如何规范地识别量刑情节——以实务中量刑情节的泛化和功利化为背景

量刑情节的识别要解决哪些事由能够作为量刑情节以及量刑情节的单复数等问题。规范地识别量刑情节,意味着要有评价标准,即应依据基于法律理念、刑法原理、刑事政策等所生成的刑罚根据来进行;还要依据可能成为量刑情节的事由与刑罚根据的关联性,来对量刑情节及其单复数进行判断。由于作为刑罚根据的责任刑、预防刑等的功能和地位不同,量刑情节的识别需合理地区分影响责任刑的情节、影响预防刑的情节以及其它情节。

机组组合算法中起作用整数变量的辨识方法

应用成熟的数学规划方法求解机组组合问题是当前的发展趋势,但是整数变量太多使得该问题的求解效率太低。在深入研究机组组合的模型特点以及电力系统的物理本质的基础上,提出了混合整数规划问题中起作用整数变量的新概念,据此提出了能够综合考虑系统时段耦合约束、网络安全约束以及机组启停费用的规范化起作用整数变量辨识方法。通过对起作用整数变量进行组合优化计算,将不起作用整数变量直接转化为连续变量求解,有效缩小了机组组合的寻优空间,在不影响机组组合最优解的前提下,提高了求解效率,对大幅度提高机组组合的计算效率和应用水平具有重要的价值。理论分析和算例测试验证了该方法的有效性。

C-TERN:一种基于CFSA的军事新闻文本时间信息处理算法

提出一种基于层叠有限状态自动机(CFSA)的中文军事文本时间表达式识别与规范化算法C-TERN。C-TERN首先利用成熟的分词工具识别出文本中的时间词,然后将从通用语言和军事语言中提取的时间表达式规则分成多层,逐层进行时间信息的精细识别。在规范化过程中,通过4个步骤分别对特殊时间表达式、简单时间表达式、时间段表达式和绝对/相对时间表达式进行推理计算和规范化。算法考虑了规则集提取的正确性、规则之间冲突的消解以及匹配方式的合理性。在多个数据集上的实验结果显示,C-TERN不但能有效地识别标准时间、偏移时间和不确定性时间表达式,而且能完成对简单、特殊以及隐含的时间点、时间段和偏移时间的推理与规范化,能够满足军事文本时间信息处理的需要。