不同催化剂合成聚酯的等温结晶行为

以三氧化二锑、铝酸钠、硅酸钠为催化剂,采用DMT路线合成聚酯,对聚合产物进行等温结晶动力学研究.结果表明:以铝酸钠和硅酸钠作为催化剂,并未改变PET切片的等温结晶规律,且催化所得聚酯的结晶能力比常规Sb2O3催化的聚酯略有提高.     

Wolbachia在灰飞虱体内的分布

灰飞虱（Laodelphax striatellus)能传播水稻条纹叶枯病,是我国主要的水稻害虫,有些灰飞虱体内含有细胞内共生菌－Wolbachia。Wolbachia是一种细胞质遗传的细胞内共生菌,这类细菌改变了宿主的生殖行为,引起细胞质不相容（CI）,雌性化及孤雌生殖等现象,导致带有Wolbachia的宿主具有生殖优势。采用PCR和Western杂交的方法分析Wolbachia的灰飞虱体内不同组织的分布状况,发现灰飞虱体内Wolbachia除存在于生殖组织外,还广泛分布在头、胸、腹、唾液腺、消化道等非生殖组织中。这种广泛的分布状态说明Wolbachia是在昆虫体内引入、表达与传播外源基因的良好媒介。     

基于图注意力网络的舆情演变预测研究

要想实现对纷繁复杂的网络舆情的监控和管理,预防舆情危机的突发状况,一个关键的解决方案就是对网络舆情事件的发展趋势进行预测.然而,目前针对舆情演变预测的研究工作却十分有限,尤其是社交网络环境中的舆情演变预测.本文将评论文本的情感值作为演变预测的对象,利用情感词和舆情事件中评论文本的语义相似度,为事件发展的每个时间段都构造一个对应的图结构,再结合门控循环单元（GRU）与图注意力网络（GAT）对情感时间序列进行预测.为了验证模型的有效性,本文以Twitter中弗洛伊德事件的评论文本作为数据集,开展与基于图卷积网络的预测模型的对比实验.实验结果表明,本文提出模型的R²决定系数为0.569,平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）均小于基于图卷积网络的预测模型,能较好地实现舆情事件中评论文本的情感演变预测.     

高中英语写作教学之我见

英语写作无论在哪个阶段都非常重要,是考查学生英语综合知识的运用能力,这对学生今后总体的发展有着一定的辅助作用。高中英语写作是以往高考英语考试的重点题型之一,这不仅考查了学生的英语水平,而且还了解到英语教师教授了多少知识给学生,是一项综合题型。然而,高中英语写作教学中教师和学生都存在一些问题,这很大程度影响了英语教学水平,教师需要针对此情况认真分析,找到完善的对策进行优化。     

一种基于语义增强和指导路由机制的方面级情感三元组抽取方法

目前，细粒度情感分析已在观点挖掘、文本过滤等域获得广泛应用，通过细粒度情感分析，能完成更精准的文本理解和结果判断.其中，包含方面、观点和情感极性的情感三元组抽取任务是一个具有代表性的细粒度情感分析任务，且大多数相关研究是基于管道模型和端到端模型开展的.然而，一方面，管道模型本质为两阶段模型，存在错误传播的问题；另一方面，端到端模型也无法充分利用句子中各组成之间的联系，存在高层次语义关系捕获能力欠缺的问题.为解决以上问题，本文对句法和语义知识进行特征补充，提出一个基于语义增强和指导路由机制的情感三元组抽取方法(ASTE-SEGRM).首先，基于键值对网络学习源文本的句法特征和词性特征.区别于以往的建模方式，本文所提方法动态捕捉不同句法及词性类型的重要程度，并赋予不同的权重，以实现语义增强；其次，受启发于迭代路由机制，引入指导路由机制构建神经网络，使用先验知识指导情感三元组的抽取；最后，在四个基准数据集上的实验结果证明，本文所提方法优于数个基线模型.     

基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测

有效预测舆情事件的热点内容有利于提高对舆论导向的把控能力和对公众诉求的预判能力. 然而，现有的舆情预测工作大多关注事件整体趋势指标或情感极性的演变预测，鲜有针对舆情事件热点内容的预测研究. 为解决以上问题，本文提出一种基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测方法：以舆情事件的热点词作为预测对象，首先，通过演化图卷积网络学习各时间片词语的空间关联关系；然后，使用门控循环单元捕捉各时间片词语特征的时序变化；最后，通过全连接层进行输出，实现对舆情事件热点词的预测. 以微博上两个不同的舆情突发事件的相关文本作为数据集，与两种现有热点词预测方法开展对比实验. 实验结果表明，该方法在两个数据集上的精确率分别达到51.21%和50.98%，召回率分别达到50.17%和48.15%，F1值分别达到50.68%和49.52%，均高于两种对比方法，能够更好地完成舆情事件中热点词的预测.