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1.
The waterline corrosion behaviors of carbon steel partially immersed in a 3.5 wt% NaCl solution were investigated using the wire beam electrode technique, and the effects of corrosion products on the processes of waterline corrosion were analyzed. The results demonstrated that the initial stage and development stage of waterline corrosion were mainly controlled by the concentration and diffusion of dissolved oxygen, respectively, and the deceleration stage of waterline corrosion was mainly affected by corrosion products. The main component of the yellow corrosion products was γ-FeOOH, and γ-FeOOH that exhibited a high reduction reactivity could be involved in the cathodic reaction. The black corrosion products were mainly composed of Fe3O4 with strong thermodynamic stability and the processes of dissolved oxygen diffusion and ion transports were obviously affected due to the continuous accumulation of Fe3O4 on the surface of the electrodes. Polarity reversals were observed on the single electrodes below the waterline, but the reasons for the phenomena were different from each other.  相似文献   
2.
井间是剩余油的主要分布区域,为探测井间剩余油,提高采收率,提出了基于全空间几何因子的瞬变电磁井间勘探方法。在本井使用线圈发射、邻井使用线圈接收,根据瞬变电磁场理论,在阶跃信号的激励下发射线圈在地层中激发出沿圆周方向的闭合瞬变电场,该电场在导电地层中产生与地层电导率呈正比的涡流。由Doll地层环模型可知,地层中的涡流在空间任意点激发得到与地层电导率成正比的二次场响应信号(有用信号),并可表示为空间各点电导率的加权平均值,其权重即为井间瞬变电磁勘探的全空间几何因子;全空间几何因子集中分布在发射线圈和接收线圈附近,其它区域分布较少,在发射线圈和接收线圈两侧呈现不同的极性;对瞬变电磁响应与地层电导率、井间距和源距的变化规律研究可知,瞬变电磁井间勘探有用信号随着地层电导率的增大而增大,随着井间距的增加单调减小,在发射线圈和接收线圈处于同一深度时该响应信号幅度最大。  相似文献   
3.
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。  相似文献   
4.
由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。  相似文献   
5.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。  相似文献   
6.
在使用词嵌入法进行词转向量时,两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词,将会导致词的情感信息的丢失,这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题,提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量,将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起;然后采用双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取文本的特征;最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法,说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。  相似文献   
7.
跨领域文本情感分类研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵传君  王素格  李德玉 《软件学报》2020,31(6):1723-1746
作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一,跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务,其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.本文从三个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结:(1)按照目标领域中是否有带标签数据,可分为直推式和归纳式情感迁移方法;(2)按照不同情感适应性策略,可分为实例迁移方法、特征迁移方法、模型迁移方法、基于词典的方法、联合情感主题方法以及图模型方法等;(3)按照可用源领域个数,可分为单源和多源跨领域文本情感分类方法.此外,论文还介绍了深度迁移学习方法及其在跨领域文本情感分类的最新应用成果.最后,论文围绕跨领域文本情感分类面临的关键技术问题,对可能的突破方向进行了展望.  相似文献   
8.
针对铍材料机械加工性能较差的缺点,进行了电火花精密加工工艺的探索;通过负极性和以较低放电能量的加工方式,突破了机械加工极限,得到了厚度为0.05mm左右的铍薄膜。  相似文献   
9.
Retention characteristic represents a capability to maintain the storage data and it is related with the reliability of memory device. The retention characteristic is degraded by the leakage of charges from a floating gate to a control gate, and thus the leakage current at low and moderate electric field of inter-poly dielectric (IPD) is one of the important characteristic for floating gate type flash memories. In addition, it is necessary to investigate the effects of the electric field polarity on the electric characteristics of IPD because the electric field polarity is changed as the cell operations such as the programming and erasing. Therefore, in this paper, the variation of the leakage current of IPD at moderate electric field region is measured with varying the previously applied electric field polarity. Based on the result, the effect of sequential change of an applied electric field polarity on the electrical characteristics is analyzed.  相似文献   
10.
An increasing number of social media and networking platforms have been widely used. People usually post the online comments to share their own opinions on the networking platforms with social media. Business companies are increasingly seeking effective ways to mine what people think and feel regarding their products and services. How to correctly understand the online customers’ reviews becomes an important issue. This study aims to propose a method with the aspect-oriented Petri nets (AOPN) to improve the examination correctness without changing any process and program. We collect those comments from the online reviews with Scrapy tools, perform sentiment analysis using SnowNLP, and examine the analysis results to improve the correctness. In this paper, we apply our method for a case of the online movie comments. The experimental results have shown that AOPN is helpful for the sentiment analysis and verifying its correctness.  相似文献   
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