基于人工智能神经网络的上下文介词消歧方法

介词结构的分析难点在于如何对介词及其结构进行有效分类,挖掘其语义信息,并对介词结构进行有效的消歧处理.为了应对这一难题,结合人工智能和神经网络技术,提出一种基于长短期记忆和注意力机制的树递归神经网络模型,旨在解决自然语言处理中的上下文介词消歧问题.该模型通过引入注意力机制,将模型注意力集中在与介词含义相关的关键信息上.首先,通过嵌入上下文解析树和上下文词向量,捕捉上下文词汇之间的语义关系.然后,采用带有长短期记忆功能的树递归神经网络(Long Short-Term Memory Tree Recurrent Neural Network, Tree-LSTM)模型为树中的每个节点生成隐藏特征,并递归地跟踪树中不同分支上的传播来计算树节点的上下文表示.最后,为了减少噪声对上下文中与介词含义相关的关键信息的影响,引入注意机制卷积神经网络(Attention-based Convolutional Neural Network, ACNN),使模型专注于需要消除歧义的文档中的重要部分.这种方式使模型能够自动选择并关注与当前介词含义最相关的词汇,从而提高消歧准确性.实验结果表明:在Semeval 2013 Task 12词义消歧数据集上,该文提出的模型取得了88.04%的F1-score,优于现有主流深度学习模型,验证了该文方法的有效性.

广西歧舌苔属植物研究及一中国新记录种毛缘歧舌苔

【目的】了解歧舌苔属植物在广西的实际分布情况,为广西苔藓植物研究增加新资料的同时,也为中国苔藓植物多样性保护添加必要的基础数据。【方法】通过野外调查结合广西植物标本馆(IBK)馆藏标本的核查,获得歧舌苔属植物研究材料,经室内形态观察及查阅相关文献,确定其物种多样性。【结果】发现广西歧舌苔属植物标本10份,最终确认广西歧舌苔属植物3种,分别为毛缘歧舌苔[Schistochila sciurea(Nees)Schiffn.]、大歧舌苔[S.aligera(Nees&Blume)J.B.Jack&Steph.]、阔叶歧舌苔[S.blumei(Nees)Trevis.]。【结论】歧舌苔科以及歧舌苔属均为首次在广西记录的科属,其中毛缘歧舌苔是中国新记录种。文章对毛缘歧舌苔的形态特征进行详细描述,对另外2个种主要形态特征进行归纳,并提供各个种的引证标本信息、地理分布以及彩色图版。

命名实体消歧研究综述

实体消歧是指在一个具体的知识库中,把一个被标识的实体指称链向它对应条目的过程。实体消歧的任务是根据上下文信息解决一个命名实体指称项对应多个实体概念的一词多义问题,它在从海量数据准确提取信息的知识图谱构建过程中起到重要作用,是自然语言处理中的一项基本任务。该文主要对实体消歧技术的相关研究内容进行综述。首先,阐述了实体消歧的国内外研究背景,并对命名实体识别、候选实体生成、候选实体排序等实体消歧相关理论进行全面梳理。其次,对实体消歧的具体含义及其研究内容进行详细综述,并对实体消歧研究内容的特点进行了分析。再次,将实体消歧技术的实现方法划分为三类并对涉及到的数据集进行归纳,并从四个方面讨论了实体消歧领域存在的难点和提高实体消歧准确率的途径,对消歧方法的优缺点及评价指标进行了总结,意在为改善实体消歧效果提供新的解决思路。最后,对实体消歧技术的应用和发展前景进行总结。

基于GCN和门机制的汉语框架排歧方法

汉语框架排歧旨在在候选框架中给句子中的目标词选择一个符合其语义场景的框架。目前研究方法存在隐层向量的计算与目标词无关、忽略了句法结构信息对框架排歧的影响等缺陷。针对上述问题,该文使用GCN对句法结构信息进行建模;引入门机制过滤隐层向量中与目标词无关的噪声信息;并在此基础上,提出一种约束机制来约束模型的学习,改进向量表示。该模型在CFN、FN1.5和FN1.7数据集上优于当前最好模型,证明了该方法的有效性。

子图增强的实时同名消歧

实时同名消歧旨在实时、准确地将具有歧义的作者姓名的新增论文关联到同名候选作者中的正确作者。当前同名消歧算法主要解决冷启动同名消歧问题,较少探索如何高效并有效地解决实时同名消歧问题。该文提出了子图增强的实时同名消歧模型RND-all,该模型通过高效地融合待消歧论文与候选作者之间的结构特征来提升模型的准确率。模型根据待消歧论文的属性与同名候选作者的档案分别构建子图,使用子图结构特征提取框架来计算图相关性特征,最后,通过特征工程以及文本嵌入方法计算语义匹配特征,并利用集成学习实现语义信息与结构信息的融合。实验结果表明,融入结构信息能够有效提升实时同名消歧任务的准确性,RND-all在百万级同名消歧基准WhoIsWho测试集上效果排名第一。

基于节点词全句共现的动态词义消歧研究

文章根据词义消歧即将词义回归语境这一特性,提出了一种基于节点词全句共现的动态词义消歧方法。该方法首先以全句为窗口限定节点词的使用语境,其次使用互信息(MI)、卡方检验(χ^(2)检验)和相对词序比(RRWR)等统计方法抽取节点词的语义相关词,并参照《同义词词林》构建相关词语义范畴库,最后以共现频数作为加权系数,依靠单义词语义聚类分布率对中低频共现多义词进行消歧。采用该方法对与“美丽”共现的1030个小于7义类的多义词进行消歧的测试试验中取得了85.2%的正确率。

基于预训练模型的多音字消歧方法

字音转换是中文语音合成系统(Text-To-Speech,TTS)的重要组成部分,其核心问题是多音字消歧,即在若干候选读音中为多音字选择一个正确的发音。现有的方法通常无法充分理解多音字所在词语的语义,且多音字数据集存在分布不均衡的问题。针对以上问题,提出了一种基于预训练模型RoBERTa的多音字消歧方法CLTRoBERTa(Cross-lingual Translation RoBERTa)。首先联合跨语言互译模块获得多音字所在词语的另一种语言翻译,并将其作为额外特征输入模型以提升对词语的语义理解,然后使用判别微调中的层级学习率优化策略来适应神经网络不同层之间的学习特性,最后结合样本权重模块以解决多音字数据集的分布不均衡问题。CTLRoBERTa平衡了数据集的不均衡分布带来的性能差异,并且在CPP(Chinese Polyphone with Pinyin)基准数据集上取得了99.08%的正确率,性能优于其他基线模型。

应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。

基于图神经网络的姓名消歧算法

由于语言的不同,中国作者在发表外文文献时很容易出现作者重名的问题,导致许多重名学者发表的学术文献无法很好地区分开来。针对这一问题,本文提出了一种基于图神经网络的姓名消歧算法,解决外文文献中的中国作者同名问题。首先,基于待消歧文献的属性特征及其关系构建异质学术关系网络,对文献进行表示学习;然后再进行聚类消歧。由于文献属性特征之间具有强关联性,本文在原有文献关系的基础上引入了消歧特征对来丰富节点关系类型。实验结果表明,本文提出算法的性能明显优于其他对比方法,有更好的消歧性能。

融合歧义感知的检索式问答方法

针对多义词在不同上下文中语义表达不一致的问题,提出了一个融合歧义感知的问答模型,即模型在问题-候选答案的语义匹配过程中,与外部知识源相结合,动态识别并检测出每个多义词在不同场景下的语义,并将检测到的语义信息进行特征编码后融合到语义匹配任务中,使模型能够更为准确地理解每个词的精准含义,从而做出更为精准的匹配判断.在歧义感知模型的设计上,采用基于Transformer的深度语义编码器,使其能够更加全方位地抓取到待分析歧义词以及知识源的深度语义特征,从而做出更加准确的语义消歧.在标准检索式问答数据集上(Wiki QA和TrecQA)的实验结果表明,所提出的歧义感知的问答方法能够有效融合到多个基线模型中,并捕捉到多义词在不同语境中的精准语义,使其在包含公开数据集上的问答性能MAP评估高于对应基线模型约1%,且该语义特征使得基于BERT的文本相似性匹配模型的性能优于当前先进的其它模型.

《论语》歧解辨正举隅

整体来看,《论语》一书虽然比较通俗易懂,但也存在着少量较难解读的字词。这些字词,往往众说纷纭,使初学者无从适从,不仅影响了对句意、篇章的正确理解,也可能会导致对孔子思想乃至儒家思想的误解。兹选择“格”“曾”“施”“恶”“適”“莫”“几谏”“亡”“骍”“齐衰”等歧解字词,斟酌诸家之说,加以考释辨正。希望通过这一研究,能为初读者扫清部分语言障碍,并加深对孔子思想的认识。

任、督、冲脉“一源三歧”“异名同体”探析

任、督、冲脉理论为奇经八脉理论的重要内容。王冰提出任、督、冲脉“一源三歧”“异名同体”学说,体现三脉之间的密切联系。以《黄帝内经》《难经》《脉经》《针灸甲乙经》为基础,分析以上两种认识。认为“一源三歧”为任、督、冲脉同起于小腹深处肾下胞中,三脉浅出体表位置不同,受《针灸甲乙经》影响,针灸学教材认为三脉同出于会阴。《黄帝内经》认为任脉上循脊里、督脉少腹直上,故王冰认为任脉、督脉命名实为区别腹背阴阳,但冲脉与任脉、督脉循行并未重合。任、督、冲脉“异名同体”包含任、督脉的循行重合与冲、督脉生理病理密切联系两层含义。

结合词典释义基于BERT的汉语词义消歧

词义消歧是自然语言处理中至关重要的任务,直接影响诸如机器翻译和文本分类等下游任务的性能,对于进一步的句法和语法研究也具有重要意义。为提高准确率,本研究提出了一种结合词典释义的消歧模型。该模型从词典词条释义中提取词性和例句,对待消歧句进行句法分析,得到待消歧词和句中其他成分的句法关系作为特征。随后利用BERT来确定歧义词的正确义项。利用SemEval-2007:Task#5语料测试模型,结果表明该方法的词义消歧平均准确率有所提升。

清代江南医说分歧下的医患行为考察

清代江南地区,温补风气依旧,温病学说日盛,时行瘟疫多发,疾病类型复杂。结合医理、医案、医话等材料,探究清代江南社会医说分歧下的医患行为特点,可知中医药学术理论发展中医说纷纭,医界对疾病疗法多有分歧。具体诊疗过程中,医患双方难以达成一致。用药上温补易售,峻剂难施。患者的保守倾向影响了社会用药趋势,诊疗中的风险与疗效难以调和。面对不同疾病,医患双方各有考量,如疑难杂病的患者在面对各执己见的医者时更显慎重,治疗胎产病时医者需在具有强烈干预意愿的患者家属与疗效之间寻找平衡。医说分歧易引起医患矛盾,以清代江南医患互动为镜,希冀对改善当代医患关系有所裨益。

福州市茉莉花双纹须歧角螟发生发展的气象等级预报

根据2018—2023年在闽侯县、长乐区、福清市等地茉莉花种植区收集的双纹须歧角螟幼虫消长动态观测数据,以茉莉花螟害指数表示为害程度,利用数理统计方法分析同期各气象要素与茉莉花螟害指数的相关关系,并采用多元回归分析建立福州市茉莉花双纹须歧角螟气象等级预报模型。结果表明,茉莉花螟害指数变化趋势呈中间大两边小的“单峰型”特征;平均气温与茉莉花螟害指数的相关性明显大于降水量、相对湿度和日照时数等,对构建模型的影响最大。同时,利用实测数据对模型进行检验,发现预报准确率达到85.7%,模型预测效果较好。

校正因数法在长歧水文站水位流量单值化分析中的应用

采用防城河长歧水文站2011-2020年水位、流量实测资料,利用校正因数法对其水位流量关系进行单值化分析,结果符合规范关于流量间测的规定和要求,该站水位在29.40-35.00m水位级内可实行间测,间测期间采用历年水位流量关系综合曲线推求流量,其他水位按原测验方案进行测验并推流。

歧义、歧解和用歧的认知问题

歧义、歧解、用歧既有联系又有区别。歧义是表达上的问题 ,是表达者用一种语言形式传递了多种语言信息的语言现象。歧解是理解上的问题 ,是受话者无意曲解了发话人的言语信息内容的言语现象。用歧是对歧义的利用问题 ,是语用者有意在话语中插入看似有歧义的话语内容 ,以表达深刻、含蓄的语义 ,造成幽默、风趣的表达效果的语用现象。歧义的出现是表达上的语言认知失误 ,歧解的出现是理解上的语言认知失误 。

歧南凹陷地震沉积学研究

为了对黄骅坳陷歧南凹陷的沉积体系进行更为精确细致的刻画,利用相位调整、分频解释和地层切片等关键技术,对该区古近系和新近系进行了地震沉积学的研究。结果表明:经过90°相位调整后的地震数据使地震道近似于波阻抗剖面,从而可大大提高剖面的可解释性;利用分频技术得到的一系列频率切片比用常规振幅和相位切片在捕获微小的横向变化和展现不同的沉积特征方面更加有效;歧南凹陷明化镇组下段为曲流河沉积,沙河街组一段为辫状河三角洲沉积,其中曲流河沉积的地层切片展现出支流汇入干流、凹岸侵蚀、凸岸加积、截弯取直和牛轭湖等一系列沉积微相特征;品质好的三维地震资料是地震沉积学的研究基础,在断层不发育的明化镇组河流相地区,应用效果最好。

黄骅坳陷歧南凹陷古近系沙一层序地震沉积学研究

目前国际上掀起了地震沉积学的研究热潮,国外学者在北美、印度等含油气盆地进行了一系列的地震沉积学研究,并在油气勘探和开发方面取得了明显的效果,因此本文利用相位调整和地层切片两项关键技术,对黄骅坳陷歧南凹陷沙一层序进行了地震沉积学的研究。在对研究区内各个层序界面精细解释的基础上,利用Recon软件制作了研究区内一系列的地层切片,这些切片提供了沙一层序沉积体系连续的地震图像,刻划了辫状河三角洲沉积体系在不同时期的展布范围以及水下分支河道和间湾的分布位置,为该凹陷寻找薄层隐蔽油气藏提供了较可靠的依据。

试析歧北凹陷异常压力在深层油气藏成藏过程中的控制作用

歧北凹陷深层普遍存在异常压力 ,压力系数为 1.2～ 1.6,纵向上分布有 4套幅度不等的高幅泥岩欠压实带 (超压带 )形成压力封隔层 ,即Ed +Es上1、Es中1、Es2 、Es3等 4套泥岩超压层。凹陷沉降初期产生异常高压的主要原因是盆地的快速沉降与巨厚泥岩沉积相配置 ;东营组沉积末期至明化镇组沉积时期 ,沙一中段地层异常压力则主要与烃类生成、黏土矿物转化有关。该凹陷深层油气资源丰富 ,油气藏均具有高压封闭特点。异常压力在深层油气藏的形成过程中起着极其重要的作用 :①异常压力改善了深部砂体的储集性能 ;②上覆超压异常带对下伏油气具有良好的封闭保存作用 ;③异常压力为油气运聚提供了动力。在歧北凹陷寻找超压油藏 ,纵向上应注重沙一下段和沙三段 。