. 往届毕业生

(1)往届未就业生

毕业后，继续考研，没有找工作的考生，首先要确定档案存放地，一般来说，往届生的档案在4个地方：考生本科院校、考生生源地(原籍)、考生所在人才市场、考生的就业单位。你的档案在哪里，就拿着调档函去哪里办理调档的事情。一般考生在本科毕业的时候，都会要求自己处理档案，如果实在找不到自己的档案在哪里，考生直接去本科院校查起。

确定档案在哪里之后，通常是自己本人去办理，如果路途遥远，也可以申请代办，这个时候，看档案管理处能否统一代办。把档案调出之后，首先要请求档案管理部门帮忙邮寄，因为有的学校不接收以个人名义邮寄的档案，可能会被打回来。

如果遇到档案管理部门不帮忙邮寄，自己一定要事先打电话到拟录取院校和老师沟通，说明情况，确保以自己的名义邮寄不会被退回来。

这里要强调的是，考生不要以个人的名义寄档案，因为学校不接受，档案会被打回!考生在调档的时候要请档案管理部门帮忙邮寄，如果不行，可以打电话到拟录取院校和老师商量具体办法。

(2)往届已就业生

已经就业的往届生，也需弄清楚档案到底是在哪里。如果档案在你的户口所在地，办理起来不会遇到太大障碍。如果档案在工作单位，一定要和单位直系领导先说明情况，然后有领导出面帮忙办理提取档案。把档案调出以后，处理方式和上述第二种情况相同。