市场经济条件下国有企业劳动者收入结构研究

在社会主义市场经济体制建立过程中,国有企业劳动者收入结构不合理的状况日益突出,必须给予足够的关注。要根据公有制与市场经济相结合的原则,在劳动者个人消费品分配问题上,通过按生产要素分配的形式来实现按劳分配的内容,让国有企业劳动者个人能以生产资料所有者的身份直接参与企业资本利润的分享

Research on the Establishment of Song Dynasty Poetry Corpus and the Computational Methods of Style Identification and Emotion Analysis

计算诗学是计算机自然语言处理技术的一个全新应用领域，其主要内容是建立诗词语料库，采用现代自然语言处理中的技术来挖掘语料库中所蕴含的信息，以此来辅助文学工作者们对诗词进行研究。本文以计算机辅助研究宋词为目的，建立全宋词语料库，并在此基础上开展了对宋词风格和情感分析的计算方法的初步研究。主要内容如下： 由于机器学习和古典文学数字化的需要，本文提出的方法和实验研究都基于语料库的数据驱动进行。语料库建设工作主要包括：基于统计抽词建立词表，结合格律特点对宋词进行切分，对宋词进行词性等方面的标注。同时，本文还建立了相关宋词知识库。该方面工作是整个课题的研究基础，具有十分重要的意义，主要内容集中在第二章到...Computational Poetry is a new application field for computer natural language processing technology. The major work is to establish the poem corpus for the application of NLP knowledge mining in the assistant research on the poetry. To help us to know the Song Dynasty poetry, in the present paper, we set up the correlative annotated corpus and develop the primary research on computational methods ...学位：工学硕士院系专业：软件学院_计算机应用技术学号：20044002

A Sentence Segmentation Method for Ancient Chinese Texts Based on Recurrent Neural Network

提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU (gated recurrent; unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中, 该算法不仅利用神经网络输出的概率分布, 还进一步引入状态转移概率和长度惩罚,; 以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明, 所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。This paper proposes an automatic sentence segmentation method for; ancient Chinese texts based on recurrent neural network (RNN). A; bi-directional RNN structure with gated recurrent units (GRU) is; implemented, and state transition probability and length penalty are; employed in decoding to improve the accuracy. Experimental results show; that proposed model achieves higher F1 score than traditional methods.教育部专项简繁汉字智能转换系统; 国家科技支撑计划项目; 教育部博士点基金; 国家自然科学基金; CCF中文信息技术开放课

贝叶斯分类在词义消歧中的分析

词义消歧是自然语言处理中的一个核心问题,尝试了基于单纯贝叶新概率模型的消歧方法,取得了好的效果。由于该方法在抽取上下文特征时没有进行合理的选择,致使一些无用的信息混入其中降低了贝叶斯分类器的分类准确率。利用词根词性提高了上下文特征抽取的有效性,并且尝试寻找上下文中的指示词这种特征进行消歧

Neural Machine Translation with Deep Attention

该论文提出一种深层的注意机制，用于融合深层编码器和深层解码器之间的语义信息，从而进一步增强翻译系统建模源语言和目标语言之间翻译关系的能力。该论文提出的模型可以利用低层注意机制学习到的上下文信息，自动地判定如何从相应的编码层中提取、过滤源端语义信息并融入到相应的解码层之中，从而使高层注意机制拥有更充分的信息来建模深层次的翻译关系，并促使模型的隐层表示更适合目标词汇的预测。在中英、英德和英法三个翻译任务上，新模型取得了近乎最先进的翻译结果。该研究工作由我校软件学院苏劲松老师团队和天津大学熊德意老师团队合作完成。通讯作者为我校软件学院苏劲松副教授，第一作者为我校软件学院硕士生张飚。【Abstract】Deepening neural models has been proven very successful in improving the model's capacity when solving complex learning tasks, such as the machine translation task. Previous efforts on deep neural machine translation mainly focus on the encoder and the decoder, while little on the attention mechanism. However, the attention mechanism is of vital importance to induce the translation correspondence between different languages where shallow neural networks are relatively insufficient, especially when the encoder and decoder are deep. In this paper, we propose a deep attention model (DeepAtt). Based on the low-level attention information, DeepAtt is capable of automatically determining what should be passed or suppressed from the corresponding encoder layer so as to make the distributed representation appropriate for high-level attention and translation. We conduct experiments on NIST Chinese-English, WMT English-German and WMT English-French translation tasks, where, with 5 attention layers, DeepAtt yields very competitive performance against the state-of-the-art results. We empirically find that with an adequate increase of attention layers, DeepAtt tends to produce more accurate attention weights. An in-depth analysis on the translation of important context words further reveals that DeepAtt significantly improves the faithfulness of system translations.The authors were supported by National Natural Science Foundation of China (Nos. 61672440 and 61622209), the Fundamental Research Funds for the Central Universities (Grant No. ZK1024),and Scientific Research Project of National Language Committee of China (Grant No. YB135-49). Biao Zhang greatly acknowledges the support of the Baidu Scholarship. 该项研究得到了国家自然科学基金（Nos. 61672440, 61622209）、中央高校基础科研基金（No. ZK1024）、国家语委科研项目（No. YB13549）、百度奖学金等的资助

Some Microbial Grow to Influence the Nitrogen Content in the Aging Process of Tobacco

烟草在加工成卷烟之前的复烤后的储藏、发酵和陈化过程统称醇化过程。分析醇化过程中生物碱及氮含量的变化,为有效防控微生物生长提供依据。实验方法 1.总生物碱的测定:YC/T 160-2002中国烟草及烟草制品总生物碱的测定连续流动法2.氮含量的测定:YC/T161-2002中国烟草及烟草制品总氮的测定连续流动法实验结果取8个正常烟叶样品作对照,霉变烟叶与正常烟叶比较值:实验显示微生物生长导致烟叶中生物碱含量降低,而总氮含量上升,生物碱降低的百分比基本上与总氮上升的百分比近似。证明烟叶中的部分微生物是以通过降解生物碱,吸收生物碱中的碳、氢、氧,释放氮元素为代谢途径的

基于统计抽词和格律的全宋词切分语料库建立

全宋词切分语料库的建立是计算机研究宋词的基础。本文对宋词中“词”的界定提出了自己的看法,并在综合考虑统计抽词方法和基于诗词格律切分方法各自优点的基础上,提出建立全宋词切分语料库的新方法。我们首先通过统计抽词来抽取结合程度较强的二字词,并结合相关资源建立词表;在此基础上,结合宋词的格律特点按照一定的规则来对全宋词进行了切分。实验证明,本文中的方法具有较好的效果。国家自然科学基金资助项目(60373080

神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析

机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介绍近一年神经网络机器翻译在学术界和产业界的影响,然后对当前的神经网络机器翻译的研究进展进行分类综述,最后对后续的发展趋势进行展望。国家自然科学基金(61672440)国家语委一般项目课题(YB135-49)厦门大学校长基金(ZK1024)国家重点研发计划(2019QY1803

重组人RGD-FasL对胶质瘤细胞U138/U343/U373的体外抗肿瘤的活性分析

目的研究重组人RGD-FasL对3株胶质瘤细胞U138/U343/U373的杀伤作用及机制。方法采用RT-PCR方法、MTT比色法、DNA倍体分析、流式细胞术检测融合蛋白对3株胶质瘤细胞的杀伤作用;利用Western blot法探讨其作用机制。结果FasmRNA在U138和U343细胞中有表达,在U373细胞中未有可见表达;DcR3mRNA在3株细胞中均有表达,在U373细胞中强表达。采用流式细胞术检测肿瘤细胞表面两种受体的表达情况,结果与RT-PCR相符。U138细胞株对RGD-FasL敏感并呈剂量依赖性;U343细胞株对RGD-FasL相对敏感;U373细胞对RGD-FasL不敏感。用PI检测细胞周期与凋亡表明RGD-FasL能使U138/U343细胞停留在G1期,推迟进入S期,抑制细胞生长并诱导细胞发生凋亡。Western blot实验表明RGD-FasL作用细胞后caspase-8/3/9的表达升高,Bcl-2的表达降低。结论重组人RGD-FasL可以不同程度的诱导胶质瘤细胞凋亡,其机制与其受体的表达和caspase-8/3/9、Bcl-2的表达有关