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1.
传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3~6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。 相似文献
2.
《Soils and Foundations》2022,62(3):101154
In this study, the side capacity of drilled shaft foundations is estimated from partially-mobilized load–displacement field data using a new method in the extrapolation of load–displacement response. A dataset of 138 bi-directional load tests is used to evaluate the degree of mobilization of unit side resistance. A total of 612 unit side-resistance curves obtained from measured strain gauge recordings are utilized in this study. The proposed extrapolation approach is based on a new technique, the Double Tangent method, characterizing the extent of mobilization for each unit side-resistance curve. Roughly, 12% of the dataset exhibits a fully-mobilized load–displacement response, with the remainder exhibiting varying degrees of a partially-mobilized response. Fully-mobilized records are further characterized using the Double Tangent method over different ranges of mobilization, resulting in four regression models based on predominant soil types. Each model is assessed statistically, and a global regression model is found suitable to predict maximum unit side resistance. The global model is further validated using two independent load test datasets, comparing measured values of unit side resistance against predicted values. The model is then used to predict maximum unit side resistance for all partially-mobilized data within the dataset, and the results are compared to two extrapolation techniques currently used in practice. The corresponding resistance-displacement response is extrapolated using a proposed asymptotic curve-fitting function for side resistance, and an example extrapolation is illustrated to showcase how the proposed method can be used in engineering practice. 相似文献
3.
当前方法对运行电厂设备进行监测时存在监测运行时间长、聚类效果差和监测效果差的问题,为此提出物联网技术在电厂设备运行监测系统中的应用方法。对电力数据的状态进行评估聚类,生成电厂设备状态信息类别,基于隶属度最大原则生成电力状态信息集;在物联网技术的基础上计算节点间的欧氏距离,并采用横向近似的方法分析电力情况,最终经过对数据点的修正,确认出设备的异常数据点,实现电厂设备运行监测。实验结果表明,所提方法的监测运行时短、聚类效果好、监测效果好,以及监测结果平均误差小。 相似文献
4.
土壤样品基质复杂且酚类化合物含量很低,未经衍生的酚在气相色谱中峰型和稳定性较差,灵敏度较低,应用衍生化的方法时流程复杂,耗时长。用二氯甲烷和正己烷混合溶剂(2∶1,V/V)作为溶剂,75 ℃微波20 min提取土壤中的酚类化合物,在提取液中加入pH>12的强碱性水,使得酚类化合物生成对应的盐溶于水,弃去有机相后,将得到的水相调节至pH<12,用二氯甲烷和乙酸乙酯混合溶剂(4∶1,V/V)萃取酚类化合物。提取液经五氟苄基溴衍生后采用气相色谱质谱联用法检测,内标法定量,建立了微波萃取-衍生化-气相色谱质谱联用法测定土壤中14种酚类化合物的方法。在最佳的衍生条件下,以10 g土壤样品计,方法中酚类化合物的检出限为0.002~0.006 mg/kg。按照实验方法测定土壤样品,加标回收率为73.2%~119%,结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为3.0%~9.5%。方法简化了衍生化步骤,有效改善了各酚类化合物峰形,增强了检测的灵敏度和稳定性,可用于土壤中酚类化合物的测定。 相似文献
5.
乙烯齐聚合成1-己烯的主催化剂为有机铬系催化剂,铬系催化剂中铬(Ⅲ)能很好地与助催化剂烷基铝形成络合物,而铬(Ⅵ)会与烷基铝发生反应,降低催化剂的催化能力,因此需要准确测定铬催化剂中铬(Ⅲ)含量。实验提出在酸性条件下用对甲基苯磺酸络合、异戊醇萃取有机铬催化剂中铬(Ⅵ),使铬(Ⅲ)和铬(Ⅵ)分离,最后采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定无机相中铬(Ⅲ)。实验考察了硝酸的浓度和用量,以及络合剂和萃取剂的用量。研究表明:加入10 mL 10%(体积分数,下同)硝酸,用2.0 mL对甲基苯磺酸络合、20 mL异戊醇萃取就可以完全将样品中的铬(Ⅲ)和铬(Ⅵ)分离。铬(Ⅲ)校准曲线的线性相关系数大于0.999;方法检出限为1.45 μg/g。按照实验方法测定有机铬催化剂实际样品中铬(Ⅲ),结果的相对标准偏差(RSD,n=6)小于4%,回收率为94%~103%。 相似文献
6.
精四氯化钛是海绵钛及钛生产的关键原材料,提高海绵钛及钛质量的关键在于控制精四氯化钛中杂质含量。由于生产工艺原因,精四氯化钛中含碳杂质主要为油类杂质,因此测定精四氯化钛中油类杂质含量,对精四氯化钛中碳杂质的分析具有重要意义。总油以碳为主要成分,具有红外吸收带,因此能够利用红外吸收光谱法实现测定。而四氯化钛与水气接触极易发生水解反应,生成的氯化氢同样具有红外吸收峰,且氯化氢与油类的吸收峰波数较接近,致使氯化氢干扰红外吸收光谱法测定四氯化钛原样中总油含量。实验建立水解-红外吸收光谱法测定精四氯化钛中总油含量的方法,将四氯化钛样品与水按体积比1∶25水解平衡后,采用四氯乙烯萃取水解溶液中的总油,通过外标定量分析精四氯化钛中总油含量。校准曲线中总油的线性范围为0~80 mg/L,相关系数r为0.999 9;总油的检出限为2.5 mg/kg。方法用于测定3个精四氯化钛样品中总油,结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为3.5%~4.1%;加标回收率为96%~109%。 相似文献
7.
8.
碳-13作为同位素示踪技术的标记物,应用广泛,市场需求呈上升趋势。为探索碳-13同位素的分离方法,开展以乙醇为介质的气体扩散分离实验,并在单级实验的基础上进行级联计算。单级分离实验的结果表明,在现有的实验条件下,气体扩散法分离乙醇的基本全分离系数可达1.0089,以乙醇为介质扩散分离碳同位素可行。通过级联计算可知,以天然乙醇为原料,结合分离的可行性和经济性,经过一次矩形级联或相对丰度匹配级联分离,能够得到碳-13同位素丰度大于25%的重组分。如能将碳-13同位素丰度大于25%的乙醇转化为合适形态的碳化合物,可再进一步分离得到更高丰度的碳-13同位素。 相似文献
9.
10.
遮挡及背景中相似物干扰是行人检测准确率较低的主要原因. 针对该问题, 提出一种结合语义和多层特征融合(Combining semantics with multi-level feature fusion, CSMFF)的行人检测算法. 首先, 融合多个卷积层特征, 并在融合层上添加语义分割, 得到的语义特征与相应的卷积层连接作为行人位置的先验信息, 增强行人和背景的辨别性. 然后, 在初步回归的基础上构建行人二次检测模块(Pedestrian secondary detection module, PSDM), 进一步排除误检物体. 实验结果表明, 所提算法在数据集Caltech和CityPersons上漏检率(Miss rate, MR)为7.06 %和11.2 %. 该算法对被遮挡的行人具有强鲁棒性, 同时可方便地嵌入到其他检测框架. 相似文献