自我介绍例文精选(九篇)

第1篇：自我介绍例文范文

各位老师：

早上好! 非常荣幸能参加这次面试，我是号考生，报考的职位是，希望通过这次面试能向各位老师学到东西。

我来自美丽的海滨城市，今年xx岁，是大学专业本科的应届毕业生。xx的山水哺育我长大，我的血液里流淌着xx人特有活泼开朗的性格和爱拼才会赢的打拼精神。带着这种精神，在校期间我刻苦学习，不负众望分别获得xx-xx年度二等奖学金，xx-xx年度和xx-xx年度三等奖学金，用实际努力报答父母和师长的养育之恩。

除了学习之外，我还积极参加各种社会实践活动。我曾担任班级的宣传委员，组织了几次班级和学院的公益活动：如青年志愿者助残活动，向孤儿院儿童献爱心活动等。组织这些活动以及和活动中和成员的相处让我学到了很多东西，对培养自己的能力和人际关系的处理有很大的好处，为我更快的走向社会提供了良好的平台。

此外，计算机和篮球是我业余最大的爱好，我计算机过了国家2级，除熟悉日常电脑操作和维护外，还自学了网站设计等，并自己设计了个人主页。我是班级的篮球队主力，我觉的篮球不仅可以强身健体还可以培养一个人的团队精神。

回顾自己大学四年的工作学习生活，感触很深，但觉的收获还是颇丰的。掌握了专业知识，培养了自己各方面的能力，这些对今后的工作都将产生重要的帮助。除此之外，也应该看到我的一些缺点，如有时候做事情比较急于求成，在工作中实际经验不足等等。但“金无足赤，人无完人”每个人都不可避免的存在他的缺点，有缺点并不可怕，关键的是如何看待自己的缺点，只有正视它的存在，通过不断的努力学习才能改正自己的缺点。今后我将更严格要求自己，努力工作，刻苦学习，发扬优点，改正缺点，开拓前进。

第2篇：自我介绍例文范文

【一】

It’s my pleasure to be here to introduce myself. That’s a difficult question. I think all the night. How to introduce myself? Tell you who I am? You all know my name is Liu Xiaonao. Tell you what my major is or what I am doing now? You all know I study ink-jet paper, and yesterday you all my examiners. So today I’ll tell you my characters and favorites.

I’m an open-minded, kind and smart girl. I like dancing, especially national and classical dancing, waltz is also my love. Dancing can make me relax when I study tired. But about two years I have no chance to dance because my study subject is more attractive than dancing. Last month I began to study play piano. But till now I only can play one song “jasmine flower”. Maybe I’m a slow learner. I also like drama. I had participated in the exam of actress. I’m very luck I succeed in the exam. But make me surprised the director asked me to give him 50,000 yuan. So I went back to my study. Now I realize what I really like. That’s my major—printing and paper making. It’s the place which can actualize my own personal worth. That’s my life, wonderful life and interesting life. I hope the sun is always in my life. Thank you.

【二】

Good morning, Dear Professors:

It’s my honor to introduce myself. My name is XXX, I am fromXXCountyXXProvince, December XXXX I was born in a poor family, and my parents are farmers, I love and respect them very much. We were delight with my becoming a fresh man in September 1997. Luckily, I was permitted to be a graduate student after 4 years colorful life on campus. I received my Bachelor degree2001 inXX Institute of Science and Technology, then a Master degree2004 inXX University of Science and Technology. For those 7 years my major was Die Design. Before I received my Master degree, I had done the subject of XXXXXXXXXXX. For the past 3 years, I have been inXXXXXXCollege, where I have been and still am a teacher. I teach students Machine Design etc. I have published more than 10 first-author papers.

That’s all, thanks!

第3篇：自我介绍例文范文

自我介绍需将自己最美好的一面,毫无保留地展现出来,不但要令对方留下深刻的印象,还要即时引起其购买欲。下面是小编为大家整理的2021面试自我介绍必备技巧，仅供参考。

案例一：如何把握时间研究生毕业的小刘很健谈，口才甚佳，对自我介绍，他自认为不在话下，所以他从来不准备，看什么人说什么话。他的求职目标是地产策划，有一次，应聘本地一家大型房地产公司，在自我介绍时，他大谈起了房地产行业的走向，由于跑题太远，面试官不得不把话题收回来。自我介绍也只能"半途而止"。

技巧一：一分钟谈一项内容自我介绍的时间一般为3分钟，在时间的分配上，第一分钟可谈谈学历等个人基本情况，第二分钟可谈谈工作经历，对于应届毕业生而言可谈相关的社会实践，第三分钟可谈对本职位的理想和对于本行业的看法。如果自我介绍要求在1分钟内完成，自我介绍就要有所侧重，突出一点，不及其余。

在实践中，有些应聘者不了解自我介绍的重要性，只是简短地介绍一下自己的姓名、身份，其后补充一些有关自己的学历、工作经历等情况，大约半分钟左右就结束了自我介绍，然后望着考官，等待下面的提问，这是相当不妥的，白白浪费了一次向面试官推荐自己的宝贵机会。而另一些应聘者则试图将自己的全部经历都压缩在这几分钟内，这也是不明智的做法。合理地安排自我介绍的时间，突出重点是首先要考虑的问题。

案例二：千万别太做作小芳去应聘南方某媒体，面试在一个大的办公室内进行，五人一小组，围绕话题自由讨论。面试官要求每位应聘者先作自我介绍，小芳是第二位，与前面应聘者一句一顿的介绍不同，她早做了准备，将大学四年里所干的事，写了一段话，还作了一些修饰，注重韵脚，听起来有些押韵。小芳的介绍极流利，但美中不足的是给人背诵的感觉。

技巧二：切勿采用"背诵"口吻人力资源专家指出，自我介绍可以事前准备，也可以事前找些朋友做练习，但自我介绍应避免书面语言的严整与拘束，而应使用灵活的口头语进行组织。切忌以背诵朗读的口吻介绍自己，如果那样的话，对面试官来说，将是无法忍受的。自我介绍还要注意声线，尽量让声调听来流畅自然，充满自信。

案例三：怎样谈成绩小王去应聘某电视节目制作机构的文案写作，面试时，对方首先让他谈谈相关的实践经历。小王所学的专业虽说是新闻传播类，但偏向于纸质媒体，对电视节目制作这一块实践不多。怎么办?小王只好将自己平时参加的一些校园活动说了一大通，听起来挺丰富，但几乎与电视沾不上边。

技巧三：只说与职位相关的优点自我介绍时要投其所好摆成绩，这些成绩必须与现在应聘公司的业务性质有关。在面试中，你不仅要告诉考官你是多么优秀的人，更要告诉考官，你如何地适合这个工作岗位。那些与面试无关的内容，即使是你引以为荣的优点和长处，你也要忍痛舍弃。

在介绍成绩时，说的次序也极为重要，应该把你最想让面试官知道的事情放在前面，这样的事情往往是你的得意之作，也可以让面试官留下深刻的印象。

案例四：当用点"小聪明"阿枫参加了去年某大型国企的校园招聘会，那天是在一个大体育场里进行，队伍排到了出口处，每一位应聘者与面试官只有几分钟的交谈时间，如何在这么短的时间里，取得面试官的好感，进入下一轮呢?阿枫放弃了常规的介绍，而是着重给面试官介绍自己完成的一个项目，他还引用了导师的评价作为佐证。由于运用了一点小技巧，阿枫顺利闯过这种"海选"般的面试。

技巧四：以说真话为前提自我介绍时，要突出个人的优点和特长，你可以使用一些小技巧，比如可以介绍自己做过什么项目来验证具有某种能力，也可以适当引用别人的言论，如老师、朋友等的评论来支持自己的描述。但无论使用哪种小技巧，都要坚持以事实说话，少用虚词、感叹词之类。自吹自擂一般是很难逃过面试官的眼睛的。至于谈弱点时则要表现得坦然、乐观、自信。

案例五：如何摆脱怯场阿宏毕业于中部城市的某大学，带着憧憬南下广东。由于自己是一位专科生，在研究生成堆的人才市场里，阿宏的自信心有点不足，面对面试官常常表现出怯场的情绪，有时很紧张，谈吐不自然。他也明白这种情况不利于面试，但却找不到方法来调控自己。

技巧五：谈吐运用"3P原则"人力资源专家指出，自我介绍时的谈吐，应该记住"3P原则"：自信(Positive)，个性(Personal)，中肯(Pertinent)。回答要沉着，突出个性，强调自己的专业与能力，语气中肯，不要言过其实。

第4篇：自我介绍例文范文

我从事计算语言学教学和研究已经50多年，在这半个多世纪的漫长岁月中，针对计算语言学的跨学科性质，我在北京大学学习过语言学，在中国科学技术大学研究生院学习过信息科学，在法国格勒诺布尔理科医科大学学习过数学，前后花了将近20年的时间更新自己的知识，成为跨学科背景的计算语言学家。现在我们已经进入了信息网络时代，以自然语言信息处理作为研究目标的计算语言学正越来越受到语言学家的关注。然而，由于大多数语言学家仅具有文科背景，他们对于计算语言学中涉及的数学知识和计算机知识了解不多，尽管他们怀着关注计算语言学的强烈愿望，可是一旦看到计算语言学的专业文献、接触到其中的数学和计算机方面的问题，往往望而生畏，敬而远之。他们精研通达的语言学知识，难以与数学知识和计算机知识融会贯通起来，这是十分可惜的！

我常常想，如果有计算语言学家能够用一般语言学家可以理解的方式，深入浅出地阐述计算语言学的原理和方法，一定会吸引更多的语言学家参加到计算语言学的队伍中，更好地推动我国计算语言学的教学和研究。

2004年我在英国伯明翰大学访问时，在伯明翰市中心的一个书店里偶然发现了Ruslan Mitkov主编的《牛津计算语言学手册》，很快就被它简洁明了、深入浅出的写作风格吸引住了。我觉得这本书就是我多年来梦寐以求的深入浅出的计算语言学著作，非常适合文科背景的语言学家阅读，决心把这本书引进到国内来。

2005年回国之后，我马上找到外语教学与研究出版社的朋友，向他们介绍这本书的价值。他们被我的诚意感动，很快就决定引进这本书，并且与牛津大学出版社商量，双方一致同意合作在国内出版。2009年9月，《牛津计算语言学手册》正式在国内发行。这是一件大快人心的好事！

本书由Ruslan Mitkov教授主编，收录了包括语言学家、计算机专家和语言工程人员在内的49位学者撰写的38篇针对计算语言学主要领域的综述性文章，各章的写作风格力求一致，使得全书前后关联、浑然一体、可读性强。《牛津计算语言学手册》内容丰富、深入浅出，全面地反映了国外计算语言学的最新成果，是我们了解国外计算语言学发展动向的一个窗口，正好满足了我国语言学界学习和了解国外计算语言学的研究成果和最新动态的要求。

本书主编Ruslan Mitkov是计算语言学家及语言工程专家，毕业于德国德累斯顿大学（Dresden University），现为英国伍尔弗汉普顿大学（University of Wolverhampton）教授。他的研究兴趣是回指消解、机器翻译和自动索引，曾于2002年出版过名为《回指消解》（Anaphora Resolution）的专著。著名计算语言学家Martin Kay（马丁?凯伊）为本书作序。Martin Kay是美国斯坦福大学语言学教授，曾任计算语言学会主席、国际计算语言学委员会主席，是国际计算语言学界的领军人物。

二、内容简介

本书内容分三大部分：1.与计算语言学有关的语言学基础理论（1～9章）;2.计算语言学中自然语言的处理、方法与资源（10～26章）;3.计算语言学的应用（27～38章），几乎涵盖了计算语言学的所有领域。书末有按照字母顺序编排的计算语言学术语表，每个术语均有简要的定义和解释，便于读者查询。下面分别介绍各章的内容。

第1章“音系学”（phonology）介绍了描写音系学和计算音系学的基本知识，着重介绍了非线性音系学中的有限状态模型、音位的特征-值矩阵描述方法以及音系学研究中的计算工具。

第2章“形态学”（morphology）介绍了诸如语素、词、屈折、派生等形态学的基本知识，分析了形态学对于音系学的影响，着重介绍计算形态学中的有限状态分析方法，并介绍了双层形态学和双层规则的形式化描述方法。最后介绍了结构段形态学。

第3章“词典学”（lexicography）首先简要地回顾了词典学的发展历史，接着讨论了人编词典在计算机应用中的不足，说明了计算词典学对于传统的词典编纂技术提出的挑战。本章着重讨论了词汇在计算语言学中的功能以及计算技术在词典编纂中的作用;说明了计算技术改变了词典编纂工作的面貌，为新型词典的编纂提供了有力的技术手段。本章强调指出，计算机辅助的词典编纂应该成为今后词典编纂工作的发展方向。

第4章“句法学”（syntax）首先列举了一些有趣的句法现象，分析了这些现象在计算上的意义，接着介绍正则语法和有限状态语法、上下文无关的短语结构语法、转换语法、扩充转移网络、各种基于约束的特征结构语法（功能语法、词汇功能语法、中心语驱动的短语结构语法、PATR语法）。最后，介绍了两种在语言学和计算上有意义的句法框架（广义短语结构语法、树邻接语法）。

第5章“语义学”（semantics）集中介绍了计算语义学的基本内容。首先讨论语义的表示问题，介绍了语义的高阶逻辑（higher-order-logic）表示法和语义的特征值矩阵（Attribute-Value Matrix）表示法。其次讨论句法语义接口，介绍了“并行对应模型”（Parallel Correspondence Model，简称PCM）;针对 Frege的“组成性原则”（principle of compositionality），介绍了“非组成性的语义学”。最后介绍了语义解释的动态模型。

第6章“话语”（discourse）首先列举了一些话语平面的现象，阐明“话语”研究的对象是句子之间的关联问题，计算语言学中的话语研究要揭示句子之间关联的机制。接着讨论参照表示（referring expressions）和话语结构（discourse structure），说明参照表示的工作原理和参照表示的选择方法，并讨论主题（theme）与述题（rheme）、话题（topic）与焦点（focus），以及预设（presupposition）、蕴含（implicature）等问题。最后讨论“话语树”（discourse tree），介绍了“修辞结构理论”（rhetorical structure theory）和“中心理论”（centering theory）。

第7章“语用学和对话”（pragmatics and dialogue）讨论语用学及其在计算机对话模型中的应用。首先介绍言语行为（speech act）、言外语力（illocutionary force）、合作原则（cooperative principle，简称CP）、关联（relevance）等语用学的基本概念，并且介绍了意图（intention）、信念（belief）、知识（knowledge）和推论（inference）等与概念表达有关的问题。着重讨论了计算语用学中的对话模型（dialogue model），说明了从话语行为到对话行为的计算机制，并介绍了对话的管理模型（dialogue management models）。

第8章“形式语法与形式语言”（formal grammars and languages）介绍形式语言理论的基本知识，分别论述了形式语法和自动机，把形式语法看成是语言的生成装置，把自动机看成语言的识别装置。为了便于文科背景的读者理解本章的内容，对于一些基本概念都给出了定义和实例;为了避免抽象的数学推理，对于一些基本的结论不在数学上加以证明。首先介绍了Chomsky的形式语法，给出了形式语法的Chomsky分类，分别讨论了上下文无关语言（context-free languages）、线性和正则语言（linear and regular languages）、半线性语言（semilinear languages）、上下文有关语言（context-sensitive languages）、柔性上下文有关语言（mildly context-sensitive languages）。接着介绍自动机理论，分别讨论了有限自动机（finite automata）、下推自动机（pushdown automata）、线性有界自动机（linear bounded automata）、图灵机（Turing machine）。

第9章“计算复杂性”（complexity）介绍自然语言处理中的计算复杂性问题。首先介绍计算复杂性的度量方法和计算复杂性的类别，分别讨论了多项式算法（Polynomial algorithm，简称P）和非确定多项式算法（Nondeterministic Polynomial algorithm，简称NP），并介绍了自然语言处理中关于“NP完全问题”（NP-complete problem）的一些研究。接着讨论正则语言问题的计算复杂性，介绍了确定性（determinism）和非确定性（non-determinism）的概念、线性（linearity）和有限状态特性（finite-stateness）的概念，说明了有限状态方法的可应用性。然后讨论上下文无关语言的计算复杂性，介绍了基于搜索的上下文无关识别（search-based context-free recognition）、自顶向下识别（top-down recognition）、线性时间与空间中的确定性语法识别（deterministic grammar recognition in linear time and space）。最后讨论了概率语法和启发式搜索、并行处理和实际效用等问题，说明计算复杂性分析在理解自然语言的复杂性以及在建立实际的自然语言处理系统中的用途。

第10章“文本切分”（text segmentation）介绍两方面的内容：一方面是“词例还原”（tokenization），一方面是“句子分离”（sentence splitting）。词例还原的目标是把文本中的单词、标点符号、数字、字母数字字符切分出来，以便进行进一步处理。本章分别介绍了单词自动切分、缩写切分（例如：“Mr.，Dr.，kg.”中的小黑点）、连字符处理（例如：“self-asessment，forty-two，F-16”中的连字符）的技术，并且讨论了汉语和日语等东方语言中有关“词例还原”（也就是“切词”）的特殊问题。句子分离的目标是把文本中的句子分离出来，在很多自然语言处理系统中，都需要进行句子分离。本章介绍了基于规则的句子分离、基于统计的句子分离、非规范输入文本中的句子分离等技术。

第11章“词类标注”（part-of-speech tagging）介绍了词类标注器（POS tagger）的设计技术以及兼类词的排歧（disambiguation）方法。简要回顾了词类标注发展的历史，介绍了基于局部性手写规则的词类标注器、基于n-元语法的词类标注器、基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的词类标注器、基于机器学习的词类标注器、基于全局性手写规则的词类标注器、基于混合方法的词类标注器，重点介绍了手工排歧语法（handwritten disambiguation grammars）。

第12章“句法剖析”（parsing）介绍了自动句法剖析的基本概念和关键技术。句法剖析的深度因自然语言处理的具体要求的不同而不同，有浅层的句法剖析（shallow parsing），也有深层的句法剖析（deep parsing）。本章首先介绍了浅层句法剖析，这种剖析只要把句子剖析为语块（chunks）就可以了。之后，介绍了依存剖析（dependency parsing）。在介绍上下文无关剖析（context-free parsing）时，比较详细地讨论了CYK算法、自底向上剖析、左角分析法、自底向上的活性线图分析法（bottom-up active chart）。在介绍基于合一的剖析（unification-based parsing）时，讨论了特征-值矩阵。剖析时可能得到若干个结果，因此，本章还讨论了剖析结果的排歧问题。最后，讨论了剖析算法准确性的评测、剖析程序的效率以及剖析语法覆盖面的度量方法等问题。

第13章“词义排歧”（word-sense disambiguation，简称WSD）讨论如何利用上下文来确定多义词的准确意义。首先介绍了在计算语言学研究早期所提出的WSD优选语义学方法、词专家剖析方法。这些方法由于缺乏可供使用的词汇资源，出现了“知识获取的瓶颈问题”（knowledge acquisition bottleneck）。这些问题由于大规模词汇库和知识库的出现而得到缓解，又由于统计方法和机器学习方法的应用而可以从语料库中获取精确的数据。近年来，在WSD中普遍使用基于词典的方法、联结主义方法（connectionist）、统计方法、机器学习方法，取得了很大的进步。最后讨论WSD的评测，介绍了SENSEVAL的评测活动，并介绍WSD的一些实际应用。

第14章“回指消解”（anaphora resolution）首先列举了一些回指现象，说明了回指现象的各种变体。接着讨论回指消解所需要的知识源、回指消解的过程、回指消解在自然语言处理中的应用。最后回顾了回指消解研究的发展历史和现状，讨论了今后回指消解研究中应当注意的问题。

第15章“自然语言生成”（natural language generation，简称NLG）介绍了自然语言生成研究的理论和实践问题，力图说明在人们的心智上以及在计算机中，语言究竟是怎样产生出来的。自然语言生成是一个知识密集的问题，可以从语言学、认知科学和社会学的角度来探讨。可以把自然语言生成看成一个映射问题，也可以把它看成一个选择问题，还可以把它看成一个规划问题。自然语言生成可以分为四个问题：宏观规划（macroplanning）、微观规划（microplanning）、表层实现（surface realization）、物理表达（physical presentation）。对于宏观规划，介绍了说话内容的规划、文本的规划，以及使用修辞结构理论的规划方法;对于微观规划，着重介绍了词汇生成的问题。最后介绍了表层生成的技术。

第16章“语音识别”（speech recognition）研究如何把作为声学信号的声波转换为单词的序列。现在，最有效的语音识别方法是语音信号统计建模的方法。本章简要地介绍了语音识别中的主要方法和技术：声学语音信号的建模、语音识别中的词汇表示、语音识别中的语言模型和解码。重点介绍独立于说话人的大词汇量连续语音识别（large-vocabulary continuous speech recognition，简称LVCSR）的最新的技术。目前，语音识别主要应用于自动听写机的设计、口语对话系统、语音文献的自动转写、语音信息检索等领域中。最后讨论了语音识别技术未来的研究前景。

第17章“文本-语音合成”（text-to-speech synthesis，简称TTS）介绍文本-语音合成的最新成果。TTS既涉及自然语言处理技术，也涉及数字信号的处理技术。本章主要从自然语言处理的角度来介绍TTS。首先介绍TTS系统的概貌以及它的商业应用价值。然后描述TTS系统的功能结构以及TTS系统的组成部分，TTS系统中的自动形态-句法分析、自动语音分析、自动韵律生成，说明了如何从文本中近似地计算语音的声调和时长。最后介绍了声波生成的两种技术：规则合成技术（synthesis by rules）与毗连合成技术（concatenative synthesis）。

第18章“有限状态技术”（finite-state technology）首先举例介绍有限状态语言、词汇转录机、重写规则等基本概念，然后介绍基本正则表达式的运算方法和复杂的正则表达式，最后讨论有限状态网络的形式特性。

第19章“统计方法”（statistical methods）介绍了计算语言学中的统计方法。目前，统计方法已经成为自然语言处理的主流方法。本章首先介绍数理统计的基本概念（如：样本空间、概率测度、随机变量、条件概率、熵、随机过程）以及如何把它们应用于自然语言的模拟问题，分别介绍了隐马尔科夫模型（hidden Markov models）和最大熵模型（maximum-entropy models），最后介绍了这些模型的一些技术细节，如：韦特比搜索（Viterbi search）、最大熵方程（maximum-entropy equation）等。

第20章“机器学习”（machine learning）介绍了如何通过有指导的训练实例（supervised training examples）来自动地获取语言资源中蕴含的决策树（decision-tree）和规则（rules），描述了怎样从经过标注的训练实例中进行推理的各种算法和知识表达技术，并介绍了如何使用已经获得的知识来进行分类的基于实例的分类方法（instance-based categorization），较详细地介绍了k-邻近分类算法（k nearest-neighbour categorization algorithm）。这些机器学习的技术可以应用来解决计算语言学中的形态分析、词类标注、句法剖析、词义自动排歧、信息抽取、前指消解等各种各样的问题。

第21章“词汇知识的获取”（lexical knowledge acquisition）首先介绍了词汇知识自动获取的一些背景，包括词汇知识的形式、词汇知识获取的资源和工具、单词的共现和相似度。然后介绍了从语料库中自动获取词汇的搭配关系（lexical collocation）和联想关系（lexical association）的方法，词汇相似度（similarity）计算与叙词表（thesaurus）构建的方法，动词的次范畴框架（subcategorization frame）的获取方法;分析了词汇语义学（lexical semantics）和词汇知识获取的关系。最后介绍了从机器可读的词典中获取词汇知识的方法。由于在自然语言处理中越来越重视词汇知识的作用，自然语言处理的形式模型中越来越多地采用“词汇化”（lexicalized）的方法，词汇知识的自动获取是当前计算语言学研究的亮点之一。

第22章“评测”（evaluation）专门讨论自然语言处理系统的评测问题。评测是推动自然语言处理研究发展的一个重要手段，评测的结果对于自然语言处理系统的投资者、开发者和使用者都是很有价值的。在自然语言处理技术发展的早期主要使用基于技术的评测（technology-based evaluation），在自然语言处理技术比较成熟时，就可以使用以用户为中心的评测（user-centred evaluation）。根据评测时的输入与输出，评测技术又可以分为分析成分的评测（evaluation of analysis components）、输出技术的评测（evaluation of output technologies）和交互系统的评测（evaluation of interactive systems）。分析成分的评测把语言映射为它的内部表达作为输出（例如：有标记的片段、树形图、抽象的意义表达式等）。输出技术的评测要把处理的结果用具体的语言表示出来（例如：文摘、生成的文本、翻译的译文等）。这种评测可以分别使用内部评测指标（intrinsic measures）和外部评测指标（extrinsic measures）来进行。交互系统的评测容许用户与系统进行交互。本章总结了评测的各种技术，并指出它们的优点和缺点。

第23章“子语言和可控语言”（sublanguage and controlled language）首先讨论了在限定语义领域中的计算语言学，指出了在当前的水平之下，在某些限定领域中应用自然语言处理技术的必要性。然后举例说明了某些自发形成的子语言，分析了子语言的特性，讨论了子语言在机器翻译、文本数据抽取、自然语言生成、自动文摘中的应用问题。接着讨论可控语言，分析了使用可控语言的必要性和局限性，介绍了可控语言的一个实例――简化英语AECMA。最后讨论子语言与可控语言的关系，分析了把子语言转变为可控语言的途径。

第24章“语料库语言学”（corpus linguistics）主要讨论了语料库在自然语言处理中的应用问题。首先从语料的抽样框架、语料的代表性、语料的平衡性等方面说明了建立语料库的基本要求，简要地回顾了语料库的发展历史，然后着重地讨论了语料库的标注（annotation）问题。标注过的语料库的优点是：开发和研究上的方便性、使用上的可重用性、功能上的多样性和分析上的清晰性。学术界对于语料库标注的批评主要来自两方面：一方面认为，语料库经过标注之后失去了客观性，所得到的语料库是不纯粹的;另一方面认为，手工标注的语料库准确性高而一致性差，自动或半自动的标注一致性高而准确性差，语料库的标注难以做到两全其美，而目前大多数的语料库标注都需要人工参与，因而很难保证语料库标注的一致性。在分析了语料库在自然语言处理中的应用问题之后，作者指出，不论标注过的语料库，还是没有标注过的语料库，在自然语言处理中都是有用的，语料库语言学有助于计算语言学的发展。

第25章“知识本体”（ontology）讨论了知识本体及其在自然语言处理中的应用。首先，分别介绍了哲学传统的知识本体、认知和人工智能传统的知识本体、语言学传统的知识本体，并讨论了语言学中的知识本体与词汇语义学的关系;然后，说明在自然语言处理中，知识本体可以用来帮助系统进行语言的结构分析（例如：英语中的PP附着问题、错拼更正、句法检错、语音识别），也可以用来进行局部的自然语言理解（例如：信息检索中的问题搜索、文本分类），并具体说明了知识本体在信息检索、信息抽取、自动文摘、语义相似度计算、词义排歧中的应用。

第26章“树邻接语法”（tree-adjoining grammar，简称TAG）介绍一种局部化的语法形式模型：树邻接语法（TAG）和词汇化的树邻接语法（lexicalized tree-adjoining grammar，简称LTAG）。首先讨论上下文无关语法CFG的局部化问题，说明TAG与CFG的不同：TAG以句法结构树作为核心操作对象，在树的基础上来组织语言知识，它的产生式规则也对应着树结构，它以线性的一维形式来表达二维的树结构;而CFG以符号串作为操作对象，CFG是一个基于符号串的形式语法，而TAG是基于树的形式语法。然后讨论上下文无关语法CFG的词汇化问题，介绍了LTAG。LTAG对于TAG的扩充主要在于把每一个初始树（initial tree）和辅助树（auxiliary tree）都与某一个或某一些叫作“锚点”（anchor）的具体单词关联起来。最后讨论LTAG的一些重要特性及其与别的形式系统的关系。

第27章“机器翻译：总体回顾”（machine translation：general overview）介绍了从20世纪50年代到90年代的基于规则的机器翻译系统（rule-based machine translation，简称rule-based MT）的主要概念和方法：直接翻译方法、中间语言方法、转换方法、基于知识的方法，并介绍了主要的机器翻译工具，简要回顾了机器翻译的历史。

第28章“机器翻译：新近的发展”（machine translation：latest developments）介绍了当前机器翻译系统的研究、开发和应用的情况，讨论了经验主义的机器翻译系统：基于实例的机器翻译（example-based MT）和统计机器翻译（statistical MT），并把它们与传统的基于规则的机器翻译系统进行了对比，同时还介绍了把各种方法融为一炉的混合机器翻译系统（hybrid MT）。当前基于规则的机器翻译的开发中，回指消解的研究以及基于中间语言和基于知识的机器翻译的研究取得较大进展，本章也做了介绍;此外，还介绍了口语的机器翻译，讨论了少数民族语言和不发达语言的机器翻译前景，讨论了因特网上的机器翻译（特别是网页翻译）问题。最后，本章介绍了译者的电子翻译工具，特别讨论了双语语料库、翻译记忆、双语上下文索引等问题，并介绍了一些面向译者的词处理工具。

第29章“信息检索”（information retrieval）主要介绍了文本的信息检索。信息检索系统的任务在于，对于用户提出的提问或者命题，给出与之有关的文献集合，作为检索的结果。首先分析了信息检索系统的软件组成成分，包括文献处理、提问处理、检索匹配技术。然后讨论自然语言处理技术对于信息检索的推动和促进作用，讲述了如何使用自然语言处理所得到的形态信息、短语信息、句法信息来改进信息检索中的索引技术，并且指出，当前的趋向是使用语义信息来进行信息检索。最后展望信息检索的发展前景。

第30章“信息抽取”（information extraction，简称IE）讨论如何从自由文本中自动地识别特定的实体（entities）、关系（relation）和事件（events）的方法和技术。本章主要讨论两种类型的信息抽取：一种是名称的自动抽取（extraction of names），一种是事件的自动抽取（extraction of events），并介绍书写抽取规则的方法。对于名称的自动抽取，本章介绍了名称标注器（name tagger）;对于事件的自动抽取，介绍了事件识别器（event recognizer）。同时，还介绍了如何从已经标注了有关名称或事件信息的文本语料库中自动地学习和抽取规则的方法，这种方法也就是信息抽取的统计模型。最后，介绍了信息抽取的评测和应用。

第31章“问答系统”（question answering，简称QA）讨论如何从大规模真实的联机文本中对于指定的提问找出正确回答的方法和技术，这是文本信息处理的一个新的发展趋向。由于QA要对指定的提问给出一套数量不多的准确回答，在技术上，它更接近于信息检索（information retrieval），而与传统的文献检索（document retrieval）有较大的区别――QA要生成一个相关文献的表作为对于用户提问的回答。与信息抽取相比，QA要回答的提问可以是任何提问，而信息抽取只需要抽取事先定义的事件和实体。在开放领域的QA系统中，使用有限状态技术和领域知识，把基于知识的提问处理、新的文本标引形式以及依赖于经验方法的回答抽取技术结合起来，这样，就把信息抽取技术大大地向前推进了一步。本章首先介绍了QA系统的类别和QA系统的体系结构，接着介绍了开放领域QA系统中的提问处理、开放领域QA系统中的提问类型以及关键词抽取技术，并讨论了开放领域QA系统中的文献处理方法和提问抽取方法，最后展示了QA系统的发展前景。

第32章“自动文摘”（text summarization）介绍对单篇或多篇文本进行自动文摘的方法。首先讨论自动文摘的性质和自动文摘的过程。接着介绍自动文摘的三个阶段：第一阶段是主题辨认（topic identification），第二阶段是主题融合（topic fusion），第三阶段是文摘生成（summary generation）;并介绍了多文本的自动文摘。最后，介绍自动文摘的评测方法，讨论了自动文摘评测的两个指标：压缩比（compression ratio，简称CR）和内容保留率（retention ratio，简称RR）。

第33章“术语抽取和自动索引”（term extraction and automatic indexing）介绍术语自动处理的技术。术语广泛地出现在科技文献中，术语的自动识别对于科技文献的分析、理解、生成、翻译具有关键性作用。随着网络的普及和数字技术的发展，出现在互联网、政府、工业部门和数字图书馆中的专业文献日益增多，术语的自动处理对于这些文献的信息检索、跨语言问答、多媒体文本自动索引、计算机辅助翻译、自动文摘等都具有重要作用。本章把面向术语的语言自动处理分为术语发现（term discovery）和术语识别（term recognition）两个部门，分别介绍了主要的技术和系统，最后介绍了双语言术语的自动抽取技术。

第34章“文本数据挖掘”（text data mining，简称TDM）介绍了本文数据挖掘技术。文本数据挖掘的目的在于从大规模真实文本数据中发现或推出新的信息，找出文本数据集合的模型，发现文本数据中所隐含的趋势，从文本数据的噪声中分离出有用的信号。本章首先讨论文本数据挖掘与信息检索的区别，分析了文本数据挖掘与计算语言学和范畴元数据（category metadata）的关系。本章举出实例，具体说明了怎样使用生物医学文献中的文本数据来推测偏头痛（migraine headaches）的病因，怎样使用专利文献中的文本数据来揭示专利文本与已经发表的研究文献之间的关系，并介绍了LINDI（Linking Information for Novel Discovery and Insight）系统。这个系统的软件能够根据大规模的文本集合来发现文本中蕴含的重要的新信息。

第35章“自然语言接口”（natural language interaction简称NLI）介绍计算机自然语言接口系统。这样的NLI系统可以把用户使用的口头自然语言或书面自然语言提出的问题转化为计算机可以处理的形式。首先介绍了NLI系统的基本组成部分、意义表达语言（meaning representation language，简称MRL）、同义互训软件（paraphraser）、问题生成软件（response generator）以及可移植工具（portability tools）。然后介绍口语对话系统（spoken dialogue systems，简称SDS），分别介绍了SDS的单词识别软件、任务模型、用户模型、话语模型、对话管理软件、消息生成软件、语音合成软件。最后讨论SDS系统的灵活性、现状以及将来的应用前景。

第36章“多模态和多媒体系统中的自然语言”（natural language in multimodal and multimedia systems）讨论自然语言在多模态系统和多媒体系统应用中的重要作用，说明了怎样把自然的口语或书面语与多媒体输入协同地融合为一体，怎样把自然语言与其他的媒体结合起来以生成更加有效的输出，怎样使用自然语言处理技术来改善多媒体文献的存取。首先介绍包含自然语言的多模态和多媒体输入的分析问题，讨论了怎样把自然语言处理技术作为多模态分析的基础，怎样把不同的模态结合起来的技术。接着介绍包含自然语言的多媒体输出的生成问题，讨论了怎样把自然语言处理技术作为多媒体生成的基础，并讨论了不同模态的协调问题（包括不同模态的配置、不同模态输出的裁剪、模态输出中空间和时间的配合）。还讨论了用于多媒体数据存取的自然语言处理技术（包括基于自然语言处理的图形和图像检索、图形和图像数据库的自然语言接口、多媒体信息的自然语言摘要）。最后讨论在多媒体环境中使用语言的问题。

第37章“计算机辅助语言教学中的自然语言处理”（natural language processing in computer-assisted language learning）介绍在计算机辅助语言教学（computer-assisted language learning，简称CALL）中使用自然语言处理技术的问题。首先介绍CALL的发展历史，接着介绍在自然语言处理背景下的CALL，语料库与CALL，双语语料库，讨论自然语言处理技术在形态学教学、语法教学、偏误的识别与诊断中的应用。最后讨论自然语言处理技术在CALL中应用的评估问题。

第38章“多语言的在线自然语言处理”（multilingual on-line natural language processing）讨论在因特网上的多语言处理问题。因特网现在已经发展成多语言的网络，英语独霸互联网天下的局面已经成为历史，非英语的网站越来越多，语言障碍日益严重。为了克服语言障碍，机器翻译当然是一个最重要的手段，除了机器翻译之外的各种使用自然语言处理技术的多语言处理工具也雨后春笋般地开发出来。本章介绍了语种辨别（language identification）、跨语言信息检索（cross-language information retrieval，简称CLIR）、双语言术语对齐（bilingual terminology alignment）和语言理解助手（comprehension aids）4个方面的研究情况。语种辨别的目的在于让计算机自动地判断书面文本是用什么语言写的，这显然是多语言自动处理必须经过的第一步。跨语言信息检索CLIR的目的在于使用一种语言提问来检索其他语言文本的信息。本章介绍了在CLIR中的译文发现技术（finding translation）、翻译变体的修剪技术（pruning translation alternatives）和翻译变体的加权技术（weighting translation alternatives）。在这些应用中，双语言词典或多语言词典是最重要的资源，而这些词典的覆盖面可以通过使用双语言术语对齐的技术来加以提升。语言理解助手的功能在于给用户提供软件工具来理解外语书写的文本，而不必使用全自动机器翻译的技术。本章介绍了施乐公司欧洲研究中心（Xerox Research Centre Europe，简称XRCE）的语言理解助手LocoLex和语义模型，并介绍了施乐公司使用语言助手来改善数字图书馆Callimaque的技术。

本章最后附有各章作者简介、计算语言学术语表、作者索引和主题索引，便于读者查阅。

三、简评

本书是手册性的专著，有如下三个明显特点：

1.深入浅出。本书各章写作风格一致，内容协调，浑然一体，特别适合对计算语言学感兴趣和初入门的读者阅读。本书使用流畅的文笔和有趣的实例来介绍艰深的技术问题，尤其适合文科背景的读者阅读。

2.专家执笔。本书的38章分别由各个领域内的46位知名专家执笔，由于这些专家具有所属领域的精湛知识，对于自己的领域有深刻的理解，有力地保证了本书的学术质量和专业水平。

3.涵盖全面。本书几乎涵盖了计算语言学的所有领域，反映了当前计算语言学的最新成就，使我们对计算语言学能够获得全面而系统的认识。

我国曾经翻译出版过有关计算语言学和自然语言处理的大部头专著，如冯志伟和孙乐翻译的《自然语言处理综论》（电子工业出版社，2005）被称为自然语言处理教材的“黄金标准”。但是，这部专著主要针对理工科背景的读者而写，数学公式较多，文科背景的读者阅读和理解起来常常会感到困难。与《自然语言处理综论》相比，本书尽量避免使用繁难的数学公式，文笔浅显而流畅，内容新颖而有趣，更适合文科背景的读者阅读。目前，计算语言学这个新兴的学科不仅吸引了大量理工科背景的研究人员，同时也有不少文科背景的研究人员投身到计算语言学的研究行列中来。本书的上述特点正好可以满足文科背景研究人员的需要。当然，由于本书内容涵盖面广、专业性强，对理工科背景的研究人员也有很大的参考价值。

第5篇：自我介绍例文范文

刚进入公司上班第一天要自我介绍，怎样的自我介绍是得体令人能马上认识你，给人留下深刻印象，本文为大家提供上班第一天怎样做自我介绍，希望能帮到大家。

第一天上班，报到之后，你会迎来的第一件事，便是自我介绍。上班第一天的自我介绍，跟你面试时的自我介绍有本质上的区别，面试时的自我介绍可以详细的说出自身的优势，告诉对方自己是最优秀的。但上班第一天的自我介绍则要简短，要有谦卑的态度，如果这时候大谈特谈自己的与众不同，会让办公室中的同仁觉得这个年青人有点狂妄，也许在不知不觉中就先给自己在职场中树敌了。

自我介绍=问候+个人情况+感谢语

自我介绍是你跟同事相处的第一步，也是你在这家公司的第一次发言，一段好的自我介绍可以让你在最短的时间内被所在的工作团队接受，快速地建立起自己的职场人脉。在进行自我介绍的时候，要重质而非重量，不要喋喋不休的说起来没完，要知道言多必失这个道理。

最安全通用版自我介绍

例一：大家好，我叫×××，从今天起我将担任××××(职务名称)的工作，很高兴能和大家一同共事，希望在未来的日子里我们能合作愉快，也请各位多多关照，谢谢!

例二：大家好，我叫×××，从今天起我将担任××××(职务名称)的工作，这是我的第一份工作，可能会有很多地方需要请教大家，请各位老师多多帮助，多多包涵，谢谢!在进行自我介绍的过程中，你的脸上要始终保持着笑意，说话的声音也要稳定、洪亮。在结束自我介绍的同时，你可以适度的观察一下办公室中同事的状态和表情，这会让你知道哪些人比较好亲近，哪些人对你有好感。也许你所面对的同事未必都看起来很和善，但这时也不要在心中把对方就直接拉进你的职场黑名单中，还是要以笑容相对，俗话说得“伸手不打笑脸人”。作为职场新人，和善的笑容是极具感染力的武器，它可以帮你快速的融入团队。

小编提醒：要想在第一天上班做个精彩的自我介绍，以便给身边同事及领导留下深刻印象，你就必须在第一天上班前，预先做好自我介绍准备，消除紧张感。众所周知，自我介绍在社交场合中，是将自己介绍给他人的一种形式，自我介绍也是新人步入职场的第一步，如果你想要在第一天上班做个精彩的自我介绍，重点必须把握两个关键点：

第一点：自我介绍的内容

墨守成规，规规矩矩的自我介绍，不会有什么大的问题，但是同样也不会太出挑，在介绍自己的时候，不要干巴巴的一口报出姓名，然后就表明自己的职位，外加一句“多多指教”就敷衍了事。

自我介绍范文——推荐：

“大家好，我是广告部新来的业务员(部门职位)，我的名字叫做‘贾勤’，‘贾’是贾宝玉的‘贾’，‘勤’也就是勤能补拙的‘勤’。人如其名，我不是很的聪明，但是我相信勤能补拙，一个勤奋的人，运气从不会太差，并且我热爱销售事业，没错，我把销售并不看到是一项工作，我更希望它能成为我的一份事业，通过自我努力付出，来得到一份职场上的肯定。同时我的性格开朗，喜爱交朋友，相信能够和大家相处的融洽，另外对于我的不足之处，也希望大家能多多包容，并向我提出，我会努力改正，做个好同事好下属!”

第二点：自我介绍的表达

对于自我介绍的内容，如果被当事者磕磕绊绊的介绍出来，那么其效果也会大大扣分，所以上班第一天自我介绍前，最好能对着影子多练习几遍。

第6篇：自我介绍例文范文

考研英语复试时自我介绍多长时间最合适呢? 最多不要超过三分钟的，太多了也容易出错。另外有些学校会不太一样的，可能直接是专业英语的交流。现在网上的自我介绍文章很多的，你可以搜下。英语面试的自我介绍，其实就是再考查下你的基本的英语交流能力，所以也不要太担心的。

2017考研英语复试自我介绍需要注意哪些?

1、基本上每个院校每个专业的口试中都会涉及这一方面。考官其实是要借此了解你的口头表达能力以及你的报名表之外的一些信息。自我介绍时间以2-3分钟为宜。思路要清楚，要突出重点，口语尽量流利。

2、考官要求你作自我介绍时，开头可以用一句话引入：Dear professors, I feel so glad to meet all of you here. 然后进入主题开始介绍姓名和年龄等等。

3、自我介绍的主体内容时，发音一定要准(南方考生要多加注意)。原来的院校和专业介绍时一定要把原来学校的英文名称、专业的英文名称弄清楚。如果报考的是学术性的专业，可以说自己细心(carefully，detail-oriented)、条理分明(logical)、踏实(steady)等。在职考生或有过工作经验的考生还可以强调一下你的工作成绩，如：As the assistant to the General Manger of XXX Company.

4、除了强调自己对学习的重视也要说说自己对电影音乐等等，同时要简单说明这些爱好对你的积极意义(build my body, relax myself, open my mind)。

5、对报考专业的兴趣可适当举例，如经常看相关的书籍、论文、新闻等。

6、 结束时可以用说：Thats all about me. / Well, thats who I am. Thanks for your attention.

考研复试英语自我介绍怎么做得更好? 复试面试的英语自我介绍部分很重要，如果大家做得好会给面试官留下很好的印象，下面小编就具体谈谈如何做好这个自我介绍。

一般来说，自我介绍包括开场白、姓名、毕业院校、毕业专业、为什么读研、将来从事的方向意、读研时的打算、结束语等等。

开场白比较简单，一般就是一个简单的问候和寒暄，如：Good morning，dear distinguished teachers! I am very glad to be here for this interview.其中要特别注意要与面试老师打招呼。

第二点关于姓名，毕业院校，所学专业部分不是自我介绍的重点，同学们在讲这部分的时间基本就是面试老师们浏览个人简历的时间，这部分按部就班介绍就可以了。参考表达：I am Li Ming. My English name is Jacky Lee. You can call me that if youd like to. I am majored in Electronic Science and Technology, I will graduate from Xidian University in this coming July.

考研原因几乎是每个导师都会关心的问题，因此最好把这个问题就放在自我介绍里面说了。这部分的内容我们务必要让考官感到我们选择这个专业是经过深思熟虑的，是一个理性的选择而不是一时冲动。通常我们可以从以下三个方面来回答。

1、兴趣，即强调对所报考的专业怀有极大的兴趣(have significant interest in)。如果本科就读的专业与报考的专业一致，则可以说明想继续深造(further education)的愿望。如果不一致，则要说明报考专业对你的吸引力 (appeals to/attracts me a lot)。

2、优势，即强调研究生相对于本科生在知识、学术方面的优势，如：知识面更广(wider knowledge)，学术更专业(more professional)，眼界更广阔等(broaden ones horizon)。

3、益处，即强调考研对你的未来的积极影响(have a positive effect on)，可以从求职、职业规划、人生经历等方面入手进行说明。可参考的词汇、短语如下：be helpful, contribute to, be beneficial to, be conductive to, be a definite advantage, become a strong point when it comes to 等等。

对于那些在职考生或有工作经验的考生来说，考官乐于知道他们为什么(放弃工作而)重新学习。考生可以直言在工作发现某些知识或技能很重要，希望能通过学习在这些方面进行提高。例: In my work, I found is rather important. I always believe that one will easily lag behind unless he keeps on learning. So I choose to go back to school and improve myself.

然后，可以在自我介绍中展现自己对未来的规划，其目的在于向老师们展示自己对时间、学习、人生有一定计划性和掌控能力。

参考回答：I plan to concentrate on study and research in this field in my graduate time. And I hope I can form a systematic view of ... and make a solid foundation for future profession after three years study here. After graduation. I would like to work as a .... I hope that in five years after graduation, I can....

第7篇：自我介绍例文范文

格式：

1、称谓。

2、正文：被介绍人姓名及身份简况;说明事由;后常用"望接洽为盼"等。

3、署名、时间。

范例:

介绍信

xx管理局：

兹介绍我校xxx等贰位同志前来你处联系有关安排学生毕业实习等事宜，望接洽为盼!

此致

敬礼

xx学校(盖章)

x年x月x日

例 普通介绍信格式范本

(姓名或单位名称)：

兹介绍我公司___ _ ____同志<等_________人>(系我公司_________)，前往贵处联系_________.请予以接洽。

此致

敬礼!

××公司(盖章)

第8篇：自我介绍例文范文

介绍个人简历,是竞职演讲的一个不可忽视的基本环节。因为这种自我介绍,是竞职者展示个人优势的最初切人点。演讲者该如何介绍个人简历呢?

一、讲求真实性

在竞职演讲中介绍个人经历,要特别讲求真实性。因为经历是指亲身见过、做过或遭受过的事情,任何虚假的内容都不能称其为经历。演讲者只有以实事求是的态度,说真话,讲真事,才能以强烈的真实感赢得评委和听众的信任。例如:

我现年43岁,中共预备党员,大专文化程度,会计师专业技术职称。1975年在枝江市供销社参加工作,先后做营业员、市部主任、统计员。1985年入枝江市总工会,担任图书管理员、出纳员、合计、财务、办户室主任、计财科副科长。

(王萍《竞聘经理的演讲辞》)

演讲者在简要说明自己的年专、政治面貌、文化程度和技术职称之后,着重介绍了自己的工作经历。无论是参加工作和调动工作的时间,还是工作单位和任职情况,都讲得既具体又确切,让评委和听众感到真实可信。

二、注重简要性世界秘书网版权所有

竞职者在演讲中介绍个人简历,必须注重简要性,也就是力求简明扼要。绝不能为了展示自己而面面俱到,喋喋不休。只有简要介绍个人经历,才能避免出现重点不突出、中心不鲜明的弊病。例如:

我叫陶学勤,今年34岁,大学毕业,1995年5月从东明县农业局选调到县检察院,1997年通过"一推双考"被任命为办公室副主任,同时主持办公室工作。今天我本着锻炼自己,为大家服务的宗旨站到这里,竞选办公室主任一职,希望能得到大家的支持。

(陶学勤《给我一次机会,还您一个满意》)

这位竞选检察院办公室主任的演讲者,一上台就简明扼要地介绍了自己的姓名、年龄、学历,以及被选调到检察院以后的任职情况。这样的个人简介,突出了重点,针对性强,给评委和听众留下了鲜明的印象。

三、体现实效性

在竞职演讲中演讲者必须根据竞职目标的需要,来确定介绍的内容,不能随心所欲地介绍情况。否则,讲得再多,也起不了多大作用。实践经验表明,只有介绍与竞选的岗位职务有密切关系的个人经历,并能突出自己在这些方面的实力和优势的演讲者,才容易获得评委和听众的关注和认可。例如:

我曾在小学和初中阶段长期担任班级文娱委员,有着"从政"的丰富经验。记得在小学三年级时,为迎接我县撤县建市,学校要求每班出几个节目。我组织全班同学积极投入,排演了大合唱《让我们荡起双桨》和小品《爷爷,过年了》,赢得了一致好评,我也因此而获得"最佳小导演"称号。初中阶段,我所组织的"诗朗诵"活动获学校评选的一等奖。

(何丹《竞选文娱委员的演讲辞》)

演讲者针对竞选目标,着重介绍了自己在小学和初中阶段长期担任文娱委员的经历。不仅说明工作经验丰富,而且证实工作成绩优异。这就充分展示了竞选者的文艺才华,突出了竞争优势,显然会获得"选民"的信任和支持。

四、突出特殊性

不言而喻,由于家庭出身、学习环境以及社会际遇的差异,每个人的经历都有与别人不尽相同之处,这不同点也许就是一笔独特的人生财富。因此,竟职者在介绍个人情况的时候,一定要把自己与任职条件有关的特殊经历讲出来。这样做,不仅可以突出"人无我有"的优势,而且能够以与众不同的新意引起评委和听众的特别关注和格外重视。例如：世界秘书网版权所有

我叫马进仓,19岁参军,历任坦克车长、排长、连长、参谋、团副参谋长、参谋长。在部队曾多次立功受奖。今年上级决定我转业,听说开发区公开招聘干部,我决心参与竞争,一展自己的抱负。

(马进仓《一位军人在开发区干部竞选中的演讲》)

第9篇：自我介绍例文范文

（出示：这座金字塔高146米多，相当于40层高的摩天大厦。绕金字塔一周，差不多要走1千米的路程。塔身由230万块巨石砌成，这些石块平均每块重2.5吨。有人估计，如果将这座金字塔的石块铺成一条三分之一米宽的道路，可绕地球一周；如果用火车装运，需要60万个车皮）

师：读读这段文字，你发现了什么？

生：我发现在这段文字中数字特别多。

师：再读一读，从这些数字中你能读出什么？

（生认真读）

生：我读出了这座金字塔很高大。（师追问：有多高大）它高146米多，有40层的摩天大厦那么高。绕金字塔一周，差不多有1千米。

生：我知道了砌成这个金字塔用了很多巨石。（师追问：很多是多少）有230万块巨石，这些石块平均每块重2.5吨。如果用它们铺成一条三分之一米宽的道路，可以绕地球一周，用火车装运，也需要60万个车皮。

生：我读出了金字塔很宏伟。

师：你从哪儿感受到金字塔的宏伟？把你的感受读出来。

（师指导学生读，突出一系列数字，强化对“宏伟”的认知）

师：你认为作者是怎么知道这些数字的？

生：我估计作者可能到过埃及进行过测量。

生：我想，作者可能上网查阅过资料，所以才知道这些数字。

生：我认为作者还可能会向别人询问了解过，或者查阅过相关书籍。

师：对，作者可能就是采用了这些方法中的某一种，也可能全部都采用了，所以才会写出如此翔实的数据。也正因如此，我们才能通过这些数据感受到金字塔的“宏伟”，这种写作方法叫作“列数字”。但光用数字还是比较抽象的，文中还用了另一种方法，我们一起来看一看。（出示：1.这座金字塔高146米多。2.这座金字塔高146米多，相当于40层高的摩天大厦。）

师：你们觉得这两个句子，哪个句子写得好？为什么？

生：第二句写得好。

师：是的，我们一眼就能看出第二句好。知道这是为什么吗？

生：它写得比较具体。（师引导：怎样一个具体法）它告诉了我们金字塔到底有多高――它有40层高的摩天大厦那么高，让我们一下子就能知道了金字塔的高大。

师：你说得太好了，知道这是什么方法吗？（生答：作比较）为什么要用40层高的摩天大厦与金字塔作比较？

生：因为40层高的摩天大厦很高。

师：你只说对了一半。

生：因为40层高的摩天大厦非常高，我们大多数人都知道，所以用它一比较，我们也就知道金字塔有多高了。

师：是的，作比较时一定要用人们熟悉的事物来进行比较，这样读者读了以后才能更加清楚你所要说的事物究竟如何。看一看下面的这些句子，你能不能也像这样把它补充具体？（出示：1.上海东方明珠塔高468米，相当于______。2.一头大象重约6吨，相当于_______。3.秦兵马俑坑占地面积约2 0000平方米，相当于______）

（生完成上述填空）

师：看看，在这里，我们都是使用的“相当于”，你知道与“相当于”相类似的词有哪些？

生：有“差不多”。

生：还有“估计”“大约”。

师：说得很好。但大家知道为什么要在这儿用“相当于”吗？

生：因为它们并不是刚刚好，只是“大约”的意思，所以要用“相当于”。

师：是的，这就是为了表达的严谨性，所以作者使用了“相当于”这个词。它也告诉我们在平时的写作中要注意用词用句的准确性和严谨性。

师：通过学习，你知道作者是按什么顺序来介绍金字塔的吗？

生：作者先介绍了金字塔的地理位置，再介绍了金字塔的用途、名称的由来和结构特点，然后介绍了是怎样建造金字塔的，最后告诉我们金字塔是古埃及人民智慧的结晶。

师：这种介绍顺序能不能颠倒？

生：不能。

师：为什么？

生：这种顺序条理比较清楚，就像由远到近观看一样，先让我们知道金字塔在什么地方，什么样子，再告诉我们它到底有什么神奇之处，最后强调它的意义，读起来清清楚楚。

师：金字塔是埃及的象征，中国有什么象征物？

生：长城是中国的象征。

生：还有黄河。

师：大家能不能像作者介绍金字塔一样介绍一下我们中国的象征物――长城？

生：能。

师：如果让你介绍长城，你会先介绍什么，后介绍什么？

（生列介绍提纲，然后交流）

师：刚才大家说的是自己的介绍顺序，那别人是怎么介绍呢，让我们来看一看例文《长城》。（出示例文《长城》，并简单引导学生比较一下自己的介绍与例文的差异）

师：以后，像这样的文章我们就可以这样来写。

通观上述两个教学片段，不难发现，周雨明老师上的这节《埃及的金字塔》，鲜明地体现了课文只不过是个例子的教学观念：以课文为例进行了扎实有效的读写结合的尝试以及相应训练，使学生在学习课文的过程中也受到了写作意识方面的熏陶和写作技法方面的指导。具体来说，主要反映在以下两点上。

1.以文为例，强化了学生相应写作意识的培养及熏陶。首先是学以致用的意识。这一点在上述两个教学片段中都有反映，如在片段一中对“作比较”这一写作方法的仿写，在片段二中依照课文顺序介绍长城。这既是写作技法方面的训练，更是一种学以致用意识的培养。其次是勤于收集资料的意识。在片段一中，周老师有一个独具匠心的设计――他提问：你认为作者是怎么知道这些数字的？这看似无关紧要的一问，实则是告诉学生在写作文时要多方面收集资料，也只有如此才能写好作文，这就是一种潜移默化式的意识培养。第三是锤炼词句的意识。为了培养学生锤炼词句的意识，周老师特意安排了一个环节，让学生揣摩作者使用“相当于”一词的精妙之处。通过揣摩，学生明白了锤炼词句的重要意义。