词语情感倾向性识别

中文倾向性研究是针对文本内容获得有用的倾向性信息和知识,它已经成为自然语言处理的研究热点.本文首先分析了国内外关于倾向性的研究现状,然后重点介绍了情感词识别和情感词极性判别的方法和技术.同时在对现有的情感词极性判别技术的基础上,提出了一种基于改进的HowNet处理情感词极性判别的方法.实验结果表明,本方法在词语级上达到了较好的效果.     

中医术语“经络”的英译辨析

中医术语＂经络＂是中医独有的概念,其英译在国内词典和国际标准中都存在直译（meridian and collateral）和意译（channel and collateral）并用的现象。根据＂经络＂的命名及含义,结合功能翻译理论分析该词的两个译本,得出将该词直译为meridian and collateral能准确地传递原文信息、更易于目的语读者理解和接受,而且回译性更好。     

一种适用于3GPP LTE下行链路的低复杂度信道估计算法

本文研究了LTE(Long Term Evolution)系统下行链路的信道估计算法。基于LTE通信协议中参考信号的设计,提出了一种新的信道估计算法。该算法引入ACM（Adaptive Channel Manager,自适应控制器）和噪声抑制滤波器,将ACM的输出与预先设定的门限比较,若输出高于此门限则使用噪声抑制滤波器进行滤波。仿真结果表明,本文提出的算法相对于LTE信道估计算法在增加很少计算复杂度的情况下,获得了性能改善。     

可变年金的定价与套期保值策略

研究基于中国目前金融市场发展情况下结构化产品可变年金中的隐含期权(GMIB)的定价方法的选择以及可能的套期保值策略.文章应用风险中性世界定价方法,针对三因子CIR利率期限结构模型及双指数扩散跳跃模型采用了无离散误差的蒙特卡罗模拟方法对GMIB定价,提出了扩展的GMIB的路径免疫套期保值策略,分析结果表明,这种套期策略具有鲁棒性,因此能对中国金融市场未来几年里设计与发行这一国外资本市场的较为活跃的嵌套GMIB类的产品提供一定的借鉴与指导意见.     

一种双向长短时记忆循环神经网络的问句语义关系识别方法

提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络的问句语义关系识别方法.利用循环神经网络直接从词学习问句的语义特征表示,不需要自然语言处理工具进行特征抽取,有效避免了误差传递问题.同时,在网络中加入双向结构和长短时记忆模块,有效改善传统循环神经网络在训练过程中的"梯度弥散"问题.加入基于主实体位置的分段最大池化操作,相对于传统单一最大池化,能保留问句文本中的有效语义特征.通过在电力领域真实问题集上实验比较,本方法相对于传统方法能有效提升问句语义关系识别的性能,问句语义关系分类结果F1值提高4.5%.     

基于模糊回归技术的交易所国债利率期限结构研究

介绍模糊利率期限结构模型，并采用该方法对中国交易所国债市场利率期限结构的预期作用进行实证分析，结果显示中国交易所国债市场模糊利率期限结构还是能够反映利率变化的。通过与西班牙国债市场模糊利率期限结构的比较，发现短期国债的数量和国债付息频率可能是造成两者模糊利率期限结构形状不同的原因，并使用实验的方法进行了验证．结果表明增加短期国债的数量和改变国债的付息频率有助于增加中国交易所国债市场利率期限结构的信息含量。     

基于分位数回归的样条函数法拟合国债利率期限结构

通过引入分位数回归的方法,用多项式样条拟合上交所国债市场的利率期限结构,获得了一个稳健的估计,并有效地识别出错误定价的债券.     

一种短期电力负荷预测新方法的研究与应用

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型。对山东地区1年的实际数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(夏季典型日负荷)也有较好的预测精度。     

非谐晶体势能四次方项对晶体比热的贡献

本文利用演化算符和Wick定理计算了晶格振动哈密顿算符中非谐振动四次方项的统计平均值,及其对固体比热的贡献。并将此结果与Maradudin等人的结果进行了比较。     

科技术语藏文翻译的理论与实践

本文系统地提出了解决科技藏语翻译严重不规范问题的方案;科技名词的译名总原则是挖创借相结合,以借为主,意译和音译相结合,借音以国际通用名称为基础,以字母对应关系来译命,使其符合科学性、通用性和简洁性的要求;科技语句的藏文翻译在“信、达、雅”的基础上,强调突出科技语言的特点和科技读写习惯。