面向中文学习的现代汉语新词语融媒体知识库构建研究

新词语是社会发展的“晴雨表”,记录、整理、研究新词语,编纂、出版新词语词典不仅具有语言学价值,而且具有社会学、文化学价值。近年来学界编辑出版新词语词典90多部,发表研究论文900多篇,出版研究专著20多部,取得了巨大的成就。但随着融媒体时代的到来,适应中文教育、文化传承的需求,目前取得的成果还存在诸多不足,亟需开发现代汉语新词语融媒体知识库。应该收集整理新时代以来的新词语与新时期以来的新词语汇集在一起,形成大型的知识库。在此基础上,遴选一部分典型的新词语,整合相关资源,构建融媒体知识库,以满足全球中文教育与文化传承的需要。此项研究具有重要理论价值及应用价值,具有一定的创新性。

基于语序知识的双通道图卷积网络方面级情感分析

当前大多数基于图卷积网络的方面级情感分析方法利用文本的句法知识、语义知识、情感知识构建文本依赖,但少有研究利用文本语序知识构建文本依赖,导致图卷积网络不能有效地利用文本语序知识引导方面项学习上下文情感信息,从而限制了其性能。针对上述问题,提出基于语序知识的双通道图卷积网络(dual-channel graph convolutional network with word-order knowledge,WKDGCN)模型,该模型由语序图卷积网络(word-order graph convolutional network,WoGCN)和情感知识结合语义知识增强的句法图卷积网络(sentiment and attention-enhanced graph convolutional network,SAGCN)组成。具体地,WoGCN基于文本的语序知识构建图卷积网络,由文本的语序依赖引导方面项特征学习上下文情感信息;SAGCN利用SenticNet中的情感知识结合注意力机制增强句法依赖,利用增强后的句法依赖构建图卷积网络,以此引导方面项特征学习上下文情感信息;最后融合两个图卷积网络的特征用于情感分类。此外,设计了一种权重分配策略,在放大方面项权重的同时保持上下文权重一致,避免错误的计算方面项特征与重要特征的语义相关性。在多个公开数据集上的实验结果表明,所提方法优于对比模型。

基于标目数据的《春秋》三传人物信息组织与处理流程

手工时代编纂的《春秋经传引得》具有较高的质量,将其中标目数据应用于典籍人物组织有助于继续发挥其在数字化时代的价值。文章利用数字化《春秋经传引得》中标目数据对《左传》《公羊传》《谷梁传》中人名称谓进行消歧,按照说明语对相关标目进行聚合,赋予人物唯一标识符以实现人物信息的规范控制;对多标目人物进行校验,建构起一套可追溯、可复用、动态维护的典籍人物信息组织方案。文章共完成3本典籍中3,270条人物信息的组织,提出的“典籍-标目-人物”信息组织架构有助于实现典籍知识的组织与挖掘。

基于真实世界数据的青春期异常子宫出血用药规律研究

目的:通过对女童青春期异常子宫出血患儿临床实际诊疗病例资料进行数据挖掘分析其中药治疗的用药规律。方法:基于医院信息管理系统提取2020年1月至2022年12月首都医科大学附属北京儿童医院女童青春期异常子宫出血患儿的病历数据,分为止血期和调理期2个阶段,总结归纳其辨治规律。结果:纳入止血期663例患儿,1020例病历;调理期796例患儿,2047例病历。止血期涉及中药169味,排名前5位为侧柏炭、牡丹皮、小蓟、麸炒椿皮和白芍,性味以寒、苦药为最多,归经以肝经为最多,功效以止血、补虚类药物为最多;调理期涉及中药232味,排名前5位为当归、酒女贞子、炙淫羊藿、黄芪和生地黄,性味以温、甘药最多,归经以肝、肾经为最多,功效以补虚类为最多。聚类分析分别获得4类和5类核心药物组合。结论:真实世界临床数据显示肾阴亏虚、血热内扰为青春期异常子宫出血常见证型,治则先以止血为主,待崩漏缓解后,重在调补脾肾以复旧,组方注重止血、补虚、收涩和清热等药物的配伍应用。

Comparative study of Chinese and English color words

There are a lot of color words in both English and Chinese. The color words in both English and Chinese can be divided into two parts： basic color words and real-stuff based color words. In this paper the formation, syntactic functions and characteristics of English and Chinese color words have been analytically studied, and some differences and similarities of English and Chinese color words have been summed up.

Hemostatic Effect of Chitosan-based Fiber

[Objective] The aim was to investigate the hemostatic effects of chitosan-based fibre on liver. [Method] The liver hemorrhage model of rabbit was established. Hemostasis was performed with chitosam-based fiber in experimental group, surgicel in control group and no material in blank group. The hemostatic effects were evaluated by total blood loss (TBL) and hemostatic rate. [Result] Experimental group had no bleeding in observation period, with the hemostatic rate of 100% and the blood loss of only (0.443±0.30) g/kg, better than the control group and blank group (P<0.005). [Conclusion] Chitosan-based fiber has effective hemostasis in liver wound, which will provide reliable information for the clinical trials.

基于句信息增强词信息的方面级情感分类

方面级情感分类属于细粒度的情感分类,旨在判断句子中指定方面词的情感极性。近年来,句法知识在方面级情感分类任务中得到了广泛应用。目前主流的模型利用句法依存树和图卷积神经网络进行情感极性的分类。然而,此类模型着眼于利用聚合后的方面词信息来判断情感极性,很少关注句子的全局信息对情感极性的影响,从而导致情感极性分类结果出现偏差。为了解决这一问题,提出了一种基于句信息增强词信息的方面级情感分类模型,该模型通过对比学习对句向量进行表示学习,以减小句向量对比损失为目标调整词向量的特征表示,最后通过图卷积神经网络聚合意见词信息得出情感分类结果。在SemEval2014数据集和Twitter数据集上进行实验,结果表明,所提模型可以提高分类的准确性,综合验证了该方法的有效性。

专家系统在Word自动阅卷中的研究与实现

针对计算机文化基础中中文字处理Word自动评分问题,分析了常考题型及评分标准,根据不同类型题目的自动阅卷问题提出不同的评分方法和具体实现方法,特别是对字体格式、段落格式、页面设置、表格处理等多个模块的自动评分做了详尽的分析和研究,给出了自动评分的评分思路和实现方法.多次教学真实测试证明,此评分方法评分十分准确,评分的效率也特别高,有很高的实用价值.

WNCT:一种WordNet概念自动翻译方法

WordNet是在自然语言处理领域有重要作用的英语词汇知识库,该文提出了一种将WordNet中词汇概念自动翻译为中文的方法。首先,利用电子词典和术语翻译工具将英语词汇在义项的粒度上翻译为中文;其次,将特定概念中词汇的正确义项选择看作分类问题,归纳出基于翻译唯一性、概念内和概念间翻译交集、中文短语结构规则,以及基于PMI的翻译相关性共12个特征,训练分类模型实现正确义项的选择。实验结果表明,该方法对WordNet 3.0中概念翻译的覆盖率为85.21%,准确率为81.37%。

虚拟空间电子口碑对实体商业中心服务范围竞争实效的影响——以上海主城区为例

在移动互联网蓬勃发展的时代背景下,移动端应用软件显著推动了零售商业虚拟空间的迅猛扩展。本研究从消费行为需求端出发,使用互联网位置服务数据测度实体商业中心服务范围,探究实体商业中心的竞争实效及其影响因素。研究选取了上海主城区内29个实体商业中心为研究对象,以电子口碑表征虚拟空间的属性,以建成环境表征实体空间的属性,以竞争实效表示实体商业中心服务范围竞争的实际效用。探究电子口碑和建成环境对其的影响。研究发现,实体商业中心的竞争实效不仅受到实体空间的影响,也受到虚拟空间的影响。在建成环境的影响因素中,业态混合度和停车场数量仍起到重要的作用。在电子口碑的影响因素中,优质口碑数量能够显著提升商业中心的竞争实效。时空大数据用于探索虚拟空间属性与实体空间属性相互影响,为适应当前虚实共存的城市商业空间,提升规划决策的科学性和有效性提供了支持。

用ActiveX部件编程生成基于Word的图库

本文用VisualBasic作为开发语言,介绍了用ActiveX部件技术将各种不同格式的图形、图像文件自动导入到word中生成图库的原理和程序设计方法.

基于POI数据的公共免租站点数字化检测策略探索与应用

在5G网络大规模部署和刚性成本快速增长的局势下,为了节省基站建设场地租赁费用以及制定有效的选址策略,文章提出了一种公共免租站点智能检测的方法。该方法利用中文切词算法挖掘公共免租站点关键词并建立公共免租关键词库,引入广泛的POI数据、基站数据以及合同数据进行匹配和交叉运算,实现系统化、智能化地检测现有站点是否满足公共免租条件。通过建设公共免租关键词库,辅助锁定存量租用的现网物业站点,并以公共免租谈判的手段进行推动,有效地摆脱了传统人工判断的主观性与不确定性,为基站选址决策者提供可靠的参考,从而降低基站租金成本,提高5G网络的经济效益。

基于计数模型的Word Embedding算法

Word Embedding是当今非常流行的用于文本处理任务的一种技术。基于计数模型的Word Embedding相比预测模型具有简单、快捷、易训练、善于捕捉词语相似性等优势。基于计数模型,选取2种上下文环境,运用2种权重计算方法和2种相似度计算方法,构建了5种Word Embedding模型。在词语相似性任务上比较和分析了5种Word Embedding模型,发现采用降维策略后的词表达效果要优于降维前的词表达效果;5种模型中,选取窗口上下文,PMI权重计算方法和余弦相似度计算方法的Word Embedding模型在词语相似性任务上表现最为出色。将5种模型和基于预测的Skip-gram模型进行了对比,结果表明在选取训练向量维度为100维时,基于计数的大部分模型在词语相似性任务上可以达到和Skip-gram一样甚至更好的性能。

《文苑英华》选录杜诗底本溯源--以异文为中心

宋初官修总集《文苑英华》所选录的杜诗与通行杜集间存在诸多异文,包括字序调换、语词改易、诗句变更等。大量异文显映出其所据杜诗底本的独特性。经比勘可知,《文苑英华》与九家本、分门本、百家本等北宋诸种杜集非出同源,而二王本较特殊,王洙搜罗的文献中可能存在与《文苑英华》底本相同或近似的杜集。同时可排除蜀本杜集、樊晃《杜工部小集》、孙仅《杜甫集》、杂编杜集以及吴若本所参杜集为《文苑英华》底本的可能。若从文献编纂的过程来看,《文苑英华》编修时曾采辑前代类书,顾陶《唐诗类选》可能为其重要参本之一。《文苑英华》成书早于杜集祖本二王本,在杜诗结集过程中占据关键地位,对其底本的追索有助于寻绎早期杜集文本的原貌。

基于微信小程序的“指尖清单”系统的设计与实现

在现代社会快速发展与科技进步的背景下,人们面对的任务和工作量逐渐增多,高效管理时间与任务成为一项挑战。为了解决这一问题,文章借助组件化开发思想和微信云开发技术开发了名为“指尖清单”的微信小程序。除了基本的待办事项添加、记录完成时间、编辑和删除功能,该小程序还具有多项特色功能,如视图切换、可视化周报总结和词频气泡等,有助于用户深入分析任务完成情况和时间利用效率,从而提升整体工作效能。

A Semantic Retrieval Method Based on the Fuzzy Reasoning

This paper gives a semantic fuzzy retrieval method of multimedia object, discusses the principle of fuzzy semantic retrieval technique, presents a fuzzy reasoning mechanism based on the knowledge base, and designs the relevant reasoning algorithms. Researchful results have innovative significance.

Word for Windows 2.0 的文件结构分析

在将数据存档时，为了节省文件空间，应根据数据特性设计适宜的存储结构，同时，还必须能快速地存储以及读取这些数据。Ｗｏｒｄ２．０的文件结构为此提供了良好的范例。本文对该文件结构进行了分析。

融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解

数学问题的题意理解是实现自动解题的关键,然而现有研究对情境复杂、参数较多等特征的应用题实现题意理解的准确率较低,尚没有很好的优化解决方案。基于此,以语境复杂的古典概型应用题为突破点,提出了融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解方法。首先,结合古典概型应用题的文本和结构特征,构建了包含7类关键解题参数的古典概型题意表征模型;然后,根据该模型将应用题题意理解任务转化为解题参数识别问题,并设计了融合多维语法特征的条件随机场(CRF)题意参数识别方法来解决这个问题。进一步地,针对隐性参数识别问题设计了常识参数补全模块,并提出了融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解方法。以新东方在线网站和21世纪教育在线题库中的948道古典概型应用题为实验语料进行实验。实验结果表明,所提方法的各题意参数识别F1平均值达到93.56%,高于最大熵模型(MaxEnt)、双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)和传统CRF方法;并且题意理解准确率达到66.54%,显著高于上述其他方法,验证了所提方法对古典概型应用题题意理解的有效性。

C++Builder 6.0基于OLE技术对Word 2000的调用

采用可视化设计工具C++Builder开发基于C/S架构的自动组卷系统,既要利用C++Builder强大方便的数据库开发功能,又要利用Word强大的数据处理能力.本文在C++Builder基于OLE技术对Word 2000的调用方面进行了一些有益的探索,可以较为便捷地实现试题库系统试题的导入和导出.