一种基于族相合性的文本增量聚类箅法

传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。     

融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT’19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。     

铅基织构压电陶瓷研究进展

铅基织构压电陶瓷由于具有优异的机电耦合性能、高性价比、组分均匀、形状可控等优点,成为了近些年学术界和工业界所关注的热点材料,也被认为是众多压电器件更新换代的关键材料.本工作介绍了铅基织构压电陶瓷的设计原理和制备技术,分析了其相比于单晶及传统多晶陶瓷材料的特点和优势;其次,综述了铅基织构压电陶瓷制备方面的最新研究进展;最...     

浅谈住宅电气节能安装与问题分析

如何解决经济增长与能源萎缩之间的矛盾,加强节能技术应用是其中措施之一。基本建设项目投资是能源消耗的大户,住宅建筑的投资在城市化进程中权重较大。本文针对住宅建筑电气安装节能技术及存在的各种问题进行分析,并提出相应的解决措施,以期提高建筑电气节能安装技术水平,对基本建设项目节能技术应用起到抛砖引玉的作用。     

基于神经网络特征的句子级别译文质量估计

机器翻译质量估计是自然语言处理中的一个重要任务,与传统的机器翻译自动评价方法不同,译文质量估计方法评估机器译文的质量不使用人工参考译文.针对目前句子级别机器译文质量估计特征提取严重依赖语言学分析导致泛化能力不足,并且制约着后续支持向量回归算法的性能,提出了利用深度学习中上下文单词预测模型和矩阵分解模型提取句子向量特征,并将其与递归神经网络语言模型特征相结合来提高译文质量自动估计与人工评价的相关性.在WMT’15和WMT’16译文质量估计子任务数据集上的实验结果表明：利用上下文单词预测模型提取句子向量特征的方法性能统计一致地优于传统的QuEst方法和连续空间语言模型句子向量特征提取方法,这揭示了提出的特征提取方法不仅不需要语言学分析,而且显著地提高了译文质量估计的效果.     

基于时空上下文信息的POI推荐模型研究

随着基于位置的社交网络(LBSN)技术的快速发展,为移动用户提供个性化服务的兴趣点(POI)推荐成为关注重点。由于POI推荐面临着数据稀疏、影响因素多和用户偏好复杂的挑战,因此传统的POI推荐往往只考虑签到频率以及签到时间和地点对用户的影响,而忽略了签到序列中用户前后行为的关联影响。为了解决上述问题,该文通过序列的表示考虑签到数据的时间影响和空间影响,建立了时空上下文信息的POI推荐模型(STCPR),为POI推荐提供了更精准的个性化偏好。该模型基于序列到序列的框架下,将用户信息、POI信息、类别信息和时空上下文信息进行向量化后嵌入GRU网络中,同时利用了时间注意力机制、全局和局部的空间注意力机制来综合考虑用户偏好与变化趋势,从而向用户推荐感兴趣的Top-N的POI。该文通过在两个真实的数据集上实验来验证模型的性能。实验的结果表明,该文所提出的方法在召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)方面优于几种现有的方法。     

港口城市规划中港口的功能定位——以温州港为例

在港口城市规划中合理确定港口的定位,对于港口及城市的发展都具有重要的意义。以温州港为例,分析了温州港的区位优势和发展潜力,采用时间序列分析、相关分析、弹性系数等方法综合分析,预测了温州港未来的吞吐量,根据温州市的经济规模、发展潜力及温州港的区位优势,将其功能定位为以国际集装箱和大宗散货运输为主的多功能、综合性、开放型的沿海主枢纽港。     

融合BERT语境词向量的译文质量估计方法研究

蕴含语义、句法和上下文信息的语境词向量作为一种动态的预训练词向量,在自然语言处理的下游任务中有着广泛应用。然而,在机器译文质量估计中,没有相关研究工作涉及语境词向量。该文提出利用堆叠双向长短时记忆网络将BERT语境词向量引入神经译文质量估计中,并通过网络并联的方式与传统的译文质量向量相融合。在CWMT18 译文质量估计评测任务数据集上的实验结果表明,融合中上层的BERT语境词向量均显著提高了译文质量估计与人工评价的相关性,并且当对BERT语境词向量的最后4层表示平均池化后引入译文质量估计中对系统性能的提高幅度最大。实验分析进一步揭示了融合语境词向量的方法能利用译文的流利度特征来提高翻译质量估计的效果。