基于多元语义特征和图卷积神经网络的短文本分类模型

在互联网和社交媒体迅猛发展的背景下,网络中出现了大量的短文本数据,这些数据在舆情监控、情感分析和新闻分类等自然语言处理领域展现出了非常高的经济和学术价值.但短文本数据固有的特征给短文本分类带来了不小的挑战,如文本稀疏和缺乏丰富的上下文语义等.针对这些问题,提出了一种结合多元语义特征和图卷积神经网络（GCN）的短文本分类模型,该模型通过哈尔滨工业大学的语言技术平台获取短文本的多种语义特征,并将这些语义特征同短文本一起构建一个多元异构图,然后将其作为GCN的输入,利用GCN学习短文本更深层特征,最后通过Softmax函数获取每个类别的概率分布,进而实现短文本分类.试验结果表明,本模型在短文本分类的F1评分上比传统单一模型提高了4%.     

核子-核子散射的光学模型研究

叙述了核子—核子的光学模型势的研究进展及其在电子—原子散射中的应用,同时还涉及到核数据及光学模型的应用．     

一株高产碱性蛋白酶海洋细菌的筛选及发酵条件的优化

为了获得碱性蛋白酶高产菌株,从采集的海泥中筛选得到20株具有一定产碱性蛋白酶能力的菌株,经过复筛得到5株产酶能力较高的菌株,其中菌株SDL9产碱性蛋白酶能力强、pH耐受范围广。考察了培养基初始pH值、培养温度、培养时间、装液量、接种量等单因素对菌株SDL9产酶能力的影响,然后进行正交试验分析,得出该菌的较佳发酵条件为pH值9.0、发酵时间18 h、20 mL培养液/50 mL三角瓶和接种量3%。影响产酶的强弱顺序为:pH值、培养时间、接种量、装液量,菌株SDL9在较佳发酵条件下的发酵液的最大酶活力达197.58 U/mL。本研究表明从秦皇岛海域可以获得碱性蛋白酶高产菌株,丰富了菌种资源。