面向句义及句法的事件检测模型

事件句的句法结构有助于语义理解。针对中文领域的事件检测任务,本文设计了面向句义及句法的事件检测模型(BDD)以增强对事件句的理解能力。以基于来自变压器的双向编码器表示(BERT)的动态词向量为信息源,设计基于依存树的长短时记忆网络模型(D-T-LSTM)以融合学习句法结构及上下文语义,并加入基于依存向量的注意力机制强化对不同句法结构的区分度,在中文突发事件语料库(CEC)上的实验证明了本文模型的有效性,精确率、召回率、F_(1)值均靠前,且F_(1)值比基准模型提升了5.4%,召回率提升了0.4%。

玻璃人生

月缺月圆、花开花谢中,人们似乎已习惯了生命的飘逝。或许是对永恒的失望与超越吧,生命真的像玻璃脆弱得不堪一击。

基于python的微信公众号关注者数据分析

在数据无处不在的时代,对数据进行有效对分析显得十分重要。利用python语言从一个微信公众号内获取到所有关注者的信息,通过数据筛选,将关注者的性别、年龄、名称、居住地等信息保存到json文件中,并对这些数据进行可视化的处理与分析,最终将关注者信息通过可视化的方式呈现出来。实验结果表明,基于python的可视化数据分析的实现,为大数据分析与数据时代信息价值的挖掘提供了高效、准确、丰富的资源,可以更好的满足数据分析的要求。

2,5-吡嗪二甲酸的合成

以2,5-二甲基吡嗪为原料,去离子水为溶剂,高锰酸钾为氧化剂在加热回流的条件下合成了2,5-吡嗪二甲酸。探讨了不同温度,氧化剂高锰酸钾用量,回流时间等因素对2,5-吡嗪二甲酸收率的影响。结果表明,当n(KMnO4)∶n(2,5-二甲基吡嗪)=5∶1,反应温度为80℃,回流时间为5 h时, 2,5-吡嗪二甲酸的收率达13.64%。