融合关键词的中文新闻文本摘要生成

The existing seq2seq model often suffers from semantic irrelevance when generating summaries, and does not consider the role of keywords in summary generation. Aiming at this problem, this paper proposes a Chinese news text abstractive summarization method with keywords fusion. Firstly, the source text words are input into the Bi-LSTM model in order. The obtained hidden state is input to the sliding convolutional neural network, so local features between each word and adjacent words are extracted. Secondly, keyword information and gating unit are used to filter news text information, so as to remove redundant information. Thirdly, the global feature information of each word is obtained through the self-attention mechanism, and the hierarchical combination of local and global word features representation is obtained after encoding. Finally, the encoded word feature representation is input into the LSTM model with the attention mechanism to decode the summary information. The method models the n-gram features of news words through a sliding convolutional network. Based on this, the self-attention mechanism is used to obtain hierarchical local and global word feature representations. At the same time, the important role of keywords in abstractive summary is considered, and the gating unit is used to remove redundant information to obtain more accurate news text information. Experiments on Sogou's news corpus show that this method can effectively improve the quality of summary generation, and effectively enhance the values of ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L.     

一种改进的带障碍的基于密度和网格的聚类算法

提出了一个改进的带障碍的网格弥散聚类算法DCellO1:以网格为基础,将基于密度的聚类算法与图形学种子填充算法相结合。该算法能进行任意形状的带障碍聚类,并且在对象分布不均匀时也能获得较好的聚类结果。实验证明了该算法的有效性与优越性。     

一种通过评价类别分类提升评价对象抽取性能的方法

评价对象抽取主要用于文本的意见挖掘,旨在发掘评论文本中的评价对象实体。基于无监督的自编码器方法可以识别评论语料库中潜藏的主题信息,且无需人工标注语料,但自编码器抽取的评价对象缺乏多样性。提出一种基于监督学习的句子级分类任务和无监督学习自编码器混合模型。该模型通过训练一个分类器生成评价对象类别,对自编码器共享分类任务中的LSTM-Attention结构进行编码得到句向量表征,以增加语义关联度,根据得到的评价对象类别将句向量表征转化为中间层语义向量,从而捕捉到评价对象类别与评价对象之间的相关性,提高编码器的编码能力,最终通过对句向量的重构进行解码得到评价对象矩阵,并依据计算评价对象矩阵与句中单词的余弦相似度完成评价对象的抽取。在多领域评论语料库上的实验结果表明,与k-means、LocLDA等方法相比,该方法评价指标在餐厅领域中提升了3.7%,在酒店领域中提升了2.1%,可有效解决训练过程缺少评价类别多样性的问题,具有较好的评价对象抽取能力。     

多重CCA算法的柬汉双语词向量构建方法

针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型上作出进一步改进,提出以英语为中间语言的基于多重CCA算法的汉柬双语词向量构建方法。通过将英语、汉语词向量投影至汉-英向量空间,将英语、柬语词向量投影至柬-英向量空间,根据CCA算法分别得到英-汉、英-柬双语词向量;以英语作为中间词并结合部分实验室构建的柬汉双语电子词典将上一步得到的英-柬、英-汉双语词向量投影至第三方同一向量空间中,再次根据CCA算法得到柬语和汉语在新向量空间中的投影转换矩阵;得到柬英汉多语词向量,多语词向量中包含有柬汉双语词向量。与传统方法相比,该方法解决了当前其他模型所面临的初始柬汉平行文本稀缺的问题,且获得较高的柬汉双语词向量。     

基于图卷积网络的双语多文档差异性摘要抽取

针对现有方法利用机器翻译在双语新闻中抽取差异性摘要存在的语义转换偏差问题，提出一种基于图卷积网络的双语多文档差异性摘要抽取方法。首先，对已抽取的双语多文档摘要构建句子关系图，并将GRU模型获得的句向量和句子关系图作为图卷积网络的输入，以获得图卷积相关性聚合之后的句子节点表征；然后，计算句子节点表征和GRU模型获得中英文文档向量之间的显著性得分；最后，按照显著性得分高低进行降序排序，分别抽取出中英文的差异性摘要。实验结果表明，所提出的方法能够有效抽取双语多文档差异性摘要。     

基于Transformer模型的问句语义相似度计算

针对现有方法准确率不高、不能充分捕捉句子深层次语义特征的问题,提出一种基于Transformer编码器网络的问句相似度计算方法。在获取句子语义特征前引入交互注意力机制比较句子间词粒度的相似性,通过注意力矩阵和句子矩阵相互生成彼此注意力加权后的新的句子表示矩阵,将获取的新矩阵同原始矩阵拼接融合,丰富句子特征信息;将拼接后的句子特征矩阵作为Transformer编码器网络的输入,由Transformer编码器分别对其进行深层次语义编码,获得句子的全局语义特征;通过全连接网络和Softmax函数对特征进行权重调整,得到句子相似度。在中文医疗健康问句数据集上模型取得了90.2%的正确率,较对比模型提升了将近4.2%,验证了该方法可以有效提高句子的语义表示能力和语义相似度的准确性。     

辐射采暖法用于油田产能装置建设

大棚辐射采暖技术依托大庆地区的天然气资源,以石油开采过程中所产生的天然气为燃料,主要用于气温较低的地方.辐射采暖法与传统的方法相比较,适用的范围较大,升温比较快,可随意启停.对比暖棚法以燃烧炭为原料,辐射法所用燃料为天然气,既方便又环保,比预热法、蒸汽加热和电加热法节省很多资金.辐射采暖的优点是:利用油田伴生气作为燃料节约了能源;通过FLUEN工模拟软件分析,棚内温度分布相对比较均匀;操作方便、安全可靠、温度可控、可随意启停.     

紫外分光光度法测定石油中的重烷基苯磺酸盐

重烷基苯磺酸盐(HABS)是三次采油过程中使用的一种重要表面活性剂,利用三波长紫外分光光度法较强的抵抗背景干扰的能力,对于小浓度的重烷基苯磺酸盐含量的测定有重要意义,其浓度范围6～60 mg/L,相对误差在-3.9%～-0.87%之间,回收率在96.08%～99.13%之间,并拥有的较小标准偏差。     

基于HDP的主题词向量构造——以柬语为例

针对单一词向量中存在的一词多义和一义多词的问题，以柬语为例提出了一种基于HDP主题模型的主题词向量的构造方法。在单一词向量基础上融入了主题信息，首先通过HDP主题模型得到单词主题标签，然后将其视为伪单词与单词一起输入Skip-Gram模型，同时训练出主题向量和词向量，最后将文本主题信息的主题向量与单词训练后得到的词向量进行级联，获得文本中每个词的主题词向量。与未融入主题信息的词向量模型相比，该方法在单词相似度和文本分类方面均取得了更好的效果，获取的主题词向量具有更多的语义信息。     

银行自助设备联机系统的设计与实施

详细阐述了自助设备的使用对银行的重要性，针对大机行，特别是联机模式使用1／LINK的银行提出了一套先进可行的改进方案，能有效提高银行的整体形象及竞争力，该方案已在中国农业银行重庆分行实施，到了预期的目的。