面向自动写作的中文排比句抽取方法*

计算机自动写作是人工智能领域的一个重要研究方向,现有方法大多都是基于一定的模板,生成行文较为单一的文章,没有对写作内容进行主题方面的提示和推荐,对文章修辞色彩的渲染就更少。为了使自动写作的文章更吸引人,可以将我们现实写作中使用的一些排比句根据主题和相似度的计算加入自动写作作品中,使得作品更加生动。文章主要研究规范文献资料的排比句自动抽取算法,以便抽取到的排比句作为语言素材有效应用于计算机自动写作。文章采用基于段内排比特征和段间排比特征的方法进行排比句的自动抽取,实验结果表明,本文方法抽取的准确率达到93%以上。     

3种养殖淡水鱼兽药残留及其食用健康风险评价

目的 了解福建省主要养殖淡水鱼中药物残留水平及其食用安全性评价。方法 选择草鱼、罗非鱼和鳗鱼为研究对象,测定和分析其药物及其代谢物残留含量,运用单因子污染指数法、综合污染指数法和目标危险系数法进行污染评价。结果 在3种养殖淡水鱼肌肉中,36种药物有31种药物(包含14种渔用禁药)检出率为0.00%,只有甲氧苄啶、磺胺嘧啶、甲砜霉素、氟苯尼考和恩诺沙星等5种药物被检测出,残留量最高的是氟苯尼考(179.33%μg/kg),次之为磺胺嘧啶(161.20μg/kg);有1个罗非鱼样品的磺胺嘧啶含量超过了标准限量值;单项污染指数表明除了1个罗非鱼样品受到磺胺嘧啶重度污染和1个鳗鱼样品受到甲氧苄啶轻度污染外,其余的3种淡水鱼的36种药物及其代谢物均未出现污染;综合污染指数表明罗非鱼处于轻度污染水平,草鱼和鳗鱼最低均处于无污染水平;成人和儿童的复合药物危害系数大小顺序均为鳗鱼＞罗非鱼＞草鱼;94.74%的淡水鱼长期被成人摄食不会造成潜在的药物健康风险,91.23%的淡水鱼长期被儿童摄食不会造成潜在的药物健康风险。结论 福建省3种养殖淡水鱼食用仍存在一定的药物健康风险,今后应继续保持高压监管,并对出现的个别药物污染进行更精准的管控。     

基于局部有限搜索的无向图近似最大团快速求解算法

无向图最大团求解是一个著名的NP-完全问题,解决该问题的经典算法基本上都采用完全精确搜索策略。鉴于NP-完全问题本身所固有的复杂性,这些算法或许仅适用于某些特殊的小规模图,对于具有大规模顶点和边的复杂图还是显得无力,难以适用。针对完全精确搜索策略下的无向图最大团求解算法的大部分时间都用于对图进行额外而无效的查找的问题,采用分划递归技术将图划分为邻接子图和悬挂子图,然后对邻接子图进行递归求解,而对悬挂子图则通过设置搜索范围控制函数进行局部有限搜索。在DIMACS数据集上将所提算法与当前主要的最大团求解算法进行对比实验,结果表明,文中提出的局部有限搜索求解策略能在75%的基准数据上获得最大团,剩下不能得到最大团的数据实际上也可以获得接近于最大团的近似最大团,但算法的平均求解时间仅为目前最大团精确求解算法的20%左右。因此,在很多最大团非精确要求的场景中,所提算法具有极高的应用价值。     

中文语义组块自动抽取方法*

句子语义表述是当前自然语言处理领域亟待解决的重要问题,是制约自然语言能否取得深度应用的重要因素。根据中文文本的特点,摈弃以前自然语言处理语义与句法相分离的观点,提出语义组块概念,并利用深度信念网络的深度学习方法构建对中文语义组块进行自动抽取的模型,模型以句子中名词为核心,将名词与其前后词语进行组合后构成中文语义组块,之后分别使用神经网络、支持向量机和深度信念网络三种抽取方法构建抽取模型,进行了三组实验,最终结果显示在高维大数据背景下,深度信念网络的方法与支持向量机和神经网络相比较具有更好的抽取效果。     

基于句义结构分析的中文人名消歧

针对现有很多基于人物属性特征的人名消歧方法不适用于文本本身特征稀疏的问题,提出一种基于句义结构分析中文人名消歧方法。通过句义结构分析提取人物关系特征词,根据提取关系特征构建社会关系图,并以人名实体的职业和所在单位等人物属性作为辅助特征,结合实体的特征信息进行关系聚类,将聚类的结果映射到文本中以实现人名消歧。通过句义结构分析提高了人物关系特征以及人物属性特征的准确率,实验结果表明,该方法可有效地提高中文人名消歧准确率。     

鄱阳湖区洪涝灾害遥感动态监测系统设计与实现

鄱阳湖区域历史上多次遭受洪灾的侵扰,1998年汛期江西省连续两次大暴雨致使湖区洪水泛滥,洪涝成灾,造成重大损失。为提前预防及降低洪涝灾害的损失,在国家科技部社会公益研究项目专项资金的支持下,笔者开展了对鄱阳湖区洪涝灾害的调查研究,开发了鄱阳湖区洪涝灾害遥感动态监测系统。该系统能根据历史数据和卫星遥感信息预测湖区洪涝灾害发生的可能性,动态监测湖区的洪涝灾害情况,进行灾后损失评估,能在一定程度上减少灾害造成的损失。     

焦化厂土壤中PAHs的热脱附行为及其对土壤性质的影响

采用滚筒式间接加热设备,在50～450℃加热温度和30 min停留时间实验条件下,测试了焦化厂污染场地低含量（S1）和高含量（S2）PAHs污染土壤中16种PAHs的热脱附效率和残留量的变化,并初步分析了热脱附处理对土壤有机碳（TOC）、可溶性有机碳（DOC）、比表面积（SA）和粒径分布的影响,结果表明：加热温度、污染物含量和污染物分子量对PAHs的脱附效率均存在极显著影响（p<0.01）,其中加热温度影响程度最大。S1和S2土壤中各类PAHs在加热温度达到其熔点附近开始有效脱附,LPAHs（低分子量PAHs）与HPAHs（高分子量PAHs）之间的热脱附效率仅在不超过300℃（S1土壤）和400℃（S2土壤）加热条件下存在明显差别。土壤中各类PAHs的脱附与其有效态密切相关,S1和S2土壤中有效态PAHs分别在200～250℃和250～300℃加热条件下几乎全部脱附。450℃加热温度条件下,S1和S2土壤中∑PAHs（总PAHs）脱附效率能够达到91.3%和98.4%,其中8种目标PAHs的含量范围分别为0.07～0.71 mg·kg^-1和0.26～40.20 mg·kg^-1,土壤中部分PAHs仍超过相应的北京市《场地土壤环境风险评价筛选值》住宅用地筛选值;450℃加热温度下,S1和S2土壤中TOC含量分别下降51.4%（p<0.05）和23.1%（p<0.05）,S1和S2土壤中DOC变化趋势相反,SA的下降、较粗颗粒比例略有增加和电镜扫描中土壤颗粒团聚现象相吻合。