我所参与的新元素的中文定名

本文介绍了新元素111、112、114、116号的中文定名的过程、方法以及新元素定名工作的依据,探讨了化学元素中文定名的汉字使用的特点。     

公路工程地质勘察的岩土分类定名刍议

通过对现行公路工程地质勘察规范中岩土分类定名规定的分析,阐明其不便之处,提出了能满足规范原则要求、简明适用、便于资料共享的分类定名方案.     

钠长石玉的定名探讨

本文对钠长石玉的外观、宝石学性质与不同类型的翡翠进行对比,并简要分析了钠长石玉与翡翠的地质关系,结合翡翠定义在历届国家珠宝玉石标准中的变迁,得出钠长石玉应该被划分为翡翠的一个品种。     

虞和钦的有机化学名词:中文有机化学名词系统命名的开始

19世纪时，中文有机化学名词大部分是音译的，常常过于冗长，不仅很难说，记忆也很困难。在日本留学的虞和钦（1879～1944年）重新开始中文有机化学名词系统的命名。在1908年出版的《中国有机化学命名草》中，他按照有机化合物的化学性质和结构来翻译，并搭配数字和官能基来表示有机化合物的组成和结构，这些命名对于后来中文有机化学名词的发展产生深远的影响。     

中文篇章零元素语料库构建

针对中文零指代问题, 从篇章视角进行理论分析, 并完成中文篇章零元素语料库(Chinese Discourse Zero Corpus, CDZC)的构建工作。首先, 整理和分析已有的理论研究以及语料资源, 探究篇章层面中文零元素语料库标注的必要性。然后, 采用自底向上、前向搜索的标注策略和人机结合的半自动标注方式, 完成CDZC语料库的构建。最后, 对该语料库进行一系列详细的统计分析。结果表明, CDZC能够充分反映出中文零元素省略的语言特点, 为相关研究提供语料资源支持。     

基于中文Web社会网络的提取、测量与分析

从中文Web中提取人名实体,设计了3种人物间关系定义,并以此为基础构建一个人物间关系网络。通过计算一些社会网络研究中常用的属性指标,验证了社会网络中的一些常见现象,例如“小世界现象”。对社会网络的分析工作包括两个方面:一方面,使用主成份分析来帮助划分人物关系网络,并将划分结果与对应的人物属性相比较,结果表明人物职业较之籍贯和性别等属性更符合来自Web社会网络中的结构划分;另一方面,根据人名在Web中热点程度排序,并按照顺序依次选择3组不同大小的人物列表分别构建社会网络,以此来观察随着人物的增加该社会网络的演化现象,并发现构建的人物关系网络结构是一个单核心的网络。     

金融领域中文命名实体识别研究进展

命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)作为自然语言处理的基本任务之一,一直以来都是国内外研究的热点.随着金融互联网的快速发展,迄今为止,金融领域中文NER不断进步,并得以应用到其他金融业务中.为了方便研究者了解金融领域中文NER方法的发展状况和未来发展趋势,进行了一项相关方法的研究和总结.首先,介绍了NER的相关概念和金融领域中文NER的特点;然后,按照金融领域中文NER的发展历程,将研究方法分为基于字典和规则的方法、基于统计机器学习的方法和基于深度学习的方法,并详细介绍了每类方法的特点和典型模型;接下来,简要概括了金融领域中文NER的公开数据集和工具、评估方法及其应用;最后,向读者阐述了目前面临的挑战和未来的发展趋势.     

多特征中文命名实体识别

命名实体识别任务是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的类别中.目前主流的中文命名实体识别的模型是基于字符的命名实体识别模型.该模型在使用句法特征之前,需先进行分词,不能很好的引入句子的句法信息.另外,基于字符的模型没有利用词典中的先验词典信息,以及中文偏旁部首蕴含的象形信息.针对上述问题,论文提出了融合句法和多粒度语义信息的多特征中文命名实体识别模型.实验证明论文模型相对目前主流模型有了较大的提高,同时论文还通过实验分析了各种特征对模型识别效果的影响.     

土工试验中细粒土定名的几个问题探讨

土的分类定名是室内测试的重要内容,正确地对土分类与定名与整个工程质量息息相关。文中对粒径小于0.25mm的细粒土,粉砂、粉土与粉质粘土的土工试验定名中较易混淆和存在的疑难问题进行了剖析并提出了解决方法。     

论中文期刊订购原则

以四川师范大学图书馆为例,采用理论与实际相结合的方法,对高校图书馆中文期刊订购原则进行了探讨。     

浅析辉石与角闪石的鉴定特征及其岩石定名依据

本文利用第一手材料,从微观的角度出发,研究了辉石、角闪石的结晶特点、光学性质、蚀变产物及其鉴定特征,为微观镜下准确地鉴定辉石、角闪石提供较为可靠的依据。     

有机物系统命名原则的核心

讨论了有机物系统命名原则的核心问题，归纳总结出一个突出重点，便于准确、熟练掌握的“三最原则”，即最长碳链、最多取代、最小位次。     

基于BERT-IDCNN-CRF的中文命名实体识别方法

预训练语言模型能够表达句子丰富的句法和语法信息,并且能够对词的多义性建模,在自然语言处理中有着广泛的应用,BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练语言模型是其中之一。在基于BERT微调的命名实体识别方法中,存在的问题是训练参数过多,训练时间过长。针对这个问题提出了基于BERT-IDCNN-CRF(BERT-iterated dilated convolutional neural network-conditional random field)的中文命名实体识别方法,该方法通过BERT预训练语言模型得到字的上下文表示,再将字向量序列输入IDCNN-CRF模型中进行训练,训练过程中保持BERT参数不变,只训练IDCNN-CRF部分,在保持多义性的同时减少了训练参数。实验表明,该模型在MSRA语料上F1值能够达到94.41%,在中文命名实体任务上优于目前最好的Lattice-LSTM模型,提高了1.23%;与基于BERT微调的方法相比,该方法的F1值略低但是训练时间大幅度缩短。将该模型应用于信息安全、电网电磁环境舆情等领域的敏感实体识别,速度更快,响应更及时。     

从汉文教育到国际中文教育：概念史视角下的变迁

自一千多年前的汉文教育以来,国际中文教育作为“自在”的教育形态经历了长期历史积淀。中华人民共和国成立后,又经历了从对外汉语教学到汉语国际教育,再到国际中文教育的“自觉”发展过程。本文从概念史视角出发,通过考察“国际中文教育”在各个阶段的发展进程以及核心概念的演变史,探究了国际中文教育的概念发展变迁。国际中文教育作为一个“自觉”的学术新概念,必将在促进全球中文传承与传播,促进中文成为重要的国际公共产品,增强中华文明传播力影响力,深化中外文明交流互鉴和构建人类命运共同体中发挥更大的作用。     

基于主题标签和CRF的中文微博命名实体识别

近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体的识别研究提供了一种全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,论文提出了一种规则与统计相结合的中文微博命名实体识别方法.该方法首先利用中文微博的主题标签对处理后的数据进行筛选,然后再选取合适的特征模板,并利用条件随机场模型(Conditional random fields, CRF)进行实体识别.为了满足实验要求,该文将传统网页爬虫方法与API接口采集方法相结合进行微博数据采集.实验结果表明,该方法能够有效提高中文微博命名实体的识别效果.     

高校图书馆纸质中文期刊订购原则的研究

介绍了高校图书馆纸质期刊现状,阐述了科学技术的发展对传统期刊的影响,提出了高校图书馆纸质中文期刊的订购原则。     

融合词性与双向时间卷积网络的中文命名实体识别方法

针对目前中文命名时实体识别方法中存在的中文边界识别困难、模型梯度、文本特征不够充分等问题,提出了一种融合词性特征与双向时间卷积网络的中文命名时实体识别模型。该模型提出使用XLNet预训练语言模型生成对应的词嵌入表示,融合后使用双向时间卷积网络提取文本前向特征与后向特征。实验中对时间卷积网络的空洞因子、卷积层数和卷积核数进行参数实验并分析其影响原因,结果表明,该模型与其他模型相比,能够更准确且有效地提取文本中的实体。     

公共图书馆中文核心期刊的确立原则

中文核心期刊的确立,关乎公共图书馆的馆藏质量和读者的文献使用率。从图书馆实践的角度,阐述了公共图书馆确立中文核心期刊的原则。     

基于改进的隐马尔科夫模型的中文命名实体识别算法

文章主要讨论了自然语言处理中的关键技术中文命名实体识别.在总结中文命名实体识别的特点和难点的基础上提出了三种常用的识别方法.重点研究了基于统计方法的隐马尔科夫模型在命名实体识别中的应用,同时指出传统的隐马尔科夫模型在实体识别中存在的局限性,对其进行分析并作出进一步改进.     

词典信息分层调整的中文命名实体识别方法

在中文命名实体识别任务中,字信息融合词汇信息能丰富文本特征,但一个字可能对应多个候选词汇,容易产生词汇冲突,融合无关词汇信息会影响模型的识别效果,对此提出了词典信息分层调整的中文命名实体识别方法。首先将所有潜在词语按照词语长度进行分层,通过高层词语反馈调整低层词语的权重来保留更有用的信息,以此缓解语义偏差问题和降低词汇冲突影响;然后将词汇信息拼接到字信息来增强文本特征表示。在Resume和Weibo数据集上的实验结果表明,本文方法与传统方法相比具有更优的效果。