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。

腰丛神经阻滞联合全麻对老年骨折手术患者麻醉药物用量的影响观察

目的探讨腰丛神经阻滞(LPB)联合全身麻醉(全麻)对老年骨折手术患者麻醉药物用量的影响。方法选择84例老年骨折手术患者,按照随机数字表法分为对照组(采用全麻方式麻醉)与观察组(采用LPB联合全麻方式进行麻醉),每组42例。比较两组手术指标、阿片类药物用量、不同时间点[插管时(T0)、手术切皮时(T1)、缝合切口时(T2)、入麻醉苏醒室0.5 h时(T3)]血流动力学指标、术后疼痛评分、不良反应发生情况。结果两组手术时间、止血带时间、输液量、手术出血量、尿量比较无明显差异(P>0.05);但观察组唤醒睁眼时间(12.46±2.36)min、拔管时间(13.84±2.47)min均短于对照组的(18.45±3.25)、(22.25±4.16)min(P<0.05)。观察组阿片类药物用量为(13.25±2.75)μg,对照组为(36.25±5.71)μg,观察组明显少于对照组(t=23.519,P=0.000<0.05)。T0时两组心率、平均动脉压比较无明显差异(P>0.05);但T1、T2、T3时观察组心率、平均动脉压均明显低于对照组(P<0.05)。观察组术后2、12、24、48 h的疼痛评分分别为(1.54±0.35)、(1.78±0.45)、(1.45±0.36)、(1.38±0.38)分,均低于对照组的(2.81±0.61)、(3.15±0.69)、(3.02±0.65)、(2.75±0.49)分(P<0.05)。观察组不良反应发生率为7.14%(3/42),对照组为26.19%(11/42),观察组低于对照组(χ^(2)=5.486,P=0.019<0.05)。结论老年骨折手术患者麻醉中采取LPB联合全麻方案,与单纯全麻方案比较,不仅可以更好地维持手术期间血流动力学稳定,而且可以减少唤醒睁眼时间、拔管时间,更好地减轻术后疼痛,还可明显减少阿片类麻醉药物用量,从而减轻药物不良反应,值得临床应用。

基于编码器—解码器的工艺过程生成方法

针对现有工艺过程生成方法对于不同专业适用性较差的问题,提出一种基于深度学习编码器—解码器结构的工艺过程生成方法。该方法利用工艺大纲文件数据,通过编码器提取大纲文件中工艺属性的特征,形成工艺属性文本表征向量,解码器根据表征向量逐步生成工艺过程。在钣金零件制造与装配两个专业工艺大纲文件数据上,比较研究了24种编码器—解码器结构,最高准确率分别达到0.8287和0.6973,即生成的工艺过程有82.87%和69.73%可直接接受,不需要后续修改。这一方面表明所提出方法能够有效地从数据中学习工艺属性与工艺方法间的关系,从而生成工艺过程;另一方面,在两个专业采用相同编码器—解码器结构,表明所提方法对于不同专业的适用性,具有迁移能力。

融入知识的工艺文本命名实体识别方法

针对工艺制造领域文本提出一种融入知识的命名实体识别方法,旨在能够准确地识别工艺文本中的12类实体。该方法依据工艺领域知识设计正则规则,对文本序列进行实体的预识别,形成预识别特征矩阵,并使用编码器对预识别特征矩阵编码,再将识别到的结果保存于词典中,然后对输入文本分词训练基于词的知识表示,最后加入基于神经网络的实体识别模型中。使用BiLSTM为预识别特征矩阵编码器和BiLSTM-CRF神经网络模型的F1值达到92.55%。实验结果表明,融入知识的工艺文本命名实体识别方法能够有效提高工艺文本实体的识别效果。

翻译错误类分布加权的专利译文自动后编辑集成模型

自动后编辑(APE)是一种自动修改机器译文错误的方法,能够改善机器翻译系统的译文质量。目前,APE研究主要集中于通用领域,然而对于专业性强和译文质量要求较高的专利译文的APE则鲜有研究。文中研究了专利译文自动后编辑,提出了翻译错误类分布加权的专利译文自动后编辑集成模型。首先,提出术语加权翻译编辑率(WTER)计算方法,在翻译编辑率(TER)中加入了每个词的术语概率因子,使术语错误较多的样本WTER值较高。然后,通过WTER从3个机器翻译系统构造的训练数据中选择错译、漏译、增译与移位错误样本子集分别构建错误修正偏向性APE子模型。最后,通过翻译错误类分布加权错误修正偏向性APE子模型。该方法针对专利专业性、强术语较多的特点,每个子模型分别面向一类错误,考虑了错误修正的偏向性,通过模型集成兼顾了译文错误多样性,在英中专利摘要数据集上的实验结果表明,相比3个基线系统,所提方法的BLEU值分别平均提升了2.52,2.28和2.27。

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。