肚液散GC指纹图谱建立及60Co-γ辐照灭菌对4种成分的影响

目的建立肚液散（甘草、麦芽、鸡内金等）GC指纹图谱,并考察60Co-γ辐照灭菌对乙酸龙脑酯、桂皮醛、丁香酚、肉豆蔻醚含有量的影响。方法该药物乙酸乙酯提取液的分析采用HP-5毛细管柱（0.32 mm×30 m, 0.25μm）;进样口温度240℃;FID检测器温度260℃。结果 13批样品指纹图谱中有13个共有峰,相似度大于0.930。4种成分在各自范围内线性关系良好（r≥0.999 7）,平均加样回收率93.62%～107.1%,RSD 2.3%～3.2%。辐照灭菌后,桂皮醛、丁香酚、肉豆蔻醚含有量无明显变化（P>0.05）;乙酸龙脑酯含有量在4.0 kGy下较稳定,在8.0 kGy下显著降低（P<0.05）。结论 60Co-γ辐照灭菌对肚液散挥发油成分稳定性有一定影响,故在保证灭菌效果前提下应选择低辐照剂量

A Structured Prediction Approach for Statistical Machine Translation

We propose a new formally syntax-based method for statistical machine translation. Transductions between parsing trees are transformed into a problem of sequence tagging, which is then tackled by a search- based structured prediction method. This allows us to automatically acquire transla- tion knowledge from a parallel corpus without the need of complex linguistic parsing. This method can achieve compa- rable results with phrase-based method (like Pharaoh), however, only about ten percent number of translation table is used. Experiments show that the structured pre- diction approach for SMT is promising for its strong ability at combining words

Text Classification Based on Labeled-LDA Model

LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型．通过在传统LDA模型中融入文本类别信息，文中提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA)．基于该模型可以在各类别上协同计算隐含主题的分配量，从而克服了传统LDA模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷．与传统LDA模型的实验对比表明：基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法可以有效改进文本分类的性能，在复旦大学中文语料库上micro_F1提高约5．7％，在英文语料库20newsgroup的comp子集上micro—F-提高约3％

A Rapid Algorithm to Chinese Named Entity Recognition Based on Single Character Hints

近年来条件随机场(CRF)模型在自然语言处理中的应用越来越广泛。标准的线性链(Linear-chain)模型一般采用L—BFGS参数估计方法，收敛速度慢。本文在分析模型复杂度的基础上提出了一种改进的快速CRF算法。该算法通过引入小规模单字特征降低特征的规模，并通过在推理过程中引入任务相关的人工知识压缩Viterbi和Baum-Welch格搜索空间，提高了训练的速度。在中文863命名实体识别评测语料和SIGHAN06语料集上进行的实验表明，该算法在不影响中文命名实体识别精度的同时，有效地降低了模型的训练代价

基于单字提示特征的中文命名实体识别快速算法

近年来条件随机场(CRF)模型在自然语言处理中的应用越来越广泛。标准的线性链(linear-chain)模型一般采用L-BFGS参数估计方法，收敛速度慢。本文在分析模型复杂度的基础上提出了一种改进的快速CRF算法。该算法通过引入小规模单字特征降低特征的规模，并通过在推理过程中引入任务相关的人工知识压缩Viterbi和Baum-Welch格搜索空间，提高了训练的速度。在中文863命名实体识别评测语料和SIGHAN06语料集上进行的实验表明，该算法在不影响中文命名实体识别精度的同时，有效地降低了模型的训练代价中国中文信息学

Study on the Chinese Named Entity Recognition Using Small Scale Character Tail Hints

本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征．实验表明，该特征与词类特征具有一定的互补性，联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能，特别是机构名的识别精度．该系统在我国863简体命名实体识别评测语料上专名(人名、地名和机构名)总体F1值达踞．76％，超过当年最佳系统8．63个百分点．在SIGHAN 2006命名实体识别语料上的结果也居于前列

Ｒelationship between grit and self-esteem in middle school students: the mediating role of self-identity

目的探讨中学生坚毅、自我同一性与自尊的关系,为中学生坚毅的研究提供依据。方法采用分层整群抽样法于2019年3月选取福建某市2所普通中学1 476名中学生作为研究对象,采用坚毅量表(Grit-12)、自我同一性量表(SIS)、自尊量表(SES)进行问卷调查。结果相关分析表明,中学生坚毅的坚持努力、兴趣一致与自我同一性和自尊均呈正相关(r值分别为0.40,0.31; 0.46,0.18,P值均&lt;0.01),自我同一性与自尊呈正相关(r=0.67,P&lt;0.01)。中介作用检验结果表明,自我同一性在坚毅的坚持努力与自尊之间起部分中介作用,中介效应占总效应的50.38%;自我同一性在坚毅的兴趣一致与自尊之间起完全中介作用。结论中学生自我同一性在坚毅的坚持努力对自尊的关系中具有部分中介效应,在坚毅的兴趣一致对自尊的关系中具有完全中介效应。</p

基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法

Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。通过在传统LDA模型中融入文本类别信息，本文提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA)。基于该模型可以计算出隐含主题在各类别上的分配量，从而克服了传统LDA模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷。与传统LDA模型的实验对比表明，基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法可以有效改进文本分类的性能：在复且中文语料库上micro_F1提高约5.7％，在英文语料库20n中国中文信息学