基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

张量广义特征值的S-型包含区域

设{A,B}为m阶n维正则张量对,通过将指标集N={1,2,…,n}划分为非空真子集S及其补集S珚=N/S,利用分类讨论的思想以及张量对{A,B}某些元素选取的任意性和不等式缩放技巧,解决了张量对{A,B}的特征值定位问题,并给出张量对{A,B}特征值的S-型包含区域.数值结果表明,所得包含区域比已有包含区域更精确.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

贵州省城市化发展质量测度及区域差异分析

选取人口、经济、空间、社会4个子系统共14个城市化发展质量指标,构建贵州省城市化发展质量的评价体系,并用结构熵权法和均方差决策法计算权重,通过逐层加权法对2000—2013年贵州省9个市(州)城市化发展质量进行综合测度和差异比较.结果表明,贵州省9个市(州)城市化发展质量整体上呈上升状态,但上升速度缓慢;各市(州)之间的城市化发展质量的差异呈现出逐步递减的趋势,但在个别年份上有拉大的现象;贵州省城市化发展质量的空间格局为"一核多区"稳定型和不稳定型城市交替演进.     

电商打假背后：中国产业结构亟待升级

任何一个企业成长到一定体量、能影响多个行业生态时,都会在自身经济属性之外具备相应社会责任,如《蜘蛛侠》所言,"能力越大,责任越大",上市之后的阿里巴巴变得成熟了许多,它要做的已不仅是追求经济体量的增长,更要承担起相关社会责任。而这一次摆在阿里面前的,不是单纯的"打假",而是中国产业结构升级的迷局。     

西部地区工业化中产业结构的变动与发展

通过对西部经济发展潜力的分析，结合区域产业结构发展的一般理论，提出西部工业化过程中的产业结构调整战略，应由短期内的资源导向型逐步转向为长期的市场主导型。     

区域旅游资源调查中遥感技术应用研究

针对遥感技术的特点，分析了遥感技术在区域旅游资源调查中的作用，阐述了目视解译法、类比法、典型地区调查法和资料汇集法，以及访问座谈、发放调查表和旅游制图等辅助方法在确立解译标志时的应用。