文章-世纪中文出版社

吴仁守张宜飞王红玲张迎《中文研究》 2019年5期

摘要:

基于编码器—解码器架构的序列到序列学习模型是近年来主流的生成式文摘方法。但是，传统的编码器尚不能有效地对长文档进行语义编码，并且只能学习线性链结构的信息，忽视了文档具有的层次结构。而文档的层次结构(字—句—文档)有助于自动文摘系统更加准确地判断文档内不同结构单元的语义信息和重要程度。为了使编码器能够获取文档的层次结构信息，该文根据文档的层次结构对文档进行编码:首先构建字级语义表示，然后由字级语义表示构建句级语义表示。另外，该文还提出了一种语义融合单元来对输入文档不同层次的语义信息进行融合，作为最终的文档表示提供给编码器生成摘要。实验结果表明，在加入该文提出的层次文档阅读器与语义融合单元后，系统性能在ROUGE评价指标上有显著提高。

一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要系统下载：53 浏览：285

吴仁守刘凯王红玲《中文研究》 2018年5期

摘要:

带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务，其本质是多文档自动文摘，它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点，该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法，该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题，在考虑时间演化的基础上同时考虑子主题之间的主题演化，最后将新闻标题作为摘要输出。实验结果表明，该方法是有效的，并且在以新闻标题作为输入输出时，和当前主流的多文档摘要和演化摘要方法相比，在Rouge评价指标上有显著提高。

基于篇章修辞结构的自动文摘连贯性研究下载：39 浏览：382

刘凯王红玲《当代中文学刊》 2019年2期

摘要:

尽管抽取式自动文摘方法是目前自动文摘领域的主流方法,并且取得了长足的进步,但抽取式自动文摘形成的摘要由于缺乏句子之间的合理指代或篇章结构,使得文摘缺乏连贯性而影响可读性。为提高自动摘要的可读性,该文尝试将篇章修辞结构信息应用于中文自动文摘。首先,基于汉语篇章修辞结构抽取摘要,然后使用基于LSTM的方法对文本连贯性进行建模,并使用该模型对文摘的连贯性做出评价。实验结果表明:在摘要抽取方面,基于篇章修辞结构的自动文摘相比于传统的抽取方法具有更好的ROUGE评价值;在使用基于LSTM连贯性模型评价摘要连贯性方面,篇章结构信息在自动抽取文摘时可以很好地提炼出文章的主旨,同时使摘要具有更好的结果。

基于篇章修辞结构的自动文摘连贯性研究下载：43 浏览：267

刘凯王红玲《当代中文学刊》 2018年2期

摘要:

尽管抽取式自动文摘方法是目前自动文摘领域的主流方法,并且取得了长足的进步,但抽取式自动文摘形成的摘要由于缺乏句子之间的合理指代或篇章结构,使得文摘缺乏连贯性而影响可读性。为提高自动摘要的可读性,该文尝试将篇章修辞结构信息应用于中文自动文摘。首先,基于汉语篇章修辞结构抽取摘要,然后使用基于LSTM的方法对文本连贯性进行建模,并使用该模型对文摘的连贯性做出评价。实验结果表明:在摘要抽取方面,基于篇章修辞结构的自动文摘相比于传统的抽取方法具有更好的ROUGE评价值;在使用基于LSTM连贯性模型评价摘要连贯性方面,篇章结构信息在自动抽取文摘时可以很好地提炼出文章的主旨,同时使摘要具有更好的结果。

阿司匹林在心脑血管疾病预防中的作用分析下载：325 浏览：3880

王红玲《心脑血管病研究》 2021年11期

摘要:

阿司匹林作为一种经常在医学临床治疗中使用的药物，有较为悠久的使用历史。在现阶段，有关使用阿司匹林在心脑血管疾病当中进行预防的实验研究开始日益增多，究其原因，大体是因为随着人类生活作息以及饮食习惯的改变，罹患心血管类疾病的患者越来越多。也正因为如此，有关研究者开始研究如何使用药物来为潜在患者预防心血管类疾病的发生。但阿司匹林在心脑血管疾病预防的同时是否会引发负面效用，仍然是需要进行分析与研究的问题。本文将对这类问题进行分析，希望可以提供一些参考。

GPS测绘技术在测绘工程中的应用下载：167 浏览：2731

王红玲《测绘科学与技术》 2022年5期

摘要:

随着测绘工程的不断发展，测绘技术得到越来越多的关注和重视，传统的测绘技术无法满足日益发展的测绘工程的要求，而GPS测绘技术的应用能在提升测绘效率的同时增加测绘的精准度，降低失误概率。因此，GPS测绘技术的应用成为目前测绘工程的重点研究方向。基于提升GPS测绘技术应用效果的目的，本文依据GPS测绘技术及其应用优势和现状对GPS测绘技术在测绘工程中的具体应用提出优化建议。

	在线客服
	客服电话：400-188-5008
	客服邮箱：service@ccnpub.com
	投诉举报：feedback@ccnpub.com

	在线客服：：点击联系客服
	联系电话：：400-188-5008
	客服邮箱：：service@ccnpub.com
	投诉举报：：feedback@ccnpub.com