面向微博文本的自杀风险识别模型

自杀是当今社会严重的公共卫生问题, 对自杀预防工作进行深入研究有着极大的社会意义. 该文对基于微博文本的自杀风险评估方法进行了研究. 针对微博文本的特点, 为解决当前神经网络单一结构在预测精度提升上的瓶颈问题, 本文提出了一种混合架构的神经网络模型nC-BiLSTM, 并将其应用于微博文本自杀风险识别. 该模型利用多路不同卷积核的卷积层提取局部特征信息, 同时使用双向长短期记忆网络层提取句子的上下文语义特征信息, 实验表明nC-BiLSTM模型的识别精准率、召回率、F值均优于其它模型. 该研究成果可应用到自杀预防的早期干预中.     

赤泥主要物相的表面性质对其沉降性能的影响

测定甘油、苯及二碘甲烷与氧化铝生产中赤泥主要物相之间的接触角,采用Owens二液法估算各物相的表面自由能,分析了赤泥主要物相的表面性质与其沉降性能之间的关系,并讨论针铁矿在高压处理后沉降性能变差的原因。结果表明:甘油-苯和甘油-二碘甲烷测定数据估算的溶剂化趋势按水化石榴石、硅酸二钙、水合铝硅酸钠、钛酸钙、针铁矿、赤铁矿、石灰石的顺序递减,而其沉降性能与之相反,即溶剂化趋势越小,沉降性能越好。赤泥主要物相中,针铁矿高压处理后转变为赤铁矿,固相粒径变小,溶剂化趋势增加,从而导致其沉降性能恶化。