半监督卷积神经网络的词义消歧

为了解决有标签语料获取困难的问题，提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先，提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，利用词向量工具将消歧特征向量化；然后，对有标签语料进行预处理，获取初始化聚类中心和阈值，同时，使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练，利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类，选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中，不断重复上述过程，直到训练语料不再扩大为止；最后，使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料，使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.      

百花齐放创新为先——记第十五届国际消防设备技术交流展览会

五月初的北京,正是百花齐放的季节,国家会议中心和奥林匹克公园迎来了第十五届国际消防设备技术交流展览会(CHINA FIRE).每两年一届的CHINA FIRE展览会被称为"中国消防行业的汉诺威(IAA)",它为促进世界各国之间消防技术的交流与合作,消防科学技术进步以及消防产业的发展发挥着越来越重要的作用.     

我国压缩空气泡沫消防车市场分析及发展趋势

压缩空气泡沫消防车概述 压缩空气泡沫消防车具有高效泡沫灭火、抢险救援、火场照明、水罐泵浦等四大功能.其作用就是把一滴水经过压缩空气泡沫系统变成多个泡沫,而每一个泡沫的灭火功效与一滴水的功效相等,因此大大提高了灭火效果,是对付高层火灾的有力武器.压缩空气泡沫消防车主要由消防泵、压缩空气系统、泡沫比例混合系统、喷射装置、管路系统等组成,其液罐内配备有水和泡沫,通过压缩空气泡沫系统喷射泡沫.它是扑救A、B类火灾的理想灭火剂,尤其A类火灾场所,诸如建筑物、森林及灌木丛、草场、垃圾填埋场、纸张、谷物、轮胎等固体物质火灾,还有运输工具内部火灾等.     

武隆县油坊沟滑坡机理与稳定性分析

武隆县油坊沟滑坡是受地层岩性、地质构造和地形地貌的影响,在水的长期作用下,产生滑动而形成的基岩、顺层、巨厚层、推移式的巨型古滑坡,局部有滑动可能,危害严重,应予治理.     

一种半监督的汉语词义消歧方法

为了解决自然语言处理领域中的一词多义问题,本文提出了一种利用多种语言学知识和词义消歧模型的半监督消歧方法. 首先,以歧义词汇左、右邻接词单元的词形、词性和译文作为消歧特征,来构建贝叶斯 （Bayes） 词义分类器,并以歧义词汇左、右邻接词单元的词形和词性作为消歧特征,来构建最大熵 （maximum entropy,ME） 词义分类器;其次,采用Co-Training算法并结合大量无标注语料来优化词义消歧模型;再次,进行了优化实验,在实验中,使用SemEval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学的无标注语料来优化贝叶斯分类器和最大熵分类器;最后,对优化后的词义消歧模型进行测试. 测试结果表明:与基于支持向量机 （support vector machine,SVM） 的词义消歧方法相比,本文所提出方法的消歧准确率提高了0.9%. 词义消歧的性能有所提高.