论从甲骨文到今文尚书的动宾结构模式化及其发展

甲骨文动宾结构有动宾和宾动两式,宾语后置是其基本语序倾向。卜辞宾语不同的前置方式起于不同的动因,有标记前置主要归因于强调需要,无标记前置在某种程度上归因于原始语言较低的句法模式化水平。甲骨文宾语中占最大规模的不是客体宾语,而是附加体宾语,这是该时期宾语的典型特征,但西周汉语里客体已取代附加体在宾语中的典型地位。不过,西周汉语和尚书语言双宾语结构的语序仍有模式化水平较低的遗迹。

试论处所宾语的处理

文章对传统的名词性宾语的分类标准提出质疑,认为处所宾语这个集合中的个体缺乏一致性。主张从动词和名词的词义出发,通过动词模型建立动词和所带名宾之间的联系,并以动词模型为工具,重新认识汉语中的处所宾语,提出了一种新的处理处所宾语的方法,对中文信息处理有一定的借鉴作用。

地物状态的数学模型及其应用

根据时间、空间和物质运动的不可分离性,构造了不同时态物质"存在"的定义;引入同位点集和异位点集后,推导了静态和动态地物的数学模型;论述了动态地物的量变和质变形式;论证了制图区域动态特点和演化的逻辑必然性。

树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型及算法

以调机取送作业总时间、总入线车辆小时和总走行车辆公里加权综合值最小为优化目标,以调机的牵引辆数和访问调移作业点先后顺序为约束条件,建立树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型;采用自然数作为解的编码序列,任意构造1个满足调移优先关系的解作为初始解,将调机牵引辆数约束转化为惩罚函数,并与目标函数式累积起来作为解的评价函数,依次运用3种邻域结构操作方法进行随机搜索,利用模拟退火算法对模型进行求解。以某铁路车站取送车作业为例对模型和算法进行验证。结果表明:所建模型符合取送车作业方案的编制要求和作业实际,模型求解算法的效率和结果满足现场需要。

工学结合课程建设的内涵与着力点

高职院校工学结合课程开发与建设应以综合职业能力的培养为目标定位,要按照工作过程构建理论学习、技能训练和职业认同感高度统一的综合性工学结合课程;构建学做一体的行动导向教学模式;采取以过程控制为特征的发展性评价;建设集校园文化与企业文化为一体的职业学习场所——学习工作站;对教师开展基于工作过程的教学设计与实施培训,并形成一种团队学习机制——建立"课改共同体"。

古汉语双宾动词与双宾语位置关系初探

古汉语双宾动词与其所带的双宾语的位置有一定的对应关系。我们通过对古文献《左传》、《战国策》、《史记》以及源于其他出处的语料的考查,认为这个观点基本上能成立。其原因主要有动词自身的意义、深层的语义结构关系、时间顺序原则、词性或语用因素的制约等方面。

物质存在的时空条件和事物演化的数学模型

根据空间、时间和物质运动的不可分离性,给出了物质"存在"的数学模型.指出空间非空性和时间非负是物质存在的充要条件.探讨了在时间进程中时态演化的规律.引入异位点集合和同位点集后,推导了地物动态变化的数学模型.论证了制图区域的动态特点和演化的逻辑必然性.

从动词词义看双宾语构块式和与格构块式

本文从构块式语法的角度观察双宾语结构和与格结构间构块式意义的差异。用磁体构造模型,结合BROWN语料库统计数值,来阐释双及物动词词义类型与两种构块式选用的关联性,以便准确掌握选用两种构块式的规律。

贵州省农民工就业地选择的模糊多目标决策模型分析

借鉴模糊多目标决策理论,建立了在信息无偏和信息有偏条件下农民工就业地选择的模糊多目标决策模型,同时结合无序多分类回归模型,运用贵州省相关问卷数据,对所构建的模糊多目标决策理论模型进行实证分析。结果表明,无论是信息无偏或是信息有偏,省外就业都是贵州省农民工外出务工地点的最优选择。实际调研数据显示,贵州省农民工省外就业占62.7%,说明贵州省农民工在选择就业地点方面,绝大多数能够做出最优选择。但是,分析结果同时也凸显出一个问题,即贵州省产业发展及就业环境对贵州省籍的农民工吸引力不强。因此,研究结果对于预测和掌握贵州省农民工就业地选择行为以及优化贵州省内就业环境提供了重要的理论参考依据。

沥青路面就地热再生施工参数优化与效益评估

为优化就地热再生施工参数,降低再生施工费用,分析了压实度与碾压温度、再生剂用量、温拌剂用量之间的关系,建立了就地热再生沥青路面压实度的预测模型。构建了沥青路面就地热再生施工的费用模型,并据此形成了施工参数的多目标优化模型。选择施工时路表温度为38℃、60℃,通过遗传算法揭示了目标压实度与施工费用的内在关系,探明了最优施工参数,评估了参数效益。最后依托泉南高速石吉段养护工程对模型进行了验证,结果表明:再生沥青混合料压实度与碾压温度、再生剂用量、温拌剂用量正相关;最低施工费用随压实度的增大而增大,呈非线性关系,60℃路表温度较38℃路表温度可降低最低施工费用19.0%~22.5%;压实度每增加0.1%,38℃与60℃路表温度对应的最低施工费用分别平均升高7.62%、7.95%;提出了施工参数优化模型,将计算结果与实际施工结果进行对比,发现该模型可以有效计算不同压实度的最优施工参数,且优化施工参数可提高压实均匀性,较未优化参数可在路表温度为38℃、60℃时分别降低单位面积施工费用8.7%、24.2%。

国防科技领域两阶段开放信息抽取方法

互联网开源渠道蕴含大量国防科技信息资源,是获取高价值军事情报的重要数据来源。国防科技领域开放信息抽取(open information extraction,OpenIE)旨在从海量信息资源中进行主谓宾-宾补(SAO-C)结构元组抽取,其对于国防科技领域本体归纳、知识图谱构建等具有重要意义。然而,相比其他领域的信息抽取,国防科技领域开放信息抽取面临元组重叠嵌套、实体跨度长且难识别、领域标注数据缺乏等问题。本文提出一种国防科技领域两阶段开放信息抽取方法,首先利用基于预训练语言模型的序列标注算法抽取谓语,然后引入多头注意力机制来学习预测要素边界。结合领域专家知识,利用基于实体边界的标注策略构建了国防科技领域标注数据集,并在该数据集上进行了实验,结果显示该方法的F1值在两阶段上比长短期记忆结合条件随机场(LSTM+CRF)方法分别提高了3.92%和16.67百分点。