基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

物联网中基于Multi-Agent的物间动态关系发现

物联网中存在大量异构关系的实体，其信息间的交互造成了物联网的内在矛盾。针对这一问题，提出将物联网中实体抽象化为对应的Agent，并以个体人为中心，利用本体的语义匹配及改进的物间动态关系计算方法，计算出针对个体人的物间动态关系；将原本异构的实体关系转化为Agent间基于动态关系紧密度排序的网络关系。经实验验证，该方法构建的关系网络可明显改善异构实体间交互的矛盾，而且相比原有类似方法，该方法解决问题的准确率和误差率均有改善，说明了该方法的准确性和可行性。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

Weighted preliminary-summation-based principal component analysis for non-Gaussian processes

For industrial chemical process, preliminary-summation-based principal component analysis (PS-PCA), an amended PCA method was recently provided for coping with both Gaussian and non-Gaussian characteristics. By summing the training and monitoring data respectively, PS-PCA is capable of resolving the issue of non-Gaussian processes and achieves higher fault detection rate than the traditional PCA. However, in the PS-PCA summation operation, all data samples are regarded as the same weight, which results in the fault information of newly-samples may be diluted, leading to significant detection delays. To address this challenge, in this paper, we propose a novel weighted PS-PCA (WPS-PCA) method that employs an exponential weighting scheme to put more emphasis on recent information. Subsequently, a mathematical argument demonstrates that when the number of variables is enough plentiful, the obtained summation combined with the generalized central limit theorem conforms to approximately a Gaussian distribution. The kurtosis relationships indicate this conversion will bring out well-pleasing feasibility for conventional PCA. Ultimately, the proposed technique verifies detection performance using the Tennessee Eastman process, which is compared with the existing PCA and PS-PCA schemes, in terms of the fault detection time and fault detection rate. The simulation studies reveal that the proposed method is efficient and superior.     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

地理标志产品镇江香醋标准符合性验证分析

目的从理化指标、特征有机酸以及检验方法等对2018年江苏镇江地理标志产品镇江香醋进行标准验证。方法对5个质量等级,共计20批次镇江香醋样品进行抽检,采用GB/T 18623-2011标准对特征性成分进行分析检测,并对检验标准进行验证。结果镇江香醋5个等级产品理化特性均符合标准规定,未检测到致病菌,菌落总数以及大肠菌群均未超过标准规定的限量要求;重金属铅和总砷、真菌毒素黄曲霉毒素B_1以及食品添加剂苯甲酸和山梨酸均符合标准规定技术限量要求;具有镇江香醋标志性特征有机酸(乳酸、乙酸、焦谷氨酸和琥珀酸),且随着等级要求越高,其有机酸含量越高。结论镇江香醋特征性成分完全符合其标准规定要求,镇江香醋标准与国家强制性标准一致,建议可对有机酸的液相检测方法进行优化,尝试离子排斥色谱柱或耐酸C_(18)柱,以满足镇江香醋有机酸液相检测更高的分析要求。     

果蔬汁中氯氰菊酯、多效唑、哒螨灵含量测定能力验证结果分析

目的分析果蔬汁中氯氰菊酯、多效唑、哒螨灵含量测定能力验证结果。方法本实验室参加中国检验检疫科学研究院测试评价中心组织的果蔬汁中氯氰菊酯、多效唑、哒螨灵的测定能力验证(ACAS-PT806-2019),根据能力验证作业指导书要求和样品情况,采用了QuEChERS样品前处理净化方案,气相色谱电子捕获检测器检测氯氰菊酯,内标法定量,液相色谱串联质谱检测多效唑和哒螨灵,外标法定量。结果 1号样品中氯氰菊酯、多效唑、哒螨灵残留量分别为0.098、0.043、0.084 mg/kg, 2号样品中氯氰菊酯、多效唑、哒螨灵残留量分别为:0.036、未检出、0.013 mg/kg。所有测定项目结果均为满意(|Z|≤2)。结论实验室解决了此次能力验证中没有空白样品,检测项目基质效应差异明显等难点。实验室农药残留检测能力得到有效验证和提高。