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.     

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%。     

浅谈英语定语从句的讲解

现在越来越多的人正在学习英语。学好英语对我们来说非常重要,但要学好英语,需要记忆大量的单词和语法,尤其是定语从句,对学生来说是很困难的。     

模糊逻辑函数中短语的可消性

设Ｆ＝ａＰ＋ａ＿１Ｐ＿１＋……＋ａ＿ｍＰ＿ｍ是非冗余析取范式，本文获得了当ａ＞０．５时，ａＰ可消当且仅当ａＰ是冗余项，当ａ≤０．５时，给出了ａＰ可消的一个判别准则，然后归纳出短语可消性的判定法则。     

对形体分析法标注尺寸的改进

应用定点、定线所需坐标原理,提出了如何使工程图标注尺寸齐全的一种方法-数线法,对形体分析法标注尺寸进行了改进,可以避免多注或少注尺寸.数线法在教师教学、学生学习、工程技术人员出图中应用非常方便.     

一种高性能英文词性标注器的设计与实现

针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.     

语音数据库标注系统的初步设计

此设计旨在完成语音数据库系统的语音标注工作，定义了标注件的格式和标注系统的主要功能。     

AutoCAD系统机械图尺寸及公差自动标注功能的开发

本文论述了以微机辅助绘图软件ＡｕｔｏＣＡＤ为图形支撑软件实现机械图尺寸公差自动标注和尺寸标注的程序设计方法。用这种方法设计的程序面向用户，标注参数易于控制，使尺寸公差自动标注成为可能。     

孔系尺寸的自动标注

提出自动标注尺寸的一些算法，使三坐标测量机能够将孔系的测量值通过标注有尺寸的图形直接报告给用户．