城市内涝事理图谱构建方法及应用

为消除城市内涝事件的突发性和空间易变性对城市内涝灾害决策调度的影响,构建城市内涝事理图谱,并在此图谱上提出成因分析应用的框架。利用规则模板库抽取中文城市内涝语料库中的因果事件句,基于投票机制的深度神经网络融合方法抽取因果句中的事件,融合手工规则实现城市内涝事理图谱的构建。采用事理图谱自动生成以内涝点为中心的场景,用生成的场景自动生成并训练离散动态贝叶斯网络,并在该网络上进行内涝点成因分析。结果表明,所构建的城市内涝事理图谱能较好地描述所在城市的内涝演化规律,成因分析结果与真实结果对比表明,此方法能准确找到内涝点处产生内涝的成因,并排除有干扰影响的伪成因。     

Chinese Semantic Parsing Based on Feature Structure with Recursive Directed Graph

It is difficult to analyze semantic relations automatically, especially the semantic relations of Chinese special sentence patterns. In this paper, we apply a novel model feature structure to represent Chinese semantic relations, which is formalized as "recursive directed graph". We focus on Chinese special sentence patterns, including the complex noun phrase, verb-complement structure, pivotal sentences, serial verb sentence and subject-predicate predicate sentence. Feature structure facilitates a richer Chinese semantic information extraction when compared with dependency structure. The results show that using recursive directed graph is more suitable for extracting Chinese complex semantic relations.     

基于卷积神经网络和Kmeans的中文新闻事件检测与主题提取

中文新闻事件检测的主要任务是从大量新闻中自动检测出潜在的新事件。人工构建事件特征词进行检测费时费力。单纯依靠密度聚类或谱聚类方法进行事件检测,存在不同事件的触发词相关性高时,容易误判为同一事件。为此,提出基于卷积神经网络和K-means结合的中文新闻事件检测与主题提取,将新闻中的文本向量化,通过深度学习抽取文本深层特征。实验结果表明:所提方法构建的模型准确率、召回率优于单一聚类方法,可对中文新闻事件准确识别,快速检测新事件,提取新事件主题。     

融合多源日志辅助取证的事件场景关联方法

计算机取证牵涉的证据通常分布在多种不同的日志中,从多源日志进行事件场景关联对于辅助取证意义 重大。提出了一种融合多源日志的基于事件“前提/结果”因果关系的事件场景关联方法。首先用基于IDMEF格 式的数据模型表示来自多源日志的安全事件,再通过预先定义的事件“前提/结果”知识将这些事件关联成事件场 景。实验表明该文提出的方法可辅助取证人员自动关联多源日志信息,生成可视化的事件关联图。     

中文新闻关键事件的主题句识别

提出在单文档中通过提取主题句以获取关键事件信息的思想。根据新闻的体裁特点, 分析了新闻报道与事件的关系, 以及新闻标题在内容、形式和语言方面的特征。提出利用标题的提示性信息提取主题句来描述新闻关键事件的方法。该方法首先对新闻标题按信息含量进行分类, 然后结合新闻句子的词频、长度、位置、与标题的相似度等特征计算句子的重要性。实验表明, 该方法能够准确提取新闻主题句, 为进一步抽取事件信息打好了基础。     

策略管理中的事件处理机制研究

针对策略管理系统中事件的处理机制,首先给出了基于事件的策略管理模型,采用注册和订购的方式进行事件收集,由PDP实现事件的合成和不同域之间的事件中转,以尽量减少传播的事件数目,防止事件风暴的发生;然后给出了基于事件树的事件合成算法,用于解决事件乱序和事件覆盖问题,保证事件合成的准确性,为策略管理提供可靠的保障.     

Hedge Trimmer句子压缩技术的算法实现及改进

压缩技术旨在模拟人类的文本概括和信息提取能力。句子压缩技术是自动生成能够保留原句核心内容的,合乎语法的,语义连贯的简短句子。文章分析了英文句子压缩技术中基于句法分析的Hedge Trimmer压缩技术,讨论了相关压缩理论,探索其压缩过程并用类C语言进行算法实现。提出了好的压缩句应该至少满足以下3个标准：第一是保留原句的核心内容,第二是具有正确的语法,第三是压缩长度合理。在算法的评估工作中,从DUC 2003语料库中选取了624个原始句子和对应的人工压缩句,与Hedge Trimmer压缩算法自动生成的压缩句进行对照分析。发现5种压缩效果不理想的情况,分析其原因并提出了改进策略。最后,通过实例对改进算法生成的压缩句和原来算法生成的压缩句进行对比评估,证明了改良算法能够获得更理想的压缩句。在英文句子压缩领域,改良的Hedge Trimmer句子压缩算法值得推广和应用。     

On Translation of Long Sentences Based on the Novel-Of Time and the River

Of Time and the River is a famous novel written by American novelist–Thomas Wolfe who was a major American novelist of the early 20th century.His books are well received among Chinese readers.In the novel—Of Time and the River,we can find Wolfe’s frequent use of long sentences.In this paper,the skills of translating long sentences and the ways of analyzing sentence structures are discussed by several examples selected from the novel.Based on my own translation,we can find the importance of sentence structure analysis in translating long sentences.     

汉语复句本体模型初探

汉语的句子从结构上可以划分为单句和复句两大类,复句的意义容量比一般单句大,常表示人和人、事和事及人与物的逻辑意义关系．而复句一般由分句构成,各分句单独从其结构上看实际上就是小句．本文详细分析了复旬的静态结构及它与汉语小句的关系,在通过面向对象本体建模方法构造出的小句元模型的基础之上,初步探讨了复句静态本体模型．复句静态本体模型为中文信息处理从字、词处理级提升到句处理级及句处理级以上的研究提供了基础．     

基于核心依存图的新闻事件抽取

基于核心依存图(kernel dependency graph,KDG)的事件抽取主要通过语义结构进行匹配。在已构建的越-英-汉南海新闻框架网络基础上,主要对KDG语义分析模式、基于核心依存图的新闻事件抽取分析以及核心依存图生成和新闻事件信息抽取进行研究。研究重点包括典型KDG、零形式框架元素和框架元素融合等特殊KDG的分析模式,面向事件信息抽取的KDG的表示模式和标注例句自动生成KDG的过程。研究结果表明,基于KDG的事件信息抽取方法直观明了、语言学理据充分,具有一定的可行性,对新闻文本中的语义线索发现较为适合。目前已经可以从已完成框架语义标注的例句中自动生成KDG并抽取出相应的事件模型。     

基于Petri网的AUV水文学调查使命中任务调度过程的仿真

AUV水文学调查使命的任务调度过程是一个复杂的离散事件过程，包括了航渡、勘查、GPS校正、避碰等众多事件，各事件之间的转换是由各种战术规则和随机海洋环境所决定的，具有并行、异步和冲突竞争等特点，在建立了描述这些事件的Petri网的基础上，提出了处理并行和竞争变迁的实施原则，并对调度算法进行编程仿真，实现了AUV水文学调查使命的任务调度过程描述的可视化。     

中文句子视点流动的三个向度

中文句子和欧洲语言的句子，在视点的安排上有很大的差异，集中体现了中西文化不同的思维方式。中文句子的视点，相对于欧洲语言句子的静态视点，是具有流动性的动态视点。中文句子的流动，依托自然的声气单位——句读段，既在流动的顺次中体现事理逻辑，又在流动的局势中体现表达功能。这种局势体现为三个向度，即在表面上流水潺潺的句读段铺排中，因句子表达功能的不同，而有动向、名向和关系向三种不同的铺排格局。     

后疫情时代侨情危机状况识别方法

基于新冠疫情时代海外侨情危机事件频发,提出一种基于自动化信息要素抽取的新闻事件类型识别方法,对后疫情时代侨情新闻事件进行智能危机类别划分.首先,利用爬虫技术获取特定时间段的相关侨情事件新闻,进而采用信息抽取模型对语料数据进行信息要素抽取;然后,根据要素集的取值判断每条新闻的危机事件类型;最后,对2020年1月-8月的侨情新闻数据进行实证研究.结果表明:该方法不但能提升侨情分析的效率,还能进行多维度的危机状况信息可视化,有助于制定危机事件应对策略.     

CORBA事件服务的应用研究

分析了事件服务基于CORBA的松耦合、异步多点通信的特点。指出了CORBA事件服务在实际应用中的重要性和优越性,并对支持事件服务的推与拉方式、提供事件的生产者、消费者、以及为生产者与消费者提供连接的事件通道及相互间关系进行讨论。同时,针对开发股票价格监控系统中无类型事件服务的实现框架与步骤进行了说明。     

从功能对等角度看汉语兼语句的英译

英汉句子结构存在着差别,尤其体现在谓语动词上。相对英语而言,汉语兼语句为汉语一大特色。本文从分析汉语兼语句的结构特征入手,通过英汉句子谓语动词对比,以奈达的功能对等理论为指导探讨汉语兼语句的英译方法。     

汉语思维在英语写作句式中的负迁移

英汉思维模式不同,给中国的英语学习者带来一些负面影响,本文主要讨论汉语思维在英语写作句式中的负迁移。文章分析了英汉思维差异的表现,并举例说明这种思维差异导致英语学习者写出不地道甚至错误的英语句子,这些句子的问题主要体现在四个方面,即句子的主观倾向性、结构松散、重心置后和主题突出,最后作者就如何减少汉语思维的这种负迁移提出了一些教学建议。     

现代汉语双宾语句句法研究刍议

双宾语句是动词谓语句的下位类型之一。纵览语法探索的历史,关于这一语法现象的研究成果比较丰富,但目前还存在一些分歧。总结前贤时哲的研究成果发现,研究现代汉语双宾语句可以从形式入手,通过句法结构来探索句子内部的语义关系,将双宾语句认定为一个动词加上两个宾语后构成的句子。     

基于面向对象软件的故障树技术研究

故障树模型是导致系统失效的基本事件之间逻辑关系的图形表示,应用于系统失效模型的定性和定量分析.面向对象软件可靠性分析过程包括面向对象软件故障树构造、故障树简化及量化、依据基本事件失效概率确定系统失效( 顶部事件)的概率等.继承性是面向对象软件的特性.文章提出了一个从类的继承关系图( 类层次图或类格)构造面向对象软件故障树的构造算法,并且提出了构造多层故障树的设想 .     

汉语语句重音再分析

汉语的语句重音作为一种韵律变化,是一种语音现象,同时也是一种语法现象。依据语句的焦点,我们把汉语语句重音分为语义重音和对比重音两大类,分别叙述了两种重音的定义,理清了不同重音类别与汉语句法、语义以及语用之间的逻辑关系,并论证了新分类的正确性。文中对汉语语句重音的重新定位及其分类能够加深我们对相关领域的认识,并对现代汉语教材的编写提供有益的参考。     

基于序列标注的事件联合抽取方法

事件抽取是自然语言处理领域的重要研究方向。传统的事件类型抽取系统采用分类方式,无法解决跨句子的事件角色和事件类型匹配问题。为了解决该问题,提出一种基于序列标注的事件联合抽取模型,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提取全局特征和局部特征;并在浅层LSTM层共享参数实现联合抽取,以序列标注方式抽取事件论元并匹配事件类型。实验结果表明,模型能有效提取司法领域的文档事件信息。