基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的本体和喻体要素。该文提出了基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法。首先将句子中词向量化表示与词性特征向量化表示进行融合,将融合后的向量输入到BiLSTM中进行训练,然后利用CRF解码出全局最优标注序列;最后得到明喻识别和要素抽取的结果。公开数据集上的实验结果表明,该方法优于已有的单任务方法;同时也将该文方法应用于北京高考语文鉴赏题中比喻句的识别与要素抽取,验证了方法的可行性。     

融合多类型特征的特定领域实体识别研究

特定领域实体具有分布稀疏、类型有限、领域性强等特点,与普通命名实体具有较大差别,在使用神经网络模型构建识别模型中面临训练语料规模有限、带标实体稀疏等困难。以武器装备名识别为例,研究深度学习框架下,词性、句法和领域知识融入神经网络模型的方法和效果。实验结果表明,在融入词性和领域知识后,武器装备名识别的F值分别提升了0.97%与9.5%。此外,通过在不同语料规模下进行实验并定量分析不同类型特征的分布特点,初步给出造成不同类型特征对深度学习模型有着不同支持作用的原因。     

基于深度学习的渔业领域命名实体识别

为了解决基于分词的渔业领域命名实体识别效果受分词准确度影响这一问题,采用一种基于深度学习的渔业领域命名实体识别方法。该方法使用神经网络训练得到字向量作为模型输入,避免了分词不准确对渔业领域命名实体识别效果造成的影响;针对渔业领域命名实体长度较长这一特点,使用LSTM单元保持较长时间记忆信息,并将标记信息融入到CRF模型中构建Character+LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在渔业领域语料集上进行多组实验,结果表明,本研究中提出的Character+LSTM+CRF方法具有较好的效果,与LSTM模型相比较,在准确率、召回率、F值上分别提升了3.39%、2.99%、3.19%,对于渔业领域实体识别具有较好的效果。     

HIV-1 CRF07_BC毒株gp41重组DNA-蛋白疫苗的制备及免疫

目的制备中国HIV-1流行株CRF07_BC膜蛋白gp41重组DNA-蛋白疫苗,并观察其在BALB/c小鼠中的免疫效果。方法从CRF07_BC毒株(CN54)中扩增gp41胞外段,删除抗原决定环loop区(the immune dominant loop region),引入T569A和I675V两个突变位点,制备含N-端七价重复序列(N-terminal heptad repeat,NHR)、C-端七价重复序列(C-terminal heptad repeat,CHR)和近膜区(membrane proximal external region,MPER)的重组疫苗,以未改造的gp41相应区域为对照免疫原。使用DNA疫苗初免-蛋白疫苗加强的方式免疫BALB/c小鼠,最后一针免疫后4周,经小鼠眼眶采血,分离血清,检测结合抗体水平、中和抗体水平、线性表位抗体水平。结果 CN54 gp41野生型及改造型重组DNA疫苗质粒和原核蛋白表达质粒经双酶切及测序鉴定均构建正确;CN54 gp41W和CN54 gp41M表达蛋白相对分子质量约在12 000~15 000之间,纯化的重组蛋白可被豚鼠抗gp140阳性血清识别。CN54M组(CN54 gp41改造抗原组)诱导出较高的结合抗体水平,而线性表位抗体水平明显低于CN54W组(CN54 gp41未改造组),两组均未检测出具有保护性的中和抗体水平。结论 CN54 gp41改造抗原经DNA疫苗初免-蛋白疫苗加强免疫小鼠,可产生较高的结合抗体,且主要是针对空间构象表位,但不具有中和能力。     

融合领域多词特征的英文武器装备名识别研究

武器装备名是军事领域中一类重要的命名实体,英文武器装备名的自动识别对于军事领域的信息处理有着重要的价值。作为一种融合了上下文特征的统计模型,条件随机场(conditional random field,CRF)在对命名实体的识别中有着广泛的应用。针对武器装备名的构造特点及CRF模型在使用语言特征上存在的不足,对已有CRF模型提出两点改进:丰富模型使用的特征,对武器装备名的构造模式与要素进行分析总结,形成针对武器装备名的要素类,并将该类别信息作为特征提供给CRF模型使用;针对构成武器装备名的要素大多是多词单位,将标注单元由词扩展到多词组合。实验结果显示,改进后模型对武器装备名识别的准确率和召回率均有明显提升,准确率由85.62%提升为90.60%,召回率由42.27%提升为88.17%。该方法不仅对于军事领域相关的信息处理任务有着重要价值,并且对于其他语种和相关领域的研究都有着重要的借鉴意义。     

Ⅰ期药物临床试验智能手机客户端APP的开发与应用

文章旨在使用安卓手机APP客户端完成Ⅰ期药物临床试验数据的录入和后期处理,根据需求使用SDK安卓开发工具包,基于Eclipse开发智能手机应用程序,通过实验,在智能手机客户端即能完成对Ⅰ期药物临床试验数据的管理和操作,总结出APP手机客户端方便易携、不用打开电脑即可实现各项功能的特点。     

基于多级规约CRF 模型景点评论观点分析方法

针对旅游发展趋势及旅游景点评论观点抽取的难题,提出一种基于机器学习的多级规约条件随机场 (conditional random field,CRF)模型的旅游景点评论观点分析方法。分析常见观点分析方法,利用CRF 算法从数据 集中提取评价观点,基于评论者关系特征构建景点虚假评论者自动识别模型对其评论观点进行过滤,并对评论观点 的相关性进行观点合并。实验结果表明：该方法较其他常见方法在准确率、召回率方面有明显提高,且查准率-召回 率曲线(precision and recall,PR)及接受者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线效果良好,对游客选 择旅游目标具有很好的决策作用。     

GRACoL 7工艺验证及分析

近年来,GRACoL印刷工艺规范逐渐被国内业界人士所认识,但实施GRACoL规范的效果还需要通过量化的数据进行说明.本研究的目的是通过实验对实施GRACoL 732艺的效果进行验证.通过实验,对胶印机在实施GRACoL 7规范前后的颜色再现、灰平衡进行了对比研究.结果表明,实施GRACoL 7规范可以大大减少印刷颜色和标准颜色之间的色差,也能很好地实现印刷的灰平衡.     

锅炉还原性气氛结渣特性试验研究

利用燃烧试验装置（CRF）,模拟元宝山发电厂3号炉在氧化性气氛及还原性气氛时的炉膛温度场及炉内燃烧气氛,对锅炉结渣特性进行了中间试验研究,考察了燃烧气氛对锅炉结渣的影响,得到了相关的试验结果,为该炉进行超细化煤粉再燃降低NOX排放改造提供炉内燃烧安全性的参考依据.     

自动标注技术概述

图像标签的自动标注技术是当前信息检索领域的热点问题。图像标注本质上是一个机器学习问题,该文对基于超像素的CRF图像分类标注和基于纠错输出编码的图像分类标注两类不同标签标注方法进行对比,阐述其优缺点,指出了实现低复杂度的图像分类标签标注方法的途径。