汽车空调涡旋压缩机柱销止转机构动力和磨损特性

为了解决汽车空调涡旋压缩机柱销止转机构磨损的问题,本文对柱销止转机构的动力和磨损特性进行了研究.首先提出了一种判断止转柱销位置及计算其受力的方法,接着分析了接触部位磨损的形式和特点,然后建立了接触部位润滑状态评价准则,由此对接触部位润滑状态和磨损原因进行了分析,最后给出了几种改善磨损的措施.研究表明:柱销止转机构中,柱...     

基于预训练和深度哈希的大规模文本检索研究

针对文本检索中存在的检索效率和准确率不高的问题,提出一种基于预训练语言模型和深度哈希方法的检索模型.该模型首先通过迁移学习的方法引入预训练语言模型中所包含的文本先验知识,之后进行特征提取,将输入转化为高维的向量表示.在整个模型的后端加入哈希学习层,通过设计特定的优化目标对模型的参数进行微调,从而在训练中动态地学习哈希函数和每个输入的唯一哈希表示.实验表明,该方法的检索准确率相较于其他基准模型在top-5和top-10指标上分别有至少21.70％和21.38％的提升,哈希码的引入使得模型在仅损失4.78％准确率的前提下将检索速率提升了 40倍,因此该方法能够显著提升检索准确率和效率,且在文本检索领域有着潜在应用前景.     

基于深度哈希的文本表示学习

文本表示学习作为自然语言处理的一项重要基础性工作, 在经历了向量空间模型、词向量模型以及上下文分布式表示的一系列发展后, 其语义表示能力已经取得了较大突破, 并直接促进模型在机器阅读、文本检索等下游任务上的表现不断提升. 然而, 预训练语言模型作为当前最先进的文本表示学习方法, 在训练阶段和预测阶段的时空复杂度较高, 造成了较高的使用门槛. 为此, 本文提出了一种基于深度哈希和预训练的新的文本表示学习方法, 旨在以更低的计算量实现尽可能高的文本表示能力. 实验结果表明, 在牺牲有限性能的情况下, 本文所提出的方法可以大幅降低模型在预测阶段的计算复杂度, 在很大程度上提升了模型在预测阶段的使用效率.     

基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要

信息爆炸是信息化时代面临的普遍性问题, 为了从海量文本数据中快速提取出有价值的信息, 自动摘要技术成为自然语言处理(natural language processing, NLP)领域中的研究重点. 多文档摘要的目的是从一组具有相同主题的文档中精炼出重要内容, 帮助用户快速获取关键信息. 针对目前多文档摘要中存在的信息不全面、冗余度高的问题, 提出一种基于多粒度语义交互的抽取式摘要方法, 将多粒度语义交互网络与最大边界相关法(maximal marginal relevance, MMR)相结合, 通过不同粒度的语义交互训练句子的表示, 捕获不同粒度的关键信息, 从而保证摘要信息的全面性; 同时结合改进的MMR以保证摘要信息的低冗余度, 通过排序学习为输入的多篇文档中的各个句子打分并完成摘要句的抽取. 在Multi-News数据集上的实验结果表明基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要模型优于LexRank、TextRank等基准模型.