废弃轮胎的热解回收技术

从反应温度、反应时间、催化剂等热解条件对废弃轮胎热解产品产量的影响、热解的产物分析及其应用、废弃轮胎中硫的迁移等方面进行了详细论述。指出反应温度是轮胎热解的主影响因素。热解后,一般得到质量分数为10%～30%的气体、38%～55%的油相产物及33%～38%的固相产物,这些产物均具有较高的热值,可以作为燃料。此外,还可以分离回收液相中的具有较高附加值的化学物质;固相产物以炭黑为主,经处理后可以作为炭黑回用或吸附剂使用。同时还对废弃轮胎热解产物中硫的转化分布进行了讨论。最后对废弃轮胎的其他处理回收技术进行了展望。     

基于归约的汉语最长名词短语识别方法

该文提出了最长名词短语(MNP)的操作性定义,分析了其构造和分布特征,并设计了一种基于baseNP归约的识别方法,利用MNP结构特性及起始有定成分、语义核心等语言学特征,缓解了最长名词短语长距离依赖与模型观察窗口受限的矛盾。开放测试取得了88.68%的正确率和89.21%的召回率;归约方法全面提升了识别性能,特别是将多词结构的调和平均值提高1%,优化幅度达6%以上,并且对长距离复杂结构有着更好的识别效果。     

基于混合策略的汉语最长名词短语识别

该文提出一种基于语言知识评价的分类器集成方法,利用自动获得的搭配资源和人工评价规则,融合了基于支持向量机的最长名词短语识别结果和基于条件随机场的归约识别结果,进一步基于确定性规则有针对性地识别了分类器易出错的特殊结构,提高了对连续动词介词和连续名词造成的边界歧义的识别能力。实验取得了89.30%的正确率和89.62%的召回率,多词结构F1值较归约方法提高了0.75%。     

以“的”字结构为核心的最长名词短语识别研究

以“的”字结构为核心的最长名词短语是汉语最长名词短语的一个特殊子类。以该短语的自动识别为基础重新分化了汉语MNP的识别任务。在考察其结构和分布特征的基础上,提出“先识别右边界,识别成果参与左边界识别”的策略,并使用边界分布概率模型分治了左右边界。实验基于85万字的新闻语料上进行训练,并在42万字的同质语料上进行了开放测试,取得了80.63%的正确率和75.68%的召回率。