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2024年 第60卷 第1期 刊出日期：2024-01-20

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2024年第1期目次

2024, 60(1):  0. 

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增强提示学习的少样本文本分类方法

李睿凡, 魏志宇, 范元涛, 叶书勤, 张光卫

2024, 60(1):  1-12.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.071

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针对少样本文本分类任务, 提出提示学习增强的分类算法(EPL4FTC)。该算法将文本分类任务转换成基于自然语言推理的提示学习形式, 在利用预训练语言模型先验知识的基础上实现隐式数据增强, 并通过两种粒度的损失进行优化。为捕获下游任务中含有的类别信息, 采用三元组损失联合优化方法, 并引入掩码语言模型任务作为正则项, 提升模型的泛化能力。在公开的4个中文文本和3个英文文本分类数据集上进行实验评估, 结果表明EPL4FTC方法的准确度明显优于所对比的基线方法。

融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法研究

李超, 侯霞, 乔秀明

2024, 60(1):  13-22.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.070

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文物数据的实体嵌套问题明显, 实体边界不唯一, 且文博领域已标注数据极度缺乏, 导致该领域命名实体识别性能较低。针对这些问题, 构建一个可用于文物命名实体识别的数据集FewRlicsData, 提出一种融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法RelicsNER。该方法将类别描述信息的语义知识融入文物文本中, 使用基于跨度的方式进行解码, 用于改善实体嵌套问题, 并采用边界平滑的方式缓解跨度识别模型的过度自信问题。与基线模型相比, 该方法在FewRlicsData数据集上的F1值有所提升, 在文博领域命名实体识别任务中取得较好的性能。在公开数据集OntoNotes 4.0上的实验结果证明该方法具有较好的泛化性, 同时在数据集OntoNotes 4.0和MSRA上进行小规模数据实验, 性能均高于基线模型, 说明所提方法适用于低资源场景。 

一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法

张丰硕, 李豫, 李向前, 徐金安, 陈钰枫

2024, 60(1):  23-33.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.072

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为了增强视觉问答模型的鲁棒性, 提出一种偏见消减方法, 并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地, 构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见, 利用偏见消减方法, 得到鲁棒性更强的预测结果。最后, 依据标准视觉问答与偏见分支之间的预测概率差异, 对样本进行动态赋权, 使模型针对不同偏见程度的样本动态地调节学习程度。在VQA-CP v2.0等数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性, 缓解了偏见对模型的影响。

基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

张乃洲, 曹薇

2024, 60(1):  34-42.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.074

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当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据, 但由于查询本身缺乏句法关系, 甚至缺失语义, 导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题, 提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架, 用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型, 利用交叉注意力机制, 融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明, 与目前方法相比, 该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

ChatGPT可否充当情感专家？——调查其在情感与隐喻分析的潜力

张亚洲, 王梦遥, 戎璐, 俞洋, 赵东明, 秦璟

2024, 60(1):  43-52.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.075

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为了探索ChatGPT情感分析能力以及对主观性和隐喻性理解的潜力, 将ChatGPT在5个情感、幽默与隐喻基准数据集上展开评估, 通过与领域内最前沿的模型对比, 讨论其在不同任务上的优势与局限。此外, 还通过对比ChatGPT与人类在情感分析中的性能差别, 发现 ChatGPT在情感、幽默与隐喻任务上与人类结果分别相差9.52%, 16.64%和6.69%。实验结果表明, 尽管ChatGPT在对话生成方面获得最佳表现, 但是其在情感理解方面仍具有改进的潜力。最后, 通过改善提示模板, 调查ChatGPT在情感理解场景下对提示模板的敏感性。

集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型

吴杰, 王鹏鸣, 熊正坤

2024, 60(1):  53-61.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.078

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针对对话语料的特点, 提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块: 1) 显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估, 以显著性话语作为采样锚点, 然后设置采样窗口, 将采样锚点左右相邻的话语一起提取为片段, 提取出来的片段包含更丰富的话语关系; 2) 片段间信息融合摘要生成模块利用Transformer块, 将相互独立的片段进行信息融合, 加强片段之间的语义关系, 并且为片段在生成摘要期间分配混合权重。利用一致性损失机制, 鼓励显著性话语上下文窗口采样模块确定更佳的采样锚点。在基于查询的长对话摘要公开数据集QMSum上的实验结果表明, 该模型在ROUGE评估指标上的分数高于现有最好的模型。

基于知识图谱和预训练语言模型深度融合的可解释生物医学推理

徐寅鑫, 杨宗保, 林宇晨, 胡金龙, 董守斌

2024, 60(1):  62-70.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.073

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基于预训练语言模型(LM)和知识图谱(KG)的联合推理在应用于生物医学领域时, 因其专业术语表示方式多样、语义歧义以及知识图谱存在大量噪声等问题, 联合推理模型并未取得较好的效果。基于此, 提出一种面向生物医学领域的可解释推理方法DF-GNN。该方法统一了文本和知识图谱的实体表示方式, 利用大型生物医学知识库构造子图并进行去噪, 改进文本和子图实体的信息交互方式, 增加对应文本和子图节点的直接交互, 使得两个模态的信息能够深度融合。同时, 利用知识图谱的路径信息对模型推理过程提供了可解释性。在公开数据集MedQA-USMLE和MedMCQA上的测试结果表明, 与现有的生物医学领域联合推理模型相比, DF-GNN可以更可靠地利用结构化知识进行推理并提供解释性。

基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法

王瑞, 梁建国, 花嵘

2024, 60(1):  71-78.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.076

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在使用深度学习模型自动生成放射学报告时, 由于数据的极度不平衡, 当前的模型难以识别异常区域特征, 从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力, 提高放射学报告的质量, 提出使用多尺度特征解析Transformer (MFPT)模型来生成放射学报告。构建一个关键特征强化注意力(KFEA)模块, 以便加强对关键特征的利用; 设计一个多模态特征融合(MFF)模块, 以便促进语义特征与视觉特征的特征融合, 缓解特征差异造成的影响; 探索阶段感知(SA)模块在放射学报告任务中对初级特征的优化作用。最后, 在流行的放射学报告数据集IU X-Ray上, 与当前的主流模型进行对比实验, 结果表明, 所提模型取得当前最佳效果。

双向注意力文本关键词匹配法条推荐

丁娜, 刘鹏, 邵惠鹏, 王学奎

2024, 60(1):  79-88.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.077

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提出一种双向注意力文本关键词匹配的法条推荐模型(BiAKLaw)。该模型以预训练语言模型 BERT 作为基础匹配模型, 利用双向注意力机制提取字符级对齐特征和关键词差异特征, 融合对齐特征、差异特征和关键词语义表征来提升匹配效果。在裁判文书交通肇事和故意伤害数据集上的实验结果表明, 与BERT模型相比, BiAKLaw在评价指标F1上分别提升3.74%和3.43%。

高焓流动中的可压缩颗粒两相流并行求解器: 数值方法及其验证

李青, 余钊圣, 刘朋欣, 李婷婷, 陈坚强, 袁先旭

2024, 60(1):  89-108.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.022

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在极端力学环境下可压缩点力颗粒两相流理论方程的基础上, 提出一种基于动态链表数组的并行颗粒求解器, 使其与可压缩流体求解器耦合。与基于欧拉坐标系的携带流体相不同, 基于拉格朗日坐标系的求解器采用动态链表数组对弥散颗粒相进行内存分配, 可以解决因使用全局数组解决拉格朗日/欧拉坐标系转换带来的弥散颗粒群内存利用率低和计算效率低下问题。最后对多物理效应的可压缩颗粒两相流求解器进行验证, 并在马赫数渐进趋于零的情况下, 对两个不可压缩槽道颗粒湍流标模进行验证。

基于足底压力和卷积长短期记忆神经网络的前交叉韧带断裂智能辅助诊断

李玳, 王天牧, 张思, 秦跃, 谢福贵, 刘辛军, 聂振国, 黄红拾

2024, 60(1):  109-117.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.089

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提出一种基于卷积长短期记忆神经网络的深度学习模型PressureConvLSTM, 用来提取行走过程中足底压力的空间特征和时序特征, 并进行步态分类。通过对前交叉韧带断裂患者的足底压力数据分析, 实现智能辅助诊断。结合临床数据的实验结果表明, PressureConvLSTM模型对前交叉韧带断裂的辅助诊断, 能够达到95%的预测准确度; 与卷积神经网络等其他模型相比, 准确度得到大幅度提升。

利用生物声学指标评估暗针叶林鸣禽围攻事件中的鸣声特征

王江月, 田佳, 周正暘, 马晓昀, 龙玉, 王戎疆, 李晟

2024, 60(1):  118-126.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.099

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利用鸣声播放实验, 并结合自动录音技术, 综合使用多种声学指数, 探究亚高山森林生态系统中, 森林鸣禽在围攻事件中鸣声的声学特征及其变化规律。2021年夏季, 在四川王朗国家级自然保护区冷云杉暗针叶林中分别播放领鸺鹠(Glaucidium brodiei)鸣声和暗绿柳莺(Phylloscopus trochiloides)报警鸣叫来引发鸣禽围攻, 使用自动录音设备记录播放期间及播放前后在实验位点上自由活动的森林鸣禽的鸣声。设置12个位点, 每个位点进行领鸺鹠和暗绿柳莺播放实验各一次。24次实验共记录到分属3目17科的28种鸟类参与围攻行为, 实验录音总有效时长为1057分钟。对围攻行为的观察和对录音记录的声学指数分析结果表明: 1) 领鸺鹠鸣声和柳莺报警鸣叫都可以有效地引发鸣禽的围攻行为, 柳莺类与山雀类鸣禽是参与围攻的主体; 2) 两种鸣声播放期间, 森林鸣禽的鸣声声强均显著高于播放前(领鸺鹠鸣声实验SPL_avg = −31.02±4.87 dB (播放期间), SPL_avg = −42.74±4.68 dB (播放前空白段), p = 0.001; 暗绿柳莺报警鸣叫回放实验SPL_avg = −33.26±4.05 dB (播放期间), SPL_avg = −46.38±4.54 dB (播放前空白段), p = 0.001), 鸣声复杂度均显著低于播放前(领鸺鹠鸣声实验H = 0.76±0.02 (播放期间), H = 0.80±0.03 (播放前空白段), p = 0.001; 暗绿柳莺报警鸣叫回放实验H = 0.77±0.02 (播放期间), H = 0.82±0.02 (播放前空白段), p = 0.001); 3) 播放领鸺鹠鸣声或暗绿柳莺报警鸣叫并未引发声学指数变化程度的显著不同。研究结果从声学层面为鸟类行为研究提供新的思路, 同时为大范围的声景监测数据提供新的行为学应用场景。 

实验教学用植物活体荧光影像系统的研制

王璠璘, 贺新强, 王东辉

2024, 60(1):  127-132.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.019

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通过植物培养及拍摄系统的开发, 研制低成本的植物活体荧光影像系统。该系统采用双层箱体结构设计, 分为恒温光照培养系统和荧光记录系统两部分, 可以为植物生长发育提供所需的生命支撑功能, 还能实时获取植物生长发育过程中的关键图像, 包括监控转基因植物发育过程中荧光信号的时空模式。利用该系统成功地对EGFP转基因烟草和拟南芥进行培养和实时观察。低廉的成本极大地扩展了该系统在实验教学中的运用, 也为生命活动的观察和检测研究奠定基础。

青藏高原1981—2015年暖季降水变化趋势: 受控于大尺度环流型变化

孙亚伟, 吴振鹏, 黎立页, 张庆红

2024, 60(1):  133-144.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.082

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利用最新的高时空分辨率融合降水数据集, 研究青藏高原的长期降水变化趋势。结果表明, 在1981—2015年的暖季(5—9月), 青藏高原降水量显著增加(格点平均趋势为0.9 mm/a), 其东北部、中部和西部最为显著。采用 T 模态倾斜旋转主成分分析法(PCT), 将青藏高原 500 hPa位势高度场分为9个典型环流型, 发现第2和第4环流型(T2和T4)是暖季降水量增加的主导环流型(DT)。DT位势高度场为西低东高的“槽脊对峙”分布, 青藏高原暖季降水量增加体现在DT主导降水日数和日均降水量的共同增加。除DT环流型数量的增加导致青藏高原中西部降水增加外, 降水增加机制还包括降水条件的优化, 即T2以“槽脊对峙”加强为驱动的动力条件优化为主导, T4以“水汽滞增”加强为驱动的热力条件优化为主导。

风云三号E星空间环境载荷综合探测技术

沈国红, 黄聪, 张鹏飞, 张效信, 王金华, 李佳薇, 宗位国, 张珅毅, 张贤国, 孙越强, 杨勇, 张焕新, 邹鸿, 王劲东, 孙莹, 白超平, 田峥

2024, 60(1):  145-156.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.096

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针对中国风云三号卫星运行的低地球太阳同步轨道, 开展空间环境及粒子辐射效应监测, 提出基于空间环境监测器Ⅱ型载荷的综合探测技术。在各载荷技术指标的地面研制过程中, 通过标准放射源、等效信号源、粒子加速器和标准磁场等不同方式进行标定和实验验证。结果表明, 多方向全能谱粒子探测的能量范围为30 keV~300 MeV, 精度优于10%; 磁场强度测量范围为−65023~+65023 nT, 精度优于0.73 nT; 电位探测范围为−32.4~+23.7 kV, 灵敏度优于10 V; 辐射剂量探测范围为0~3×104 rad (Si), 灵敏度优于8.3 rad (Si)。通过空间环境监测器Ⅱ型载荷对卫星运行轨道上的粒子辐射环境、原位磁场矢量变化、辐射剂量累积以及卫星表面电位变化等进行观测, 可以为航天活动、卫星设计、空间科学研究及空间天气预警预报业务提供必要的数据支撑。

基于环境DNA宏条形码的汉江上游黄金峡段鱼类多样性研究

丁洋, 李艳艳, 赵进勇, 彭文启, 张晶, 任锦豪

2024, 60(1):  157-164.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.080

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2020年, 采用环境DNA宏条形码对汉江上游黄金峡鱼类多样性进行研究, 并对比历史调查数据, 构建汉江上游黄金峡段鱼类名录。从9 个采样点中共检测出20种鱼类, 占名录的45.45%; 鲤鱼(Cyprinus_carpio)、鲫鱼(Carassius_auratus)、圆吻鲴(Distoechodon_tumirostris)和银鮈(Squalidus_argentatus)为优势种; 黄金峡上、下游Shannon指数存在显著性差异(P<0.01, n=9), 上游鱼类Shannon指数明显大于下游, 黄金峡水利枢纽是造成鱼类多样性空间差异的主要原因。环境DNA检测出的鱼类组成与过去传统方法监测的结果相近。环境DNA宏条形码技术是一种新兴的生物监测手段, 可以辅助传统鱼类监测方法, 快速检测汉江上游鱼类多样性及其空间分布。

水土平衡的生境营造模式及其工程应用

王志勇, 李嘉宁, 彭晓, 洪敏, 张凯

2024, 60(1):  165-174.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.092

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对我国农业生产中的23种理水造田智慧进行梳理, 总结其处理水土关系的方法, 发现通过就地填挖土方, 将雨水径流进行收集或分离, 在局部与土壤形成一种动态稳定的互生互养关系, 是营造可种植生境的核心。在此基础上, 提炼出“挖凹以集蓄塑造汇水区、堆凸以分流塑造分水岭”的两种生境营造模式。依据地形坡度与河水淹没范围之间的动态关系, 提出两种生境营造模式在流域尺度的空间分布范式——多尺度分水岭–汇水区的嵌套结构。将两种生境营造模式应用于生态修复工程实践, 证明其具有处理水土平衡关系、营造可种植生境的潜力, 可为当前我国的生态修复工程提供方法和技术参考。

运行模式对聚磷生物膜同步去除和富集磷酸盐效果的影响机制

毕贞, 欧阳志康, 钱萌萌, 刘宇清, 黄勇

2024, 60(1):  175-182.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.039

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为了探究运行模式(即厌氧、好氧顺序不同)对聚磷生物膜磷去除与回收效果的影响, 采用相同的聚磷生物膜对模拟城市污水进行磷回收。经过连续运行生物膜反应器, 发现在不同运行模式下, 聚磷生物膜的吸磷和释磷环境(水体中磷浓度)有显著差异。在“厌氧–好氧交替”模式下, 好氧阶段的高磷负荷会强化生物膜的吸磷能力, 此时磷回收的效果取决于吸磷的限值; 而“好氧–厌氧交替”模式下, 厌氧阶段的高浓度磷会抑制生物膜释磷能力, 成为限制磷回收效果的主要原因。这种由运行模式带来的吸磷和释磷环境差异导致生物膜的好氧吸磷量、厌氧释磷量以及释磷时的碳源利用率不同, “厌氧–好氧交替”模式下生物膜的碳源利用效率为0.213 mmol P/mmol C, 远高于“好氧–厌氧交替”模式下的0.046 mmol P/mmol C。综合来看, “厌氧–好氧交替”模式下的聚磷生物膜磷在磷去除率和碳源利用率方面更具优势, 而“好氧–厌氧交替”模式下的磷回收效果更佳, 磷回收液浓度达到99.90 mg/L。

甲醛法处理兰炭废水反应条件的优化

王亚俐, 柏旭波, 孙娟娟

2024, 60(1):  183-187.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.024

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利用甲醛将兰炭废水中的酚类物质转化为酚醛树脂, 以便资源化利用兰炭废水。通过测定酚醛树脂生成过程中挥发酚、COD、氨氮和油的含量, 调控反应时间、温度以及原料比例, 确定制备酚醛树脂的最优反应条件。同时, 应用X射线晶体衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)等表征技术对生成的酚醛树脂进行理化分析。研究结果显示, 甲醛法处理兰炭废水制备酚醛树脂的最佳条件为反应温度=90ºC, 反应时间=4 h, 甲醛与兰炭废水的体积比=1:40。 

三维度生命意义感量表的中文版翻译及其信效度检验

苗淼, 周志伟, 钟绍婷, 何庆欢, 奇巍

2024, 60(1):  188-194.  DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.100

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引入三维度生命意义感量表(Three Dimensional Meaning in Life Scale, 3DM), 包含目标、重要性和一致性3个维度, 检验其中文翻译版的信效度和测量等值性。样本1(544 名大学生)用于探索性因素分析, 样本2(559 名成年人)用于验证性因素分析和测量等值性检验。选取生命意义感问卷作为效标效度, 正性负性情绪量表和生活满意度量表作为聚合–区分效度。间隔1个月, 对345人进行重测, 考察重测信度。结果表明, 探索性和验证性因素分析支持三维度结构, 总量表及分量表的内部一致性系数在0.82~0.95之间, 重测信度在0.71~0.83之间。3DM量表总分及分维度与拥有意义感、寻求意义感、正性情绪和生活满意度显著正相关, 与负性情绪显著负相关。3DM量表具有跨性别与跨时间的测量等值性。研究结果证明, 3DM量表具有良好的信效度, 可以在中国用于测量生命意义感的不同成分。