吸附过程的计算机模拟实验研究

简介吸附过程研究中引入的计算机模拟实验研究方法,通过对HN3在炭粒上的吸附进行计算机MonteCarlo模拟实验,得到与实际情况基本一致的结果。     

俄乌冲突下西方对俄罗斯石油行业最新制裁的结果及影响分析

俄乌冲突爆发后,西方对俄罗斯石油行业实施了极为严厉的制裁。但是,欧盟长期对俄石油的高依赖、疫情后西方糟糕的经济状况、内部对制裁态度的不一致,这些西方自身的问题将对制裁形成很大的掣肘。俄罗斯作为五常大国,拥有丰富的手段进行反制,如通过贸易转移将重心转向“南方”国家市场、采取可规避禁令的贸易手段、创新支付和结算方式、针对特定对象的断供及减产保价。西方的单边制裁行为也得不到广大发展中国家的支持和认可,无法形成有效的封锁。基于上述因素,制裁的政策目标将难以实现。制裁也不会对国际石油的长期供给和长期价格带来显著影响,但会给国际石油市场结构、贸易格局等方面带来一些重要改变。我国应利用这一历史性机遇,提升与俄合作水平,将俄罗斯打造成我国一个重要的可靠的能源腹地;确立我国的石油进口价格基准,消除“亚洲溢价”问题,降低进口成本;帮助俄打造第二石油交易市场,并确立人民币在市场中的结算货币地位。     

现代汉语计算语言模型中语言单位的频度—频级关系

Zipf定律是一个反映英文单词词频分布情况的普适性统计规律。我们通过实验发现,在现代汉语的字、词、二元对等等语言单位上,其频度与频级的关系也近似地遵循Zipf定律,说明了Zipf定律对于汉语的不同层次的语言单位也是普遍适用的。本文通过实验证实了Zipf定律所反映的汉语语言单位频度-频级关系,并进而深入讨论了它对于汉语自然语言处理的各项技术,尤其是建立现代汉语基于统计的计算语言模型所具有的重要指导意义。     

基于主动学习与众包的农业知识标注体系及语料库构建

农业书籍与网络知识库作为领域专家撰写的蕴含了大量农学常识与农事经验的数据源，具有高可信、知识丰富、结构规范等特点。为了挖掘此类文本源中的农学知识，该文讨论了农业命名实体和实体关系的相关问题，首次提出了主动学习与众包相结合的农业知识标注体系。在农学专家的指导和参与下，构建了包含9类实体以及15大类、37小类语义关系的多源农业知识标注语料库，其中农业书籍源共3.7万个实体、3.5万个实体关系，百度百科源含1.1万个实体以及1.5万个实体关系。在实验部分，我们利用标注一致性评价标准对比了两类数据源的标注质量，并从实体识别、关系抽取两个方面证明了主动学习能够节约标注成本、提升标注效率和模型训练效果，为后续研究打下了坚实基础。     

基于协同集成学习的医疗实体标准化方法

医疗实体标准化旨在将电子病历、患者主诉等文本数据中非标准化术语映射为统一且规范的医疗实体。针对医学文本普遍存在的标注语料规模小、规范化程度低等领域特点，该文提出了一种基于多模型协同的集成学习框架，用以解决医疗实体标准化问题。该框架通过建立多模型之间的“合作与竞争”模式，能够兼具字符级、语义级等不同标准化方法的优势。具体而言，运用知识蒸馏技术进行协同学习，从各模型中汲取有效特征；利用竞争意识综合各模型的实体标准化结果，保证候选集的多样性。在CHIP-CDN 2021医疗实体标准化评测任务中，该文提出的方法在盲测数据集上达到了73.985%的F₁值，在包括百度BDKG、蚂蚁金融Antins、思必驰AIspeech在内的255支队伍中，取得了第二名的成绩。后续实验结果进一步表明，该方法可有效对医疗文本中的术语进行标准化处理。