基于CSL学习者认知的情感词汇计量与统计分析

该文以情感词汇词典为依托,通过四部小说中情感词汇的提取,对比和分析四部小说用词的情感分类、词性种类、极性和强度。在此基础上研究汉语作为第二语言(Chinese as a second language,CSL)学习者对“接受性词汇”的情感词汇熟悉度测量表现和“产出性词汇”的情感词汇输出表现,并进行了科勒-拉普假设检验。该文发现,现代汉语长篇小说在情感词汇的使用上,并不会因为作者、题材、内容不同而产生较大差异,文本中21类情感词赞扬类和贬责类占总词数的一半。另外,CSL学习者对频率高的情感词汇熟悉度不够,他们在产出情感词汇时动词和形容词产出不够丰富,悲伤类的词语产出较少,对表达强烈感情的词汇掌握的也不够多。     

自升式风电安装船桩腿同步控制系统设计及仿真

针对自升式风电安装船液压插销式升降系统的作业特点,设计一种二级液压同步控制系统。对二级液压同步控制系统进行数学建模分析,建立非线性数学模型。单桩腿采用速度跟踪-位移耦合同步控制策略、模糊PID控制算法;利用AMESim和Simulink软件进行联合仿真,分析液压系统在启动、偏载、比例方向阀掉电以及传感器受干扰情况下的同步性能。仿真结果表明：二级液压同步控制系统具有工作平稳、无超调、可靠性高、同步精度高等优点。该同步控制系统为自升式风电安装船桩腿升降的自动化及智能化提供了参考。     

基于机器学习方法的汉语名词隐喻识别

把机器学习方法引入汉语隐喻识别的研究.隐喻识别过程被描述成隐喻义与字面义的分类问题,通过最大熵和朴素贝叶斯两种方法的隐喻建模,在综合上下文词语、词性等多项特征的基础上,最后初步确定了最大熵识别的理想窗口,进而又引入左右位置特征来提高实验效果.在两种模型的比较实验中,最大熵模型在隐喻识别方面有明显的优势.     

隐喻的计算研究与进展

隐喻作为自然语言处理最棘手的问题之一逐渐引起了学者们的关注,国外学者在隐喻模型设计和隐喻知识库建设方面进行了很多尝试,也取得了一定效果。相比较而言,中文隐喻计算研究却显得有些薄弱,因此本文在传统隐喻研究的基础上综述了隐喻计算模型和隐喻知识库建设方面的进展,重点介绍了基于优选限制思想的Met5系统,基于实例方法的MIDAS系统,以及以统计为手段,基于大规模语料库提取的隐喻分析模型CorMet系统。通过总结国外的相关研究成果,探索面向信息处理的汉语隐喻形式化的研究方向。     

名词隐喻相似度及推理识别研究

本文考察了汉语名词隐喻的相似性特点,尝试利用隐喻相似度推理、词典信息等多种方法实现n＋n隐喻表达的发现和提取。隐喻相似度推理,首先运用人机互助方法对中文概念词典(CCD)进行合理剪裁,建立了一个词语对应一个语义类的词典格式,为后续的推理实验提供了保证。同时也验证了名词隐喻知识库的有效性。实验证明,最大熵方法、隐喻相似度、词典知识等多种方法大大提高了识别效果。     

离子交换树脂法纯化甘油

通过对流速、甘油/水体积比对D201强碱性树脂和732强酸性树脂脱除甘油中色素、盐等杂质影响的研究,并分别测定了D201和732树脂对杂质和盐的吸附容量。结果表明,在进料流速为2.17 mL/min、水/粗甘油=1(体积比)时,硫酸根离子在D201强碱性交换树脂上的吸附量最大;在进料速度为2.5 mL/min时,钾等金属离子在732强酸性交换树脂上的吸附量最大;经过酸化破乳、D201强碱性树脂和732强酸性交换树脂脱盐脱杂、活性炭脱色后,得到纯度为99.5%的甘油产品,甘油收率为85%,效果理想。     

低速风洞非定常风特性模型及验证

位于大气边界层中的建筑结构受到非定常的风速影响会导致其结构破坏。为研究该现象,在风洞实验室中恰当地模拟大气边界层环境,不但要实现稳定风速的模拟,而且变动风速也要满足一定要求,即是阵风谱(Gust spectrum)的模拟。旨在通过分析影响风洞实验段风速的因素,采用改变动力段对电机输入的功率来实现要求的阵风谱,并在实际风洞中进行验证。结合流体力学原理,通过对空气以及动力系统进行分析来建立守恒方程,应用Matlab软件进行数值计算。模拟出在风速达到稳定后,输入正弦电压得到实验段的风速。模拟结果表明,在实验段风速呈现正弦曲线,经快速傅里叶分析与电压频率一致。经试验验证后与模拟结果吻合,振幅与风洞对应输入功率所标定的风速一致,故可用该方法模拟产生规定阵风谱下的非定常风。     

面向隐喻识别的词语抽象性度量

隐喻通常借助具体的概念来表达抽象的概念。如果能判断出文本中词语所指的概念是具体还是抽象的,即度量出词语的抽象程度,那么这将为隐喻的机器识别提供重要的依据。该文提出基于跨语言知识迁移的汉语词语抽象性度量方法,把英语中的词语抽象性知识迁移到汉语中来。提出基于词语抽象性知识的隐喻识别方法,并详细分析了词语抽象性与隐喻之间的关系。实验表明,知识迁移是可行的,基于抽象性知识的隐喻识别有较高的准确率,可以有效提高从真实文本中抽取隐喻的效率。     

汉语语义选择限制知识的自动获取研究

语义选择限制刻画了谓语对论元的语义选择倾向,是一种重要的词汇语义知识,对自然语言的句法、语义分析具有重要作用。该文研究汉语语义选择限制知识的自动获取,提出基于HowNet和基于LDA (Latent Dirichlet Allocation)的两种知识获取方法,对方法进行了实验对比与分析。实验表明,前者所获取的知识可理解性更好,后者所获取的知识应用效果更好。两种方法具有很好的互补性,我们提出了一个二者的融合方案。