基于本体视图特征项抽取方法研究*

为提供比单纯词汇信息更高效的概念特征信息和深层语义信息,并满足面向同一文本的多检索需求,在半自动化智能检索框架中引入本体视图,提出一种基于本体视图的特征项抽取方法。此方法首先针对文本特征建立本体视图;然后结合文本信息进行特征项抽取和类型映射,得到特征项集;最后基于特征项集完成检索过程。检索结果显示,基于本体视图特征项抽取方法能改善检索系统的性能,提高检索的准确率和效率。     

改进的潜在语义分析中文摘录方法

中文摘录是一种实现中文自动文摘的便捷方法,它根据摘录规则选取若干个原文句子直接组成摘要。通过优化输入矩阵和关键句子选取算法,提出了一种改进的潜在语义分析中文摘录方法。该方法首先基于向量空间模型构建多值输入矩阵;然后对输入矩阵进行潜在语义分析,并由此得出句子与潜在概念(主题信息的抽象表达)的语义相关度;最后借助改进的优选算法完成关键句子选取。实验结果显示,该方法准确率、召回率和F度量值的平均值分别为75.9%、71.8%和73.8%,与已有同类方法相比,改进后的方法实现了全程无监督且在整体效率上有较大提升,更具应用潜质。     

关联词搭配的自动发现*

提出了关联词搭配模式自动发现的基本方法.建立一个大规模语料库,然后作分词处理,并对关联词进行自动标注和人工校对;评估关联词搭配的三个重要参数(搭配距离、搭配强度MI值、搭配强度Z值),并设定阈值,超过阈值的格式自动作为候选搭配模式.通过实验,标注的准确率为88.75％,表明本方法具有较好效果.运用该方法,发现了以往大量未被注意的句法搭配模式,对研制高质量的关联词知识库起到了积极的促进作用,对复句句法、语义的自动分析具有重要的意义.     

地下室顶板沉降后浇带提前封闭施工技术探究

现如今的高层建筑,附近多数都设计了沉降后浇带,以便在主体建设过程中有效符合沉降要求。本文通过工程实例,对现有施工技术进行优化之后,针对沉降后浇带,达到了对其预封闭的目的,同时获取了相对可观的效果。     

基于依存分析的中文时间表达式类型判定

某些“基数词+时间单位词”组成的中文时间表达式在不同语境中可能表现为时点式,也可能表现为时段式。为自动判定中文时间表达式的类型,提出一种基于依存分析的判定方法。该方法首先借助依存分析考察中文时间表达式在句中所受的句法约束,然后将这些约束转化为具有可计算性的依存规则,最后利用依存规则对中文时间表达式的类型进行判定。实验结果显示,在此方法中,时间表达式确认的正确率、召回率、F值分别达到82.3%、88.1%和85.1%;时间表达式类型判定的正确率、召回率、F值分别达到77.1%、82.5%和79.7%。     

事件超图模型及类型识别

为避免向量空间模型的独立性假设影响事件类型识别,该文提出了一种基于超图的事件类型识别方法。该方法首先用事件超图描写事件元素间的多元有序关系;然后用事件超图模型(由事件超图添加类型组件和层面组件后构成)描述某个(某类)事件在不同观测层面的属性及其结构;最后根据事件的属性及其结构计算其相似度,并借此完成事件类型识别。实验结果显示,此方法识别效率的平均F值达到83.0%,与基于向量空间模型的支持向量机方法和最大熵方法相比,此方法也具有一定优势。     

基于依存分析的离合触发词合法分离形式判定

离合触发词的构词语素可能因插入、颠倒、省略而产生多种合法分离形式,这些分离形式与原形一样也能表征事件。为完整抽取事件,提出一种基于依存分析的离合触发词合法分离形式判定算法。该方法首先借助依存分析考察离合触发词合法分离形式在句中所受的依存约束,然后将这些约束转化为可计算的判定规则,最后利用判定规则对离合触发词的合法分离形式进行判定。实验结果显示,排除稀疏数据前,此方法的正确率、召回率、F值分别为82.2%、88.3%、85.1%;排除稀疏数据后,正确率、召回率、F值提升到82.4%、88.7%、85.4%。方法已基本具备应用潜质。     

600 kt/a磷酸二铵装置生产加硫磷酸二铵工艺浅析

加硫磷酸二铵是一种含有单质态硫黄和化合态硫的粒状肥料产品。分析加硫磷酸二铵的生产风险。以瓮福达州化工有限责任公司2015—2018年研发生产新品磷肥加硫磷酸二铵的实际经验,浅析600 kt/a磷酸二铵装置生产加硫磷酸二铵的工艺方法、硫黄载体选择、硫黄粉制备、主厂房安全改造,为其他大型磷肥企业转型生产加硫磷酸二铵提供参考。     

2004年辽宁省市场学会年会在锦州召开

辽宁省市场学会2004年学术年会于10月9日至10日在辽宁省锦州市召开。本次年会由辽宁省市场学会主办,辽宁渤海大学承办。会议主题为:“老工业基地振兴与市场营销创新”。到会各界代表和参会人员110多人。10月9日上午8:30分,大会隆重开幕。辽宁省市场学会秘书长肖升教授宣布开会,渤海大学党委书记付庭林教授发表了热情洋溢的讲话,对年会的召开表示热烈祝贺。辽宁省市场学会会长高闯教授代表学会