灵武市可持续发展的现状分析与评价

灵武市位于宁夏中部干旱带、银川平原向毛乌素沙地过渡区.近年来,在宁东能源化工基地建设为主要的经济动力推动下,灵武市发展势头迅猛.为了研究灵武市近几年区域可持续发展模式,以灵武市为研究对象,综合经济、社会、资源环境3方面因素,构建包括3个一级指标,21个二级指标的灵武市区域可持续发展现状综合评价模型,并采用主成分分析方法,对灵武市区域可持续发展现状进行分析与评价.结果表明,近几年灵武市经济和社会发展状况呈上升趋势,资源环境发展缓慢且波动性较大,可持续发展综合水平呈不断上升的趋势.     

细粒度语义知识图谱增强的中文OOV词嵌入学习

随着信息化领域的范围不断扩大，许多特定领域的文本语料开始涌现。这些特定领域，如医疗、通信等，由于受到安全性和敏感性的影响，其数据规模通常较小，传统的词嵌入学习模型难以获得有效的结果。另一方面，直接应用现有的预训练语言模型时会出现较多未登录词，这些词汇无法表示成向量，从而影响下游任务的性能表现。许多学者开始研究如何利用细粒度语义信息来得到较高质量的未登录词向量表示。然而，当前的未登录词嵌入学习模型大多针对英文语料，对中文词的细粒度语义信息只能进行简单的拼接或映射，难以在中文未登录词嵌入学习任务中得到有效的向量表示。针对上述问题，首先通过中文构字规则，即中文词所包含的汉字、汉字所包含的部件和拼音等，构建细粒度的知识图谱，使其不仅能涵盖汉字和单词之间的关联关系，还能对拼音和汉字、组件和汉字等细粒度语义信息之间的多元且复杂的关联关系进行表征。然后，在知识图谱上运行图卷积算法，从而对中文词的细粒度语义信息之间以及它们与词语义之间更深层次的关系进行建模。此外，文中通过在子图结构上构建图读出来进一步挖掘细粒度语义信息与词语义信息之间的组成关系，据此提升模型在未登录词嵌入推断中的精准度。实验结果表明，...