液化石油气"溢出"的危害及对策

对液化石油气的性质及危险进行了论述,分析了液化石油气溢出后对人员及设备的危害,提出了阻止蔓延、排除下风向火源等减轻灾害的对策。     

不同种类牙膏对牙龈卟啉单胞菌的抑制作用

牙龈卟啉单胞菌是引起牙周炎的重要病原菌。本研究选取市售常见13种牙膏,利用药物敏感试验方法对牙龈卟啉单胞菌的抑菌性能进行测定。结果表明,中药牙膏对牙龈卟啉单胞菌均有不同程度的抑制作用;氟化物牙膏对牙龈卟啉单胞菌有一定的抑制效果,但作用较小;而普通牙膏对该菌无抑制作用。为了防治牙龈卟啉单胞菌引起的牙周炎,要慎重选择牙膏种类。     

基于Tri-Training的事件关系分类方法研究

事件关系分类是一项研究事件之间存在何种逻辑关系的自然语言处理技术。针对事件关系分类任务中训练语料不足的问题,提出了基于Tri-Training的事件关系分类方法。该方法首先根据已标注的语料训练三个不同的分类器,以多数投票的方式从未标注集中抽取置信度较高的样本对训练集进行扩充,然后利用新的训练集重新训练分类器,反复迭代,不断完善分类模型,最终达到提升事件关系分类性能的目的。实验结果表明,以F1值为评价标准,基于Tri-Training的事件关系分类方法在四大类事件关系上的分类性能为64.36%。     

基于维基百科的未登录词译文挖掘

未登录词(out of vocabulary,OOV)的查询翻译是影响跨语言信息检索(cross-language information retrieval,CLIR)性能的关键因素之一.它根据维基百科(Wikipedia)的数据结构和语言特性,将译文环境划分为目标存在环境和目标缺失环境.针对目标缺失环境下的译文挖掘难点,它采用频度变化信息和邻接信息实现候选单元抽取,并建立基于频度-距离模型、表层匹配模板和摘要得分模型的混合译文挖掘策略.实验将基于搜索引擎的未登录词挖掘技术作为baseline,并采用TOP1进行评测.实验验证基于维基百科的混合译文挖掘方法可达到0.6822的译文正确率,相对baseline取得6.98%的改进.     

网页中商品“属性—值”关系的自动抽取方法研究

商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品“属性—值”关系。该方法包含四个关键技术 1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子“属性—值”关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4％和3.3％的性能改进.     

攀钢连铸大方坯轧重轨成功

20 0 3年 10月 6日 ,攀钢利用连铸大方坯生产重轨成功。 9月 5日 ,攀钢三期工程重点项目—方坯连铸竣工投产。经过多方共同努力 ,截至 10月 7日 ,方坯连铸产量已超过 5万 t。攀钢在现有设备和工艺条件下 ,采用连铸大方坯成功轧制方、圆钢和线材后 ,一方面借鉴先前使用攀钢连铸圆坯试轧重轨的经验 ;另一方面着手打通大方坯浇铸重轨钢的生产工艺。 9月 2 5日 ,第一次利用连铸大方坯试轧重轨成功 ;10月 6日 ,利用 9炉 PD3连铸大方坯顺利轧成 6 0 kg/ m重轨。经检验 ,利用连铸大方坯轧出的这批重轨 ,基本达到了高速轨的质量要求 ,其表面质量和…     

岗位设置与专业技术资格评聘衔接性问题研究

论述了岗位设置对落实教师专业职务评聘的作用,分析了专业职务评聘对岗位设置的要求以及现阶段存在的问题,提出了岗位设置与专业技术资格评聘有效衔接的措施,以推进高校人事制度改革,促进高校可持续发展.     

基于时序话题模型的新事件检测

新事件检测(New Event Detection,简称NED)的目标是从一个或多个新闻源中检测出报道一个新闻话题的第一个新闻.初步实验发现,构成事件的一项重要属性是事件发生的特定时间,因此时间是区分不同事件的重要标志.为此,提出时序话题模型(Temporal Topic Model,简称TTM).TTM将话题和报道切分为若干对应不同时间表达式的事件.其中,时间表达式描述事件发生的特定时间.TTM基于时间表达式在话题中出现的频率和增长率,估量对应时间表达式的事件作为种子事件或相关新颖事件的概率.此外,时间表达式的频率与增长率也用于衡量事件在相关性匹配中权重.在此基础上,NED依赖时间特性快速遏制不同时间发生的事件匹配,并借助种子事件和新颖事件调整相关性判定的权重分配.     

基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法

识别和定位特定领域双语网站,是基于Web自动构建特定领域双语语料库的关键。然而,特定领域双语网站之间的句对质量往往差异较大。相对于原有基于句对文本特征识别过滤质量较差句对的方法。该文从句对的来源(即特定领域双语网站)出发,依据领域权威性高的网站往往蕴含高质量平行句对这一假设,提出一种基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法。该方法通过网站之间的链接信息建立有向图模型,利用HITS算法度量网站的权威性,在此基础上,仅从权威性高的网站中抽取双语句对,用于训练特定领域机器翻译系统。该文以教育领域为目标,验证“领域权威性高的网站蕴含高质量句对”假设的可行性。实验结果表明,利用该文所提方法挖掘双语句对训练的翻译系统,相比于基准系统,其平均性能提升0.44个BLEU值。此外,针对HITS算法存在的“主题偏离”问题,该文提出基于GHITS的改进算法。结果显示,基于GHITS算法改进的机器翻译系统,其性能继续提升0.40个BLEU值。