图注意力网络与句法融合的医疗实体识别

电子病历数据中包含大量的医疗实体词,对这些实体词的自动识别有益于提升计算机对电子病历数据的理解。待识别的医疗实体词通常由医疗专业术语和非规范医疗词汇构成,大量生僻词汇、长难词汇和病历行文中的省略现象给医疗实体识别任务带来了挑战。针对以上问题,该文提出一种图注意力网络与句法融合的医疗实体识别方法,该方法结合字词共现关系和句法依存关系,基于电子病历数据构建了交互式字词关系图和依存关系图,并利用图注意力网络完成多种图信息的融合。实验结果表明,在电子病历的命名实体识别中,该文方法得到88.91%的F_(1)值,较基线模型提高1.04%,验证了该方法的有效性。

基于树形解码器的航空术语DEF自动生成

该文研究了基于HowNet的KDML语法体系的术语DEF自动生成问题,提出一种基于树形解码器的生成方法。在编码器端输入专业术语以及其他外部信息(术语的定义、术语子词的义原等);在解码器端交替使用义原解码器和关系解码器,同时使用注意力机制关注编码器端的各种表征信息,最终得到“义原-关系-义原”形式的输出,并组合成术语对应的义原树,进而得到术语的DEF表示以辅助专业领域HowNet的构建,最终取得了首义原F_(1)值74.13%、总义原F_(1)值53.92%、总关系F_(1)值53.33%、总三元组F_(1)值30.48%的结果。

面向低资源场景的神经机器翻译方法

神经机器翻译需要大规模的双语平行语料利用深度学习的方法构建翻译模型,但低资源场景下平行句对缺乏,导致训练的神经机器翻译模型效果较差。无监督神经机器翻译技术仅使用两种语言的单语数据,解决了神经机器翻译对大规模双语平行数据的依赖问题。但是无监督神经机器翻译技术存在两个问题,一是对于句法建模能力欠缺;二是在低资源场景下存在的少量双语语料不能用于模型训练,造成双语语料资源浪费。为了解决上述问题,该文提出在无监督神经机器翻译中融合句法知识的方法,使模型可以充分学习句子的句法信息;同时引入少量双语平行语料辅助无监督神经机器翻译训练,使模型直接学习源语言与目标语言单词之间的转换。与基线模型相比较,在英-法和德-英单语新闻数据集上BLEU值分别提升了1.65和1.79。

面向新词义原推荐的相似性判别方法

义原(Sememe)是构成《知网》(HowNet)概念描述的核心部件,新词概念描述义原的推荐是HowNet自动或半自动扩展中涉及的关键问题。面向新词义原推荐,该文提出一种融合义原注意力的预训练语言模型优化方法——SaBERT。在判别新词与HowNet词表词之间的语义相似性的过程中,该方法利用词表词已知概念描述义原序列的注意力分布,以相似性同构为目标,对基于BERT+CNN的相似性判别模型进行优化,从而为义原推荐任务提供相似概念集合。实验结果表明,采用SaBERT可以有效解决未登录词与词表词的相似性判别问题,准确率、召回率、F1值分别达到0.8314、0.8007和0.8158。在基于协同过滤框架的义原推荐任务上进行的实验表明,相似性同构程度与义原推荐效果正相关,说明该文方法能够有效解决候选义原选择问题。

面向专利文献的中文分词技术的研究

针对专利文献的特点,该文提出了一种基于统计和规则相结合的多策略分词方法。该方法利用文献中潜在的切分标记,结合切分文本的上下文信息进行最大概率分词,并利用术语前后缀规律进行后处理。该方法充分利用了从大规模语料中获取的全局信息和切分文本的上下文信息,有效地解决了专利分词中未登录词难以识别问题。实验结果表明,该文方法在封闭和开放测试下分别取得了较好的结果,对未登录词的识别也有很好的效果。

基于HowNet的航空术语语义知识库的构建

语义知识库的构建是自然语言处理基础性工作,对于语言信息的处理有重要的作用,但面向特定领域的语义知识库的构建还是一个难点。该文在分析了航空术语的基本特点的基础上,根据HowNet和KDML描述语言构建了面向航空领域的术语语义知识库,并在构建航空术语知识库的过程中总结形成了构建航空术语知识库的基础规则、动态角色/特征的选择规则。在文章最后对所构建的术语进行了相似度的计算,取得了较好的结果。

科研考核压力对高校教师非伦理行为的影响研究

针对656名高校教师的调查数据,以科研注意力和焦虑情绪为中介变量,探讨了科研考核压力对高校教师科研非伦理行为和教学非伦理行为的影响机制。研究表明,科研考核挑战性压力和科研注意力正相关,并通过科研注意力对科研非伦理行为具有负向影响,对教学非伦理行为具有正向影响;科研阻断性压力和科研注意力负相关,并通过科研注意力对科研非伦理行为和教学非伦理行为具有正向影响。这2种压力都通过焦虑情绪对2种非伦理行为具有正向影响。最后,结合分析结果,提出了相关管理启示。

基于知识管理和智能控制的协同翻译平台——知识管理和机器翻译的融合

在对机器翻译发展艰难历程总结和反思的基础上,提出了以用户模型为核心的知识管理与机器翻译技术融合的新思想。2008年7月该成果通过了中国中文信息学会在京组织的鉴定,鉴定委员会一致认为:"研制单位基于其所承担的国家863课题机器翻译和知识管理技术的融合研发的基于知识管理和智能控制的协同翻译平台已圆满完成。该项研究在利用知识管理技术实现人机双向协同翻译方面达到国际领先水平。"本文对平台研制的思想与方法、设计与实现、分析与应用、历程与展望进行了阐述。

一种融合用户主题兴趣与用户行为的文档推荐方法

针对单一角度描述用户兴趣存在片面性的问题,该文提出一种融合用户主题兴趣和用户行为的文档推荐方法。一方面从主题兴趣的角度,构建反映用户主题兴趣的主题向量用户模型;另一方面从用户行为的角度,构建反映用户行为兴趣的打分矩阵用户模型。然后,基于上述用户模型提出了两种文档推荐方法,并采用线性加权的方式融合这两种方法,从而实现对用户主题兴趣与用户行为的融合。实验结果表明,该方法的推荐结果好于协同过滤推荐方法和基于内容的推荐方法。

浊点萃取及其应用

浊点萃取(CPE)技术是一种新型的环境友好的溶质富集和分离方法,其应用领域已经自疏水性物质的分析扩展到极性物质的分析和分离相关领域。本文简要介绍浊点萃取的机理研究及其新进展和近期报道的一些应用。

面向问答的数值信息抽取

数值信息作为数据的一种直观表达方式,能够真实、有效地表达数据的量化含义.完整的数值信息要素包含有数字,数字的量化对象,如:主体及其属性,以及时空约束条件.对文本中蕴含的数值信息进行有效识别和抽取,并以问答的形式反馈给用户是大数据挖掘的重要意义,越来越受到学术界和产业界的关注.提出了一种基于数值模板结合条件随机场的数值信息抽取方法,该方法利用数值相关知识来制定数值信息抽取模板,对文本模式匹配,并使用条件随机场修补模板的局限性.实验结果的准确率、召回率和F值分别为0.847、0.665和0.745.

双语知识库中关联实例的多策略提取机制

双语库是翻译记忆系统最重要的组成部分之一。从有限规模的双语库中提取更多的符合用户当前翻译需要的关联实例是翻译记忆技术研究的主要内容,本文首先对当前基于单一方法的实例检索算法存在的局限性进行了分析,并在对双语库进行知识化表示的基础上,提出了基于多策略的关联实例提取机制,即综合运用句子句法结构匹配、句子编辑距离计算、句子短语片段匹配、词汇语义泛化、基于扩展信息(如:句子来源、所属专业、应用频度等信息)的优选等策略进行关联实例提取。试验结果表明,该方法有效提高了关联实例的召回数量和质量,明显改善了对用户的辅助效果。

音乐治疗联合行为训练对慢性精神分裂症患者康复的影响

目的探讨音乐治疗联合行为训练对慢性精神分裂症患者康复效果的影响。方法将102例慢性精神分裂症患者随机分为实验组52例，对照组50例，两组均接受常规抗精神病药物治疗、常规工娱疗及护理。实验组在此基础上接受音乐治疗及行为训练。观察6mo。于治疗前后采用护士用住院病人观察量表评定两组患者的康复效果。结果治疗后两组患者的护士用住院病人观察量表总估计分及社会能力、社会兴趣、个人整洁积极因子分均较治疗前有显著提高，实验组均较对照组提高显著（P〈0．05或0．01）；易激惹、精神病表现、迟缓消极因子分均较治疗前有显著下降，实验组均较对照组下降显著（P〈0．05）。结论音乐治疗联合行为训练能有效缓解慢性精神分裂症患者的精神症状、改善其社会功能、提高生活质量和社会适应能力，对患者的康复具有显著的促进作用。

新一代Windows多文种处理平台——“环球使者”的设计与实现

本文针对当今多文种处理所面临的各种困难，首先介绍了进行多文种处理的必要性和要实现一个良好的多文种处理平台所面临的一些急待解决的关键性技术问题；在此基础上，论述了一个新型的Ｗｉｎｄｏｗｓ多文种处理平台—“环球使者”的设计和实现原理及方法，由于该系统首次提出并采用了一种基于智能识别技术的面向目标的“动态编码”方案，所以它不仅解决了多文种文本的混排、输入、输出等问题，而且解决了多文种平台设计中编码冲突和全方位兼容这一瓶颈问题。

西酞普兰联合护理干预治疗Ⅱ型糖尿病情绪障碍的研究

目的探讨西酞普兰联合护理干预2型糖尿病情绪障碍的疗效。方法将符合CCMD-3抑郁症诊断标准的2型糖尿病50例患者随机分成两组。研究组在降糖药物基础上联合西酞普兰20mg/d和护理干预治疗,对照组仅用降糖药物治疗,疗程8周。采用汉密顿抑郁量表(HAMD)评定疗效。结果经8周治疗后,研究组显效率为80.0%,对照组为32.0%,两组之间有显著性差异(P<0.01),研究组比对照组抑郁评分下降显著(P<0.05),两组间HAMD减分率于第2、4、8周末比较均有显著性差异(P<0.05～0.01)。结论西酞普兰联合护理干预对2型糖尿病患者情绪障碍具有良好疗效,而且副作用没有明显增加。

基于主动学习的本体概念关系判断

该文依据关系判断任务特点将主动学习应用到本体概念关系的辅助判断中,对边缘采样、熵采样、最不确信采样等主动学习查询生成策略进行了比较研究。在此基础上,从实际应用角度出发,讨论了在三种不同样本初始情况下主动学习技术的应用。对于初始样本正反例充足的情况,采用基于熵采样和边缘采样产生查询;对于初始样本仅有正例的情况,依据样本相似度主动的学习策略生成候选反例;对于缺乏初始样本的情况,使用概念在样本间距离等统计信息,同时生成候选正例和候选反例。从而,实现了在概念关系判定过程中对用户反馈信息的有效利用。

组织安全气候对安全绩效的作用机制研究

依据相关文献与研究假设,构建了组织安全气候对安全绩效的影响关系的结构方程模型,并以安全信息的建言为中介变量,采用验证性因素分析法和结构方程模型方法进行分析。研究结果表明:安全气候对安全绩效具有促进作用,员工安全信息的建言对组织安全气候和安全绩效的关系具有部分中介作用。最后,结论给出提高组织安全绩效的管理启示。

健康教育对抑郁症患者生活质量的影响

目的讨论健康教育对抑郁症患者生活质量的影响。方法用入院顺序分层随机法,将80例抑郁症患者随机分为研究组和对照组,对研究组进行个体化健康教育,在治疗前和治疗后1、3、6、12月末,用汉密顿抑郁量表(HAMD)、总体疗效量表(CGI)和副反应量表(TESS)评定疗效和不良反应。WHOQ0L-BREF量表衡量患者的生活质量。分析量表中各领域的计分。结果经过12个月治疗,研究组对照组相比两组患者生活质量较治疗前均有显著改善(P<0.01),在心理健康、社会关系和环境因素等三方面,研究组优于对照组(P<0.01)。结论健康教育对抑郁症患者的生活质量有一定改善。