Y型通风采空区漏风规律数值模拟研究 被引量：2

1

作者 周夏冰 蔡峰 封居强 《华北科技学院学报》 2024年第2期13-19,共7页

针对采空区内遗煤自燃和工作面上隅角瓦斯超限等问题,探究沿空留巷条件下Y型通风采空区的漏风规律。以雨汪煤矿1010201工作面为工程背景,结合Fluent数值模拟软件,对采空区的三维空隙率进行UDF设置,模拟采空区的漏风流场、各组分气体浓... 针对采空区内遗煤自燃和工作面上隅角瓦斯超限等问题,探究沿空留巷条件下Y型通风采空区的漏风规律。以雨汪煤矿1010201工作面为工程背景,结合Fluent数值模拟软件,对采空区的三维空隙率进行UDF设置,模拟采空区的漏风流场、各组分气体浓度以及自燃“三带”分布规律,对其结果进行对比处理分析。结果表明:采空区漏风主要集中在工作面上、下隅角前50 m范围;采空区内氧气浓度与距工作面以及沿空留巷的距离相关,距离越近浓度越高。 展开更多

关键词 Y型通风系统 采空区 漏风规律 沿空留巷 数值模拟

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岩浆储库的活化:以浙江西部马头石英二长岩为例

2

作者 陈璟元 周夏冰 +4 位作者 杨志国 张吉衡 孙金凤 朱昱升 杨进辉 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期764-784,共21页

东南沿海地区发育大量早白垩世晚期到晚白垩世早期的碱性岩,主要为石英正长岩和石英二长岩。然而,这些岩石的成因一直都存在争议。为了明确这些岩石的成因,本论文选择了浙江西部的马头岩体进行研究,分析了其中石英二长岩全岩主微量元素... 东南沿海地区发育大量早白垩世晚期到晚白垩世早期的碱性岩,主要为石英正长岩和石英二长岩。然而,这些岩石的成因一直都存在争议。为了明确这些岩石的成因,本论文选择了浙江西部的马头岩体进行研究,分析了其中石英二长岩全岩主微量元素组成和矿物相特征,并结合锆石U-Pb年代学、锆石Hf同位素、锆石微量元素、磷灰石微量元素和斜长石电子探针等技术对其进行了详细研究。锆石U-Pb定年结果显示,马头岩体形成于100±1Ma,属于早白垩世晚期岩浆活动产物。野外观察发现,马头岩体中发育大量的闪长质暗色包体。马头石英二长岩中的锆石ε_(Hf)(t)(-10.4~-0.4)变化极大,表明其是由古老陆壳来源的酸性岩浆与地幔来源基性岩浆混合所形成。马头岩体中的锆石结构十分复杂,在CL图像上普遍显示出黑色的核部、白色的幔部以及黑色的边部。最早期的黑色锆石核部具有相对高的Th、U、Hf含量,变化较大的Eu/Eu^(*)(0.5~0)、Zr/Hf(40~70)和Th/U比值、Ti含量,表明它们结晶自地壳中的演化程度较高的低温且结晶度较高的硅质岩浆储库。白色的幔部锆石具有低的Th、U、Hf含量,Eu/Eu^比值相对较高(0.15~0.37),表明由于基性岩浆的注入导致先存岩浆储库发生活化和熔融,使得岩浆储库内温度升高且熔体比例增加,而随着矿物进一步结晶,晶体间隙之中的熔体演化程度升高,其中结晶了最晚期的具有高U和Hf含量、低Eu/Eu和Zr/Hf的黑色锆石边部。斜长石电子探针数据表明,随着斜长石斑晶的结晶,岩浆储库经历了晶体-熔体分离过程,导致活化后储库内的熔体从富钙向富钠演化,最终结晶形成了细粒状的石英和钠长石。石英二长岩中的磷灰石具有较低的Sr含量(113×10^(-6)~417×10^(-6)),较高的U、Y、轻稀土和较低的重稀土含量,表明先存岩浆储库在经历活化之后,也经历了斜长石、榍石和磷灰石等矿物的分离结晶。锆石记录了岩浆储库的活化和熔融过程,而斜长石和磷灰石等矿物仅记录了岩浆储库活化后的晶体-熔体分离和熔体抽离过程。因此,马头石英二长岩表明其代表岩浆储库活化后经历了熔体抽离的残余岩浆储库,与之同时形成的高硅流纹岩(或高硅花岗岩)是从岩浆储库中抽离出的富硅熔体。最后,我们研究表明岩浆储库在大部分时间内处于低温、低熔体比例的状态,基性岩浆的注入使得先存岩浆储库经历了活化和熔融,这是浅部地壳岩浆储库能再次经历晶体-熔体分离和火山喷发的关键因素。 展开更多

关键词 岩浆补给 岩浆演化 晶粥体 碱性岩 岩浆储库

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基于分阶段增强的跨领域槽填充方法

3

作者 王泽 周夏冰 陈文亮 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期102-113,共12页

作为口语理解任务的一个核心部分,槽填充通过识别话语中特定的槽实体服务于下游任务。然而,一些新兴领域往往缺乏大量的标记数据,并且其收集成本较高。因此跨领域槽填充应运而生,成为了一个极具挑战性的任务。近年来跨领域槽填充任务采... 作为口语理解任务的一个核心部分,槽填充通过识别话语中特定的槽实体服务于下游任务。然而,一些新兴领域往往缺乏大量的标记数据,并且其收集成本较高。因此跨领域槽填充应运而生,成为了一个极具挑战性的任务。近年来跨领域槽填充任务采用槽实体识别和槽类型匹配两阶段的模型框架,但大多针对某一阶段进行改进,并且引入外部知识增强可迁移性,没有考虑领域迁移对两阶段子任务本身带来的影响。因此,该文提出了一个分阶段增强的方法,通过在槽实体识别阶段构建依存关系结构图来捕获多个领域共有的句法特征,并且加入了互信息最大化技术来增强模型的跨域能力。在槽类型匹配阶段通过原型对比学习增强了槽样本和槽类型之间的匹配精度,提高了模型的分类能力。实验结果表明,该方法在跨领域槽填充任务中获得了良好的性能,在少样本设置下性能优于多个基线模型。 展开更多

关键词 口语理解 槽填充 互信息 对比学习

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面向属性级情感三元组抽取的情感融合数据增强方法

4

作者 杨帆 张冕 +1 位作者 周夏冰 张民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期114-122,共9页

针对属性级情感三元组抽取任务数据稀缺的问题,该文提出一种融合实例相关情感信息的数据增强方法。首先,以机器阅读理解的形式训练情感分类器,用于获取意见词对属性词所表达情感的稠密向量表示;其次,在情感稠密向量表示的指导下,以掩码... 针对属性级情感三元组抽取任务数据稀缺的问题,该文提出一种融合实例相关情感信息的数据增强方法。首先,以机器阅读理解的形式训练情感分类器,用于获取意见词对属性词所表达情感的稠密向量表示;其次,在情感稠密向量表示的指导下,以掩码语言模型损失为目标,微调预训练语言模型;最后,遮蔽输入文本中的意见词,并使用微调后的预训练语言模型生成新样本。该方法所融入的情感信息结合了每条样本的深层语义,可以有效保证新样本与原数据情感倾向的一致性。在14res、15res和16res三个SemEval数据集上的实验结果表明,与其他相关数据增强方法相比,该方法得到的数据质量更高,并进一步提高了属性级情感三元组抽取模型的性能。 展开更多

关键词 数据增强 属性级情感三元组抽取 掩码语言模型

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煤矿安全事故分析与预测研究 被引量：4

5

作者 杨静 蔡峰 +3 位作者 封居强 朱美静 周夏冰 殷静雯 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2023年第5期144-148,155,共6页

为了有效地减少煤矿安全事故发生,制订科学的预防灾害措施,以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本,通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析,研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机... 为了有效地减少煤矿安全事故发生,制订科学的预防灾害措施,以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本,通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析,研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机电、火灾和其他事故发生起数作为样本数据,构建灰色神经网络在线预测模型,并基于2021年数据进行验证。结果表明,一般事故最多,其次是较大事故和重大事故;顶板、运输、机电和其他事故起数整体呈现上升趋势,顶板事故最多;灰色神经网络模型平均相对误差和均方根误差分别为0.161和2.902,与灰色模型相比分别降低了0.234和2.945。因此,采用灰色神经网络模型对煤矿安全事故进行预测的精度更高、稳定性更好。 展开更多

关键词 煤矿 安全事故 统计分析 灰色神经网络 事故预测 对策

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“激光原理”研究性学习的实践探索 被引量：3

6

作者 张祖兴 周夏冰 《教育教学论坛》 2021年第12期69-72,共4页

研究性学习可以加深对专业知识中基本概念和原理的理解和掌握,培养学生综合应用所学专业知识分析问题和解决问题的能力。以“激光原理”中光纤激光器为主题的实验研究性学习专题设计为例,通过对专题的研究性学习,学生能深刻理解激光器... 研究性学习可以加深对专业知识中基本概念和原理的理解和掌握,培养学生综合应用所学专业知识分析问题和解决问题的能力。以“激光原理”中光纤激光器为主题的实验研究性学习专题设计为例,通过对专题的研究性学习,学生能深刻理解激光器的基本组成、激光产生和形成的基本原理、光和物质相互作用的基本物理过程中自发辐射和受激辐射的本质区别和关系。此研究性学习方法很容易推广到其他专题,对光电信息专业课中开展研究性学习具有指导价值。 展开更多

关键词 研究性教学 激光原理 光纤激光

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基于类卷积交互式注意力机制的属性抽取研究 被引量：9

7

作者 尉桢楷 程梦 +4 位作者 周夏冰 李志峰 邹博伟 洪宇 姚建民 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2456-2466,共11页

在基于深度学习的属性抽取研究中,注意力机制是常用的模型之一.目前,面向属性抽取的注意力机制存在2个局限性:其一,注意力机制多为自注意力机制,这是一种全局式注意力机制,其将不相关的噪音(距离目标词较远且与之不相关的词)带入注意力... 在基于深度学习的属性抽取研究中,注意力机制是常用的模型之一.目前,面向属性抽取的注意力机制存在2个局限性:其一,注意力机制多为自注意力机制,这是一种全局式注意力机制,其将不相关的噪音(距离目标词较远且与之不相关的词)带入注意力向量的计算;其二,目前的注意力机制多为单层注意力机制,注意力一次建模后缺少交互性.针对这2个局限性,提出一种面向属性抽取的类卷积交互式注意力机制.该方法先将目标句输入到双向循环神经网络,借以获得每个词的隐式表达,再经过类卷积交互式注意力机制进行表示学习.类卷积交互式注意力机制分为2层注意力计算:第1层按序(从句首到句末)通过滑动窗口控制每个词的上下文宽度,并计算每个词的注意力分布向量;第2层将第1层的注意力分布向量与所有单词进行交互注意力计算,将得到的注意力向量与第1层的注意力向量拼接,最终输入到条件随机场进行属性标记.在2014—2016语义评估(semantic evaluation, SemEval)官方数据集上验证了模型的有效性.相比于基线模型,在4个数据集上的F1值分别提高了2.21,1.35,2.22,2.21个百分点. 展开更多

关键词 注意力机制 属性抽取 条件随机场 序列标注 情感分析

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基于FPGA的CNN图像识别加速与优化 被引量：9

8

作者 齐延荣 周夏冰 +1 位作者 李斌 周清雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期205-212,共8页

目前,CNN已广泛应用于许多应用场景中,包括图像分类、语音识别、视频分析、文档分析等。由于CNN计算密集,常以GPU进行加速,但GPU功耗高,不适用于CNN推理阶段。基于此,文中研究了基于FPGA的CNN图像识别加速与优化的应用方法,利用Intel F... 目前,CNN已广泛应用于许多应用场景中,包括图像分类、语音识别、视频分析、文档分析等。由于CNN计算密集,常以GPU进行加速,但GPU功耗高,不适用于CNN推理阶段。基于此,文中研究了基于FPGA的CNN图像识别加速与优化的应用方法,利用Intel FPGA提供的OpenCL SDK,在FPGA板卡上设计并优化了CNN前向模型。首先,针对计算量问题,通过功能模块划分,充分发挥FPGA的高计算效能优势。其次,优化核心算法,提高运行速度;分析特征图处理操作,利用参数共享策略降低数据存储量;采用通道传输数据,减少访问片外存储次数。最后,对数据缓存、数据流、循环进行优化设计,缓解了FPGA片上的资源限制;通过量化参数降低FPGA内存资源占用量。实验结果表明,FPGA具有较低的功耗,CPU的功耗是其2.1倍,而GPU的功耗是其6.5倍;与近年来相关领域文献中提出的方法相比,所提方法具有较高的吞吐量和计算性能。 展开更多

关键词 CNN FPGA 图像识别 OPENCL 模块划分 数据流优化

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基于用户和产品表示的情感分析和评论质量检测联合模型 被引量：7

9

作者 吴璠 王中卿 +1 位作者 周夏冰 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2492-2507,共16页

情感分析旨在判断文本的情感倾向,而评论质量检测旨在判断评论的质量.情感分析和评论质量检测是情感分析中两个关键的任务,这两个任务受多种因素的影响而密切相关,同一个产品的情感倾向具有相似的情感极性;同时,同一个用户发表的评论质... 情感分析旨在判断文本的情感倾向,而评论质量检测旨在判断评论的质量.情感分析和评论质量检测是情感分析中两个关键的任务,这两个任务受多种因素的影响而密切相关,同一个产品的情感倾向具有相似的情感极性;同时,同一个用户发表的评论质量也具有一定的相似性.因此,为了更好地研究情感分类和评论质量检测任务的相关性以及用户信息和产品信息分别对情感分类和评论质量检测的影响,提出了一个情感分析和评论质量检测联合模型.首先,使用深度学习方法学习评论的文本信息作为联系两个任务的基础;然后,将用户评论及产品评论作为用户的表示和产品的表示;在此基础上,采用用户注意力机制对用户的表示进行编码,采用产品注意力机制对产品的表示进行编码;最后,将用户表示和产品表示结合起来进行情感分析和评论质量检测.通过在Yelp2013和Yelp2015数据集上的实验结果表明,该模型与现有的神经网络模型相比,能够有效地提高情感分析和在线评论质量检测的性能. 展开更多

关键词 情感分析 评论质量 用户表示 产品表示 联合模型 注意力机制

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机器学习课程教学探索 被引量：8

10

作者 周夏冰 陈飞 《电脑知识与技术》 2020年第30期129-131,150,共4页

随着人工智能领域的快速发展,机器学习作为其核心技术,也逐渐成为各大高校人才培养极为重视的教学课程之一。机器学习作为一门多领域交叉学科,具有内容多、难度大、更新快等特点。传统的教学模式存在学生知识掌握不够全面,模型原理不够... 随着人工智能领域的快速发展,机器学习作为其核心技术,也逐渐成为各大高校人才培养极为重视的教学课程之一。机器学习作为一门多领域交叉学科,具有内容多、难度大、更新快等特点。传统的教学模式存在学生知识掌握不够全面,模型原理不够透彻以及解决实际问题困难等缺陷。文章针对机器学习课程特点及现有教学存在的问题,探索课程实施新方案,设计教学方式、教学内容以及考核模式,对学生进行循序渐进地引导,从而提高学生学习兴趣以及分析问题、解决问题的能力。 展开更多

关键词 机器学习 人工智能 教学探索 混合式教学 实践教学

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基于文本和用户信息的在线评论质量检测 被引量：4

11

作者 吴璠 王中卿 +2 位作者 周夏冰 李寿山 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期107-114,140,共9页

随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用... 随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用于预测评论质量。但是在社交媒体上,每个文本之间不是独立的,而是可以通过发表文本的作者与其他文本相关联,即同一个用户或相近的用户发表的评论质量具有一定的相似性。因此,为了更好的构建文本的表示和研究文本之间基于用户的关联,该文基于神经网络模型分别构建用户和文本的表示,同时,为了放大用户信息的作用,我们进一步将基于注意力机制的用户信息融合到文本中,从而提高文本评论质量检测的效果。在Yelp 2013数据集上进行实验的结果表明,该模型能有效地提高在线评论质量检测的性能。 展开更多

关键词 评论质量 用户表示 神经网络模型 注意力机制

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基于预训练语言模型的商品属性抽取 被引量：5

12

作者 张世奇 马进 +3 位作者 周夏冰 贾昊 陈文亮 张民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期56-64,共9页

属性抽取是构建知识图谱的关键一环,其目的是从非结构化文本中抽取出与实体相关的属性值。该文将属性抽取转化成序列标注问题,使用远程监督方法对电商相关的多种来源文本进行自动标注,缓解商品属性抽取缺少标注数据的问题。为了对系统... 属性抽取是构建知识图谱的关键一环,其目的是从非结构化文本中抽取出与实体相关的属性值。该文将属性抽取转化成序列标注问题,使用远程监督方法对电商相关的多种来源文本进行自动标注,缓解商品属性抽取缺少标注数据的问题。为了对系统性能进行精准评价,构建了人工标注测试集,最终获得面向电商的多领域商品属性抽取标注数据集。基于新构建的数据集,该文进行多组实验并进行实验结果分析。特别地,基于多种预训练语言模型,进行了领域内和跨领域属性抽取。实验结果表明,预训练语言模型可以较好地提高抽取性能,其中ELECTRA在领域内属性抽取表现最佳,而在跨领域实验中BERT表现最佳。同时,该文发现增加少量目标领域标注数据可以有效提高跨领域属性抽取效果,增强了模型的领域适应性。 展开更多

关键词 属性抽取 远程监督 预训练语言模型 跨领域学习

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面向问句复述识别的多卷积自交互匹配方法研究 被引量：5

13

作者 陈鑫 李伟康 +2 位作者 洪宇 周夏冰 张民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期99-108,118,共11页

问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法... 问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法。该方法融合了多种句子特征和词义特征,并由此形成分布式表示。在此基础上,这一方法利用卷积神经网络获取短语级的句子向量表示,并利用自交互融合技术将词级与短语级的向量表示进行充分融合,借以获得多粒度句子向量表示。该文将这一方法应用于判定自然语句是否互为复述的二元分类任务中,利用Quora标准问句复述识别语料进行测试。实验结果证明,在不引入外部数据的情况下,该文所提方法与基于双向多视角匹配的基准模型具有可比的性能,但在空间复杂度上具有较高的优越性,并且获得更快训练速度。具体地,该方法训练所需的物理显存比基准模型方法下降80%,训练迭代速度快19倍。 展开更多

关键词 复述识别 多卷积交互 效率

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挥发份对高硅岩浆演化趋势的制约:以东南沿海白垩纪晚期花岗岩类岩石为例 被引量：7

14

作者 陈璟元 杨进辉 +2 位作者 张吉衡 周夏冰 杨志国 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1460-1480,共21页

东南沿海分布大面积的白垩纪晚期侵入岩。这些岩石可分为两期:其中115~100Ma以钙碱性系列岩石为主,岩石组合为辉长岩-闪长岩-花岗闪长岩-二长花岗岩-碱性长石花岗岩;而100~86Ma的岩石为碱性系列,岩石组合为石英二长斑岩-正长斑岩-碱性... 东南沿海分布大面积的白垩纪晚期侵入岩。这些岩石可分为两期:其中115~100Ma以钙碱性系列岩石为主,岩石组合为辉长岩-闪长岩-花岗闪长岩-二长花岗岩-碱性长石花岗岩;而100~86Ma的岩石为碱性系列,岩石组合为石英二长斑岩-正长斑岩-碱性长石花岗岩。115~100Ma的辉长岩以角闪辉长岩为主,具有极高的CaO、MgO和Al_(2)O_(3)含量,具有极低的SiO_(2)(42.9%~53.8%)、全碱(K_(2)O+Na_(2)O:0.86%~5.28%)、Ba、Nb、Th、Rb和Zr含量,也具有极低的FeO^(T)/MgO、La/Yb和Zr/Hf比值,较高的Eu/Eu^(*)、Sr/Y比值和Sr含量,为基性-超基性堆晶岩。与辉长岩同期的闪长岩和细粒暗色包体具有较高的SiO_(2)(50.34%~63.68%),较低的CaO、P_(2)O_(5)、MgO、Al_(2)O_(3)含量,相对低的Eu/Eu^(*)和Sr/Y比值,变化较大的La/Yb和Zr/Hf比值,代表了从基性岩浆储库中抽取的富硅熔体。115~100Ma的花岗闪长岩和二长花岗岩类岩石为准铝质岩石,SiO_(2)含量变化较大(61.7%~75.3%),具有较低的FeO^(T)/MgO、Ga/Al比值和Nb、Zr及Nb+Zr+Ce+Y元素含量,显示出典型I型花岗岩的特征。这些花岗岩具有相对高的La/Yb、Eu/Eu^(*)和Zr/Hf比值和高的Sr、Ba和Zr含量。结合岩相学特征,这些花岗岩为堆晶花岗岩。而115~100Ma的碱性长石花岗岩具有极高的SiO_(2)含量(大于75%),低的Eu/Eu^(*)、La/Yb、Zr/Hf和Sr/Y比值,具有低的Ba、Sr和Zr含量和高的Rb、Nb、Y和Th含量和Rb/Sr比值,表明这些花岗岩是由富硅岩浆储库中抽离的高硅熔体侵入地壳形成。100~86Ma期间形成的二长斑岩和正长斑岩具有极高的全碱含量,可以达到8%~12%,其SiO_(2)主要集中在60%~70%,具有极高的Zr、Sr和Ba含量和Eu/Eu^(*)、La/Yb和Sr/Y比值,显示出堆晶花岗岩的特征。而100~86Ma期间形成的大部分碱性长石花岗岩具有极高的SiO_(2)含量(大于75%),并显示出A型花岗岩的特征,具有高的Rb/Sr比值和高的Rb、Y和Th和低的Ba、Sr含量和低的Zr/Hf、La/Yb、Eu/Eu^(*)和Sr/Y比值,表明它们是由富硅岩浆储库抽离的高硅熔体侵入浅部地壳形成。东南沿海高硅花岗岩的形成和穿地壳岩浆系统密切相关,高硅花岗岩是由浅部地壳内晶体-熔体分异产生的熔体侵入地壳所形成,而高硅花岗岩的地球化学特征与岩浆储库的水及挥发份含量密切相关。115~100Ma期间,从富水的岩浆储库抽离的熔体形成具有低高场强元素含量和低Rb/Sr比值的高硅花岗岩,这一过程与古太平洋板块俯冲有关;100~86Ma期间,从富挥发份的岩浆储库抽离的熔体形成碱性特征、富含高场强元素和具有高的Rb/Sr比值的高硅花岗岩,这一过程和古太平洋板块回撤软流圈上涌有关。 展开更多

关键词 水和挥发份 岩浆演化 岩浆储库 华南 花岗岩类岩石

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中文知识库问答中的路径选择 被引量：2

15

作者 吴锟 周夏冰 +2 位作者 李正华 梁兴伟 陈文亮 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期113-122,共10页

路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升... 路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分类的方法和基于集束搜索的方法。在包含简单问题和复杂问题的CCKS 2019-CKBQA评测数据集上,该方法能达到较优异的性能,测试集上单模型系统平均F_(1)值达到0.694,系统融合后达到0.731。 展开更多

关键词 知识库问答 BERT 动态采样 集束搜索

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基于多方注意力建模的对话情感分类 被引量：1

16

作者 陈晨 周夏冰 +1 位作者 王中卿 张民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期173-181,共9页

对话情感分析旨在对一段对话中的每个句子进行情感分类,既要考虑到说话者个人的情感惯性,也要考虑到说话者之间的情感传递,对于构建具有移情功能的对话系统等具有重要作用。在目前已有的工作中,多数是基于循环神经网络构建记忆网络对说... 对话情感分析旨在对一段对话中的每个句子进行情感分类,既要考虑到说话者个人的情感惯性,也要考虑到说话者之间的情感传递,对于构建具有移情功能的对话系统等具有重要作用。在目前已有的工作中,多数是基于循环神经网络构建记忆网络对说话者建模,该文从基于Transformer的对话建模的角度出发,为了多方注意力机制建模不同说话者之间的交互,更好地模拟对话场景。实验表明,该文提出的Dialogue Transformer相较于其他前沿模型,其实现简洁,运行速率更快,且加权F 1值也有较大提高。 展开更多

关键词 情感分析 注意力机制 对话

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基于用户关联的立场检测 被引量：1

17

作者 李子仪 周夏冰 +1 位作者 王中卿 张民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期221-226,共6页

立场检测的主要目的是挖掘用户对话题或事件等的立场态度。与其他文本分类任务不同,立场的表达更隐晦,立场的态度对用户更加敏感。目前已有的立场检测方法主要是对话题内容自身信息进行建模,该类方法忽略了话题内容的用户背景信息,但用... 立场检测的主要目的是挖掘用户对话题或事件等的立场态度。与其他文本分类任务不同,立场的表达更隐晦,立场的态度对用户更加敏感。目前已有的立场检测方法主要是对话题内容自身信息进行建模,该类方法忽略了话题内容的用户背景信息,但用户及其喜好信息极大地影响着对文本信息的精准挖掘,通过关联用户信息能够获得潜在的信息特征。因此,提出了基于用户关联的立场检测模型(USDM),通过构建用户之间的图网络来建立用户关联结构,利用卷积操作挖掘相同用户下相似的文本立场信息,从全局的角度构建立场检测模型。同时,加入注意力机制以增强文本用户感知表示。在公开数据集H&N14上的实验结果表明,相比其他模型,所提模型获得了较好的性能。同时,消融实验表明,考虑用户关联以及注意力机制对检测准确率的提升具有重要作用。 展开更多

关键词 立场检测 图卷积神经网络 注意力机制

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面向问答领域的数据增强方法 被引量：1

18

作者 丁家杰 肖康 +2 位作者 叶恒 周夏冰 张民 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期54-60,共7页

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法。首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案... 针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法。首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留其中质量较高的数据作为最终的增强数据。该方法不需要额外的数据与领域知识,同时能够针对模型构造特定数据,耗费较少的训练代价就能使模型性能提升。实验结果表明,所提出的数据增强方法对R-Net,Bert-Base以及Luke均有效,与其他数据增强方法相比,在较少的增强数据规模下,问答模型获得更好的性能提升。 展开更多

关键词 数据增强 问题生成模型 自动问答模型 质量控制

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基于产品建模的评论问题生成研究

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作者 肖康 周夏冰 +3 位作者 王中卿 段湘煜 周国栋 张民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期272-278,共7页

问题自动生成是自然语言处理领域的一个研究热点,旨在从文本中生成自然问句。随着电子商务的不断发展,网络上产生了大量关于产品的评论。面对海量的评价信息,如何快速挖掘产品信息相关的关键评价,从而生成与产品各个层面息息相关的问答... 问题自动生成是自然语言处理领域的一个研究热点,旨在从文本中生成自然问句。随着电子商务的不断发展,网络上产生了大量关于产品的评论。面对海量的评价信息,如何快速挖掘产品信息相关的关键评价,从而生成与产品各个层面息息相关的问答数据具有极大的研究价值,这对商家和顾客都具有极大的意义。现有的问题生成模型大多针对阅读理解类型等长文本语料,采用端到端序列化生成模型。然而,针对基于产品评论等短文本的问题生成任务,现有的模型无法将用户和商家重点关注的商品特性纳入学习过程。为了使生成的问题更加符合商品的特性,文中提出了基于产品建模的评论问题生成模型,通过与产品属性识别进行联合学习训练,使模型在解码层面加强了对特征信息的关注。与现有的问题生成模型相比,该模型不仅能解决产品数据口语化严重的问题,还能加强产品属性的识别能力,从而使生成的问题更加具体,更符合商品的特征。文中在京东与亚马逊产品评论数据集上同时进行实验,结果表明,在基于评论等短文本生成问题的任务上,与目前已有的问题生成模型相比,所提模型取得了较大的性能提升。基于中文京东数据集的实验中,所提模型的BLEU值提升了3.26%,ROUGE值提升了2.33%;基于英文亚马逊数据集的实验中,所提模型的BLEU值提升了2.01%,ROUGE值提升了2.10%。 展开更多

关键词 问题生成 指针模型 注意力机制 联合学习 属性抽取

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致70后石油工人

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作者 周夏冰 《国企管理》 2016年第21期108-108,共1页

18年是一首诗朴实言语中充满了浪漫而坚定的色彩18年是一幅画平凡细腻中绘出了大手笔的美丽和优雅18年是一首歌辛劳沧桑中凸显了震撼人生的悦耳与豪迈18年石油生涯我们义无反顾脚踩的是时代的印痕18年坚持守望我们紧跟时代步伐流逝的已... 18年是一首诗朴实言语中充满了浪漫而坚定的色彩18年是一幅画平凡细腻中绘出了大手笔的美丽和优雅18年是一首歌辛劳沧桑中凸显了震撼人生的悦耳与豪迈18年石油生涯我们义无反顾脚踩的是时代的印痕18年坚持守望我们紧跟时代步伐流逝的已是不再的年华不曾忘记酷暑天额头滚下的汗滴。 展开更多

关键词 石油工人 时代步伐 忘记 人生

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