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161.
提出了结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法。具体实现过程中,首先,利用少量的已标注样本训练分类器,对非标注样本进行测试,获取自动标注结果及其置信度:其次,通过置信度计算每个样本的整体置信度,挑选出低置信度即不确定性高的样本待标注:最后,对待标注样本中置信度低的词语进行人工标注,而置信度高的部分则采用自动标注结果。实验表明,该方法可以在确保抽取性能的同时有效地减小人工标注语料的开销。 相似文献
162.
抗油抗高矿化度泡沫排水剂的室内研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对国内高温深井、高凝析油气井开采后期井底产生大量积液影响正常生产的实际情况,研制出了一种
在高温高含凝析油条件下起泡性和泡沫稳定性良好的泡排剂,能显著提高气井采收率,稳定气井产量。采用改
进Ross–miles 法对各种单一起泡剂的起泡性和泡沫稳定性进行评价筛选,最终选用SDS、CAB、SBFA–30 进行复
配,为了进一步提高泡沫的稳定性,还添加聚乙烯醇(PVA)作为稳泡剂。通过正交实验优化出最佳复配体系为
0.1%SDS+0.1%CAB +0.05%SBFA–30+0.02%PVA,实验结果表明,该复配体系在150 ℃、凝析油体积分数高达50% 具
有良好的起泡性和稳泡性。 相似文献
163.
针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题, 提出一种利用DBN (deep belief nets)模型的Deep Learning 学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM (restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP (back-propagation)网络组成, RBM网络确保特征向量映射达到最优, 最后一层 BP 网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类, 从而训练指代消解分类器。在 ACE04 英文语料及ACE05中文语料上进行测试, 实验结果表明, 增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外, 引入对特征集 合的抽象分层因素, 也对系统性能的提升产生积极作用。 相似文献
164.
采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。 相似文献
165.
根据清华汉语树库的标注方法, 利用规则从中提取复句关系词并标注其类别, 然后分别抽取带功能标记和不带功能标记的自动句法树的句法、词法、位置特征, 进行复句关系词的识别和分类。实验结果表明, 复句关系词判断准确率达95.7%, 复句关系词类别判断F1值为77.2%。 相似文献
166.
167.
168.
CO_2加氢制甲醇用碳纳米管促进的高效新型CuO-ZnO-ZrO_2基催化剂 总被引:3,自引:1,他引:2
用一种金属Co修饰多壁碳纳米管基复合材料(y%Co/CNT)作为促进剂,制备一种高效新型的y%Co/CNT促进CuO-ZnO-ZrO2基催化剂(记为CuiZnjZrk-x%(y%Co/CNT)),考察其对CO2加氢制甲醇的催化性能.实验结果显示,在组成经优化的Cu8Zn2Zr5-10%(4.5%Co/CNT)催化剂上,5.0 MPa,523 K,V(H2)∶V(CO2)∶V(N2)=69∶23∶8,GHSV=25 000 mL/(h.g)的反应条件下,CO2加氢的转化频率达4.99×10-3s-1,分别是相同条件下非促进的原基质Cu8Zn2Zr5和单纯CNT促进的对应物Cu8Zn2Zr5-10%CNT上的相应值(4.31×10-3和4.64×10-3s-1)的1.16和1.08倍;催化剂的表征结果显示,金属Co修饰CNT促进的催化剂对H2优良的吸附活化性能对CO2加氢转化频率(TOF)的显著提高起主要作用.在CO2加氢产物中甲醇的C-基选择性达97.9%,单程时空产率为699 mg/(h.g),具有实用前景. 相似文献
169.
170.
为了适应煤炭工业发展的需要,促进煤矿安全生产状况的根本好转,对煤矿在职职工进行安全技术培训是一项十分重要的战略性任务。本文首先介绍了关于机电设备进行安全技术培训的重要性,重点分析机电作业人员安全技术培训存在的问题,并针对这些问题提出的改进措施,确保煤矿企业的安全生产。 相似文献