基于主题区域发现的中文自动文摘研究

自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文中提出了一种基于主题区域发现的中文自动文摘的方法。该方法的特色在于:产生的文摘能在尽可能全面地覆盖全文多个主题的同时,显著地缩减自身的冗余,从而能有效地平衡两者之间的矛盾。通过采用K-medoids的聚类算法联同新的自定义目标函数的聚类分析方法,实现了段落自适应聚类下的文本潜在主题区域的发现及其在自动文摘领域的应用。此外,一种基于表达熵的新的评价因子被用来评价摘要的冗余。实验结果验证了该方法的可行性,有效性,是对中文自动文摘研究的一种有意义的探索。

克劳修斯熵表达式适用于实际气体的分子动力学验证

克劳修斯熵是热力学的核心概念.然而,克劳修斯熵表达式的引入是基于理想气体假定的,因此有必要论证克劳修斯熵表达式在实际气体中的适用性.通过回顾,我们发现已有的证明方法都是需借助两种工质循环的间接论证.本文通过分子动力学模拟了氩工质和二氧化碳工质在不同高压下的加热过程和可逆热力学循环,直接验证了克劳修斯熵表达式在实际气体中的适用性.在验证过程中发现,正是由于实际气体热力学过程中存在分子动能和势能之间的转换,才导致其热力学参数间的关系不同于理想气体,但是由于这种转化发生在系统的内部,克劳修斯熵表达式是不变的.