基于SciBERT模型的引文上下文识别系统优化

[目的/意义]本文介绍一个用于从英文学术文献中提取显性引文句和隐性引文上下文的系统。该系统基于SmartCiteCon(SCC)系统对识别模型进行了优化,本文称该系统为SmartCiteCon2.0(SCC2.0)。[方法/过程]该系统的识别模型部分通过Python语言编写,基于经过微调的SciBERT模型构建而成。该模型基于国际计算语言学协会(ACL)会议论文集中人工标注的27,832个引用上下文句子对进行训练,并以SCC系统使用的SVM模型作为对照组以验证效果。[结果/结论]实验结果表明,微调后的SciBERT模型的F1值为90%。相比仅使用句子对文本特征的SVM模型F1值提升了11%,相比于使用全部特征SVM模型的F1提升了3%。在该模型基础上,本文构建的SCC2.0系统开箱即用,支持PDF,以及符合特定标准的XML和JSON格式的学术文献。该API同时支持单文档处理和多文档并发处理,源代码发布于https://gitee.com/Lan_Tianchen/smart-cite-con。

贴片式电阻器滚镀工艺影响因素分析及改进

贴片式电阻器尺寸小,在滚镀时往往存在镀层分布不均匀和电流效率低的问题。分析了影响贴片式电阻器滚镀的因素(包括滚筒阴极导电结构、陪镀物种类和比例),对各因素进行了优化,最终令镀层分布均匀性与电流效率都得以提高。

临床医学课程知识主题图谱构建研究

[目的/意义]从知识主题的角度切入,建立全面的课程知识体系,解决现有课程体系设计和教学中的课程间知识点重复及“知识孤岛”问题,从而有效开展专业知识服务。[方法/过程]以临床医学专业主干课程为研究对象,基于医学主题词表、电子教材、电子教案等医学教育数据,通过LDA模型挖掘课程中的知识主题,利用关联分析揭示课程间、知识主题间及课程与知识主题间的细粒度关联,从而构建临床医学课程知识主题图谱。[结果/结论]研究从专业课程体系与知识主题视角构建出领域知识图谱,有助于教学管理人员及师生掌握专业知识体系,开展知识导向型教学活动,推进医学领域知识组织与服务及智慧医学教育发展。

基于先验知识TextRank的学术文本关键词抽取

【目的/意义】学术文本关键词抽取是从文本中自动抽取具有主题性、代表性的词或短语,是学术信息服务的重要环节。传统的方法大多仅依靠候选关键词有限的词频、文档频率等统计信息,没有考虑学术文本内候选关键词在对应学术领域的使用情况,使得关键词抽取的准确率受到限制。针对这一问题,本文提出一种基于先验知识TextRank的学术文本关键词抽取算法。【方法/过程】首先计算候选关键词的使用情况作为先验概率特征值,然后运用基于图排序的关键词抽取算法TextRank计算候选关键词的文本内特征值,最后结合以上两个特征计算得到候选关键词的综合权值并对关键词进行排序。【结果/结论】在计算机科学领域的多个文献集上进行了实验评估,其结果相较于传统的关键词抽取方法有了明显的提高,证明了基于先验知识TextRank的学术文本关键词抽取算法的有效性。

甲基磺酸锡电镀工艺在电阻器生产中的应用

甲基磺酸(MSA)锡电镀液凭借着自身高环保性、高稳定性、高电镀能力,被广泛地应用于电阻器生产中,并取得了良好的应用效果,为保证电阻器生产质量,现根据甲基磺酸锡电镀工艺开发流程、工艺流程、镀液配方以及工艺条件,探讨了新型甲基磺酸锡电镀液优势,然后从电阻器概述、生产过程两个方面入手,将该工艺与电阻器生产进行充分结合。结果表明:本文所提出的甲基磺酸锡电镀工艺操作简单、安全可靠,完全符合实际应用需求。为进一步提高电阻器生产质量和效率打下坚实的基础。希望通过此次研究,为相关人员提供有效参考。