DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 农药活性成分释放机制 通常，生物活性物质在聚合物中的结合理论包括活性组分在基材中的吸附 [ 10 ] [ 11 ]、分散和包封等方法，此外，基材上官能团和活性组分之间的共价也是活性组分与基材的结合方法之一。通常在合成控制释放制剂时应考虑其释放方式与在目标部位释放活性化合物的能力。目前释放机制有以下两种，一是从孔隙中扩散、解吸附使得活性成分从表面扩散，此外，由于基材受到腐蚀而释放也属于此种释放机制；二是在活性化合物和聚合物链松弛时进行扩散，使得活性成分从聚合物链段中逸散，从而释放出来。目前，通过pH值、温度、压力、酶等环境因素刺激材料使得材料释放活性物质成为了目前的研究热点，此外，通过机械触发器，如震动、声波和涡流等也可以通过物理手段释放与聚合物基质结合的农药。
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user: 3. 天然多糖类物质 天然多糖类物质是自然界中重要的天然高分子物质，这种天然高分子物质广泛存在于植物、海藻、动物等机体中。目前自然界中常见的天然多糖类物质包括：纤维素、淀粉、木质素、壳聚糖、甲壳素、海藻酸盐、葡聚糖等，这种天然多糖类物质结构通常是由D-葡萄糖单元共聚而成的 [ 12 ]。由于天然多糖类高分子物质具有优良的生物相容性、可生物可降解性等优异的性能，因而其目前广泛成为新型天然农业物材料的基材。 3.1. 海藻酸盐和海藻酸盐混合物 海藻酸钠(ALG)是自然界中含量最丰富的聚合物之一，其分子由β-D-甘露糖醛酸(β-D-mannuronic， M)和α-L-古洛糖醛酸(α-L-guluronic， G)连接而成，是一种天然多糖，具有控制释放药物制剂辅料所需的稳定性、溶解性、粘性和安全性。 目前，许多研究人员对海藻酸盐改性农药的控制释放进行研究。例如，通过添加不同的吸附剂，如膨润土和活性炭等对海藻酸盐除草剂水溶液进行改性，测定敌草隆 [ 13 ] 的控制释放量。颜慧琼等人以聚甲基氢硅氧烷(PMHS)为疏水改性剂，通过采用球磨法对高岭土微粒进行疏水改性，合成具有疏水性能的先进农药载体。通过采用负压冷冻干燥技术将广谱性杀虫剂甲氨基阿维菌素苯甲酸盐(EB)负载至改性疏水高岭土上，之后以氯化钙溶液为交联剂，将负载EB后的改性高岭土通过包裹技术，成功将其包覆于海藻酸盐基质中，成功制备出载药改性疏水高岭土/海藻酸钙复合凝胶微球(MKLCA-CMBs) [ 14 ]，实验结果表明农药活性成分可以缓慢释放55 h以上。 3.2. 环糊精和淀粉衍生物 环糊精(Cyclodextrin)是直链淀粉在由芽孢杆菌产生的环糊精葡萄糖基转移酶作用下生成的一系列环状低聚糖的总称，由于其特殊的结构，因而具有疏水的内腔和亲水的表面，其特殊的性质使得它们可以在溶液和固体中形成包合物，使得各种分子内置于其疏水内腔中。 Campos等 [ 15 ] 人制备出含有香芹酚和芳樟醇的β-环​​糊精官能化的壳聚糖纳米颗粒，结果表明单萜类化合物(香芹酚和芳樟醇)的组合封装提供了更好地杀虫效果，并且不同的香芹酚和芳樟醇的混合物对不同类型的害虫具有拮抗作用。 Zhang等 [ 16 ] 人通过插入两种杀虫剂的包合物b-氯氰菊酯与磺化羟乙基-b-环糊精和磺基丁基醚b-环糊精成层ZnAl层状双氢氧化物(ZnAl-LDH)而合成出两种杂化复合材料。在磷酸盐缓冲液下研究了了杀虫剂b-氯氰菊酯从复合物中的释放。研究发现为包合物引入LDH基质可以延长释放与改善β-氯氰菊酯的溶解性能。同时通过pH研究发现缓冲溶液的pH值对产品的释放性能有重大影响，此外，络合物在ZnAl中间层中的排列LDH在释放过程中也起着重要作用。 3.3. 壳聚糖及其衍生物 壳聚糖(chitosan)，又名脱乙酰甲壳素，由自然界天然存在的几丁质(chitin)经脱乙酰化作用获得的天然多糖分子，由于这种天然多糖高分子具有良好的生物官能性、机体相容性、血液相容性、微生物降解性等优良性能，因而被广泛应用于许多行业。目前，壳聚糖已被广泛用作药物缓释的控制释放基材，在农药工业中，壳聚糖具有良好的生物降解性、生物相容性和固有的杀虫、抗菌和抗真菌活性，因而被广泛应用于农药控制释放制剂中。 Silva等人 [ 17 ] 制备出壳聚糖海藻酸钠与壳聚糖交联的衍生物。海藻酸钠与壳聚糖共同制备的197~305 nm的纳米颗粒球具有优异的胶体稳定性，他们分散了除草剂百草枯，并且通过海藻酸钠–壳聚糖基质使纳米粒子能够装载74.2%的百草枯，并且海藻酸钠–壳聚糖纳米颗粒延长了除草剂的释放时间，比自由除草剂释放时间长达长2小时，实验机理表明百草枯与纳米粒子之间的强相互作用可能有对除草剂在土壤中释放的抑制作用。 壳聚糖大分子中含有较为活泼的氨基和羟基，因此壳聚糖大分子具有较强的进一步化学反应能力。然而对壳聚糖改性会引入了大的侧基，破坏了其结晶结构，从而使其溶解性提高，因此控制释放制剂需调整其分散度以及合理改性。 3.4. 羧甲基纤维素或乙基纤维素 羧甲基纤维素是一种纤维素衍生物，通过碱催化纤维素与氯乙酸反应获得。它常被发现并用作其盐羧甲基纤维素钠。其主要用途是在食品科学中作为食品增稠剂和稳定剂，最近已被探索作为农药的控制释放体系。 Li等人以羧甲基纤维素(CMC)凝胶为基质，对阴离子除草剂2，4-d的控制释放含量进行了测定，结果表明释放量在55%到90%之间，并且未经控制的2，4-d是在1小时内释放在水中，而从凝胶制剂中释放90%的农药需要48小时。水中农药的变化从8.8到19.8小时。进一步研究表明该控制释放制剂在薄的土壤层中也表现出控制释放的现象，因此，这种制剂最大限度地减少除草剂在土壤中的解吸和扩散机制 [ 18 ]。 Mehrez等人 [ 19 ] 通过利用羟乙基纤维素(HEC)和细菌纤维素(BC)等天然聚合物制备了环境友好型冻凝胶。将HEC和BC水溶液混合形成冻凝胶与乙二醛交联，之后利用冷冻干燥技术对混合物进行干燥，制备不同浓度的银@钛氧化物纳米粒子(Ag@TiO 2 纳米颗粒)，为了提高其抗菌效率，在冷冻凝胶形成过程中加入了抗菌剂，同时为了控制戊唑醇的释放，将农药戊唑醇封装在冷冻凝胶载体上，结果表明，所研制的冻胶具有多孔、廉价、抗菌等优点，能有效地控制农药的释放。 羧甲基纤维素由于其可发生胶凝或部分溶解而造成不能使用，因此在使用其制备控制释放制剂时需对其改性，或分散到其他基材里，防止其胶凝作用影响控制释放效果。
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user: 4. 总结和展望 农药安全是近年来关系到环境及农业的重要问题。其中，控制释放技术被认为是解决此类问题的重要手段之一。在制备控制释放农药的物质中，天然和可生物降解的多糖聚合物被认为是研究和设计农用化学品控制释放的绝佳物质。在近几十年中，通过改性、聚合等方法合成出许多可完全降解的控制释放农药制剂。本文总结了以可完全降解的多糖聚合物(海藻酸盐、环糊精、壳聚糖、羧甲基纤维素等及其衍生物)作为农药控制释放基材，并对这些聚合物体系影响农药释放的因素及优缺点进行了总结。 然而，这些控制释放制剂依然有着缺陷，如光敏农药分子可能会在光照下会分解而失活；pH类控制农药释放知己可能会改变土壤pH，从而影响植物生长；温度控制药物释放可能会较难以控制，从而影响其规模化应用。因此，合成具有保护性能的农药控制释放制剂成为了未来的研究热点。此外，具有外部环境刺激响应的农药控制释放制剂也成为了未来研究方向的热点之一。
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user: 摘要 目前国内高校已基本实现管理队伍职员制建设，但是在职员制改革推行过程中也遇到了诸多困难和问题。本文在介绍我国高校职员现状及职业化改革情况的基础上，从岗位设计、晋升通道、职业发展等方面对管理人才培养面临的新问题进行分析，提出构建以岗位设计、岗位评估和职业学习为核心的系统化岗位发展体系。
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user: 1. 引言 教育职员是高等学校发展运行的中坚力量，属于较为宽泛的高校行政服务群体，既包含了对接上下级机构的党政工作类岗位，也包含了对应所有教职工的服务类岗位，人员分类较为复杂，历史上一直沿用“干部任用”的形式进行设置。随着国内教育人事制度改革的不断深化，高校岗位设置也逐渐向专业化、职业化转变。自1999年开始，我国高校管理体制改革陆续开展，《高等教育法》首先确定在高等学校管理人员中实行教育职员(Education Staff)制度，将教育职员提升到国家战略高度，淡化了原行政岗位“准公务员”的身份概念，初步建立了中国教育职员职业化、专业化的导向 [ 1 ]。 职业化，是指一个职业群体标准化、专业化的过程，是一套涵盖人员聘用、考核、激励、发展的综合标准体系，并逐渐被行业所认可与效仿的动态过程。韦伯(Max. Weber)在行政组织理论中提出，一个良好的职业化组织形式应当包含“明确的分工及权利体系、规范的人员聘用体系、制度化的管理模式、以及理性的职业定向” [ 2 ]。对教育管理而言，其中存在着管理者、教育管理方法、对象、目标和结果等因素，这些要素相互关联，最终形成一个闭环，而要素间的联系、结构和流动决定了闭环的效率，即最终的管理水平。其中最重要的两个要素就是管理者的水平与制度结构的设计 [ 3 ]。但是我国的教育职员制度尚不完善，高等教育法之后，教育部继而发布了《高等学校职员制度暂行规定(征求意见稿)》，明确将教育职员职级划分为：初级职员(10~9级)、中级职员(8~6级)与高级职员(5~1级)，但是在实际执行过程中，各高校对于职员岗位缺乏详细深入的分类与分析，使得许多管理岗位难以做到因事设岗，人岗匹配。 目前我国高等教育处于高速发展状态，本科生、研究生招生规模较1999年增长了约6倍 [ 4 ]，但是职员规模却鲜有增长，一方面由于高校属于公益二类事业单位，其编制数由中组部于1990年代核定，至今未有变化，另一方面则是缺乏成熟的编制外用工与支持体系，使得高校职员发展陷入瓶颈。本文认为，在人员需求与岗位限制的矛盾日益凸显的情况下，高校应当转变传统观念，由“身份管理”逐步过渡到“岗位管理”，构建以胜任力为核心的职员发展体系。
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user: 2. 高校职员岗位体系面临的问题 2.1. 岗位管理体系有待提升 目前绝大多数高校都没有完全建立以《岗位说明书》为基准的职员岗位体系，学校岗位管理非常困难。一方面，由于缺乏分类描述(既定规则)，就使得部门无法确定该岗位设立的目的是什么，以及该岗位需要什么样的人来任职。这种情况下人治因素就会被放大，从而产生“身份管理”的问题。我国现代高等教育起步较晚，早期的职员聘用一直延续计划经济思维，实施“干部任命制”，这种形式使得学校的行政管理体制错综复杂，业务互有交叉，人员规模只增不减。而各部门又往往从自身角度出发进行岗位设置，使得“因人设岗”的问题时有发生 [ 5 ]。经调研，通过对比中美几所大学的人员规模，可以发现调研中国内高校的中层管理者比例显著高于美国，同时职员规模增长率也同样高于所调研的美国高校，但同时可以发现，国内大学的行政职员比例却显著低于美国高校(见表1)，呈现出一定的差异。可见，国内外大学由于管理体制的不同，导致人员规模划分也大不相同，具体哪种体制更优本文不做讨论，但笔者认为能够最大程度激发教学科研活力，人员能进能出、增强高校综合竞争力的管理模式是非常重要的 [ 6 ]。 Table 1 Staff data in several Chinese and American universitie 项目 中国高校(共13所) 美国高校(17所) 平均生师比 1:19.62 1:15.19 中层管理者平均比例 15.79% 7.72% 平均职员比例 30%~40% 37%~63% 职员平均增长率(近5年) 4.13% 0.16% 职员平均流动率(近5年) 0.34% 7.73% 表1. 几所中美院校行政职员任职情况 2.2. 缺乏公平考核及晋升机制 由于岗位结构设计的缺陷，职员的考核及晋升也同样产生一些问题。国内高校对于职员考核的要求比较松散，对于岗位晋升设计年限较长，缺乏对有能力和做出突出贡献的职员进行公平选拔的考核机制，对吸引高水平管理人才造成了较大的困难。虽然也有一些高校建立了针对职员的绩效考核体系，但是仍然缺乏明确目标，仅仅将其定位为一种人力资源管理手段，而未将其提升至战略管理的水平，虽然考核结果常与薪酬奖金挂钩，但同时也会加大职员的心理负担，久而久之使得职员对考核产生排斥 [ 7 ]。其次，在一般事业单位考核中，很少会出现考核不合格的情况，加之部门不愿意引发用人纠纷，就会导致一些能力不足的员工不断积压，从而影响工作氛围。 对于高校职员来说，目前的晋升渠道主要有岗级晋升与职称晋升。根据《教育部高等学校职员制度暂行规定》，每级职员进行岗级晋升，都必须满足一定的任职年限，达到最低任职标准，同时年度考核获得合格及以上结果 [ 8 ]。但在实际操作中，年限带来的效应远大于任职与考核，使得“熬年限”的情况时常发生，行政效率低下成为常态。一旦年限成为主要决定因素，往往不利于学校的长远发展。例如根据现行制度，一位七级职员，无论何等优秀，仍必须任职满七年才能有资格参聘六级职员，如果本人是九级职员，那么就需要十三年的基本任职期限。加之人员清退机制不足，使得事业单位的行政工作很难达到职业化、专业化。 2.3. 职业发展空间匮乏 高校往往重视教师、辅导员队伍的职业素质培养，而忽视了职员的职业发展。根据统计，约80%的院校都会设有“教师教学发展中心”，负责教师在职培训项目，并且将培训结果纳入教师职称评定、资格证申报过程当中，有效提升了教师教学技能水平 [ 9 ]。但是对于职员来说，由于分布于不同的岗位，具有不同的专业化素质与背景，导致高校职员缺乏有效的区分度，加之高校对行政管理岗位的不重视，几乎没有高校为职员开设相应的在职培训课程。 另一方面，职员岗位除了职级晋升外，几乎不存在其他的过渡、晋升渠道。一般来说，高校都设有教师及其他专业技术岗位转为行政管理岗的相关政策，但是职员却无法通过考核、晋升进行转岗，而职级晋升的问题也极大减弱了高校职员的流动性，对此前文已经进行过讨论。同时，由于不同高校间人事政策的不对等，以及对职员职级的认可度的差异，使得职员在高校间的流动性远不及教师。此外，根据国家政策，职员职级、职称间存在一定的比例限制，在目前的高校人事管理制度下，很多高校也出现了七级职员堆积阻塞的现象。
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user: 3. 构建人岗匹配的职员发展体系 3.1. 完善职员岗位设计与描述 制度和历史延续的人员任用机制使得高校职员职业化发展瓶颈突显。虽然国家对于教育职员的规定仅限于岗级和比例，但实际上由于工作内容的不同，高校完全有能力对职员进行详细的划分，根据分类评价的原则，逐步明晰岗位分类、完善岗位描述对于解决高校职员发展瓶颈具有重要意义。对此应当根据学校定位，细化管理岗位分类，将“管理岗”划分细致，例如：党务类、领导类、管理类、事物类、专业技术类、勤务类等等，确定各类岗位实施目的(见表2)。 Table 2 Detailed classification of university management post 岗位大类 岗位分类 实施目的 管理岗 (教育职员) 党务类 贯彻、落实党的路线方针、政策，制定并落实高校党务工作计划。 领导类 制定政策并就重要事务做出决策，工作结果直接影响学校和单位的发展。由组织部门按照干部选拔任用规定选聘和管理。 管理类 带领团队、协调资源、完成团队或部门目标。 事务类 按照政策执行流程，完成日常事务。 专业技术类 运用自己所掌握的特定技能和操作经验，为学校有关工作提供技术管理服务。 勤务类 为学校运行做好维护保障等各项服务管理工作。 专业技术岗 教师 完成既定的教学科研工作。 其他专业技术岗 完成既定的特定非教学专业技术工作。 辅导员岗位 学生思政、辅导及部分教务工作。 工勤技能岗 工勤岗位 校园维护、后勤及安全保障。 表2. 高校管理岗位详细分类 其次是根据“因事设岗”的原则确定岗位描述。岗位描述的核心包括以下三项内容：1. 岗位基本信息，即本岗位的类型，聘用形式等，用于岗位管理与内容整理，可以清晰看出岗位结构关系；2. 岗位评估内容，即任职要求、工作内容、考核要求。岗位评估可根据明确的规则进行人员聘任、胜任力评价、薪酬宽带区间确定等，明确岗位胜任条件与付酬因素；3. 管理层级，描述该岗位的上下级关系，即学校与部门对该岗位的管理权限。通过清晰的岗位分类与职责书表述，身份管理中同工同酬的核心问题可能会得到有效解决。 3.2. 构建科学的职员岗位评价体系 构建科学的岗位评价体系相当于岗位框架的运行监督机制。目前高校间存在的最大问题是职员岗位评估仅仅停留在个人层面，未形成包含关系。这样非常容易出现个人效能与团队效能之间发生断层：例如某部门有十五名职员，个人能力都很强，但是部门团队合作较差，气氛不佳，使得团队目标难以达成，这种情况下，如果参照个人评估，则无法客观展现部门的工作效果。对此，我们提出一类“西瓜评价模型”：学校层面类似于根茎，确定基本的定位与愿景；部门类似于西瓜，确定各自的发展规划与年度工作计划；个人类似于西瓜籽，对其胜任力与工作效能进行单独评价(见图1)。 图1. 职员岗位评价体系的“西瓜模型” 岗位评价既是对个人工作效果的评估，也应当是个人对上级管理的反馈。参照岗位说明书，可以清晰判断某位职员是否完成了本职工作(即岗位职责要求)，以及是否具有胜任本职工作、进行发展的相应能力(胜任力要求)。此外，根据“3E”原则，收集每位职员的反馈信息：1. 有效性 (Effectiveness)。个人对任职效果的判断，反映结果与预期之间的关系；2. 效率感(Efficiency)。个人对是否契合工作岗位以及对工作效率的判断，反映投入与产出的关系。3. 效能感(Efficacy)，即工作对个人的情绪、认知反馈的正向性，反映组织环境的影响。 3.3. 构建全方位的在职培训体系 从岗位分类上来看，高校职员队伍分布较广，负责党务、领导、执行、后勤、专业管理等方面，而国家政策中的职员职级又以初级职员、中级职员、高级职员进行划分。对此，可根据不同岗位(横向拓展)与职级(纵向拓展)采取不同的在职培训形式，促进全员、全过程、全方位育人体系建设。尝试完善职工培训制度，即职业技能培训的设置与开发，培训设置着眼当下，项目开发着眼未来。在制度完善的情况下，高校可以进一步探索建立职员职业发展评估与指导系统。例如在职员职业发展评估中，学校可以为职员提供技能测评、个人绩效评估以及心理健康测试等内容，在职业发展指导系统中，学校可以位职员提供个人生涯咨询、职业发展规划以及校内转岗、轮岗服务等等 [ 10 ]。有效的培训和开发能够改善员工态度，增进对组织战略的理解，提高工作积极性，进而改善组织绩效 [ 11 ]。
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user: 4. 结语 从古到今，“天地君亲师”的观念一直存在，社会对高等教育的尊重也逐渐泛化，“老师”的称谓遍及各行各业，而职业化与传统用人思路之间的矛盾，是“铁饭碗”观念难以打破的最主要原因 [ 12 ]，使得职员岗位无法盘活。有鉴于此，本文在我国教育职员制度的基础上，对高校职员岗位管理、人员考核及晋升、职员职业发展空间等方面存在的问题进行梳理，并提出一类适应现代高校“市场经济”的融合岗位体系、评价体系、发展体系的职员岗位管理框架。 教育职员职业化是高等教育发展的必经之路，也是我国高校竞争世界一流水平的重要内容，在实施过程中应当得到相关政府职能部门的支持和配合。例如，目前高校采用编制外用工的情况屡见不鲜，但是两类人员待遇却难以持平，除事业编制所带来的隐性待遇外，职业年金、人员落户等内容的差异也会导致同工同酬难以实现，不利于职员职业化体系的长期发展。 目前，上海市已经开始率先实施高等学校劳动合同制试点(截至2020年12月，全市已注册11所高校)，为在沪高校非事业编制人员管理提供了有力抓手。教学、科研、管理是高校发展不可或缺的三大核心要素，在国内高等教育蓬勃发展的现状下，适应社会的同时如何保持高校净土，以及均衡发展的同时如何抓住重点，做好项目驱动、学术驱动和文化驱动，是值得长期深入思考的问题。
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user: 摘要 情报主导警务思想起源于英美国家，已经深刻地重塑了现代警务工作。近年来，英美国家在实际应用的基础上，在这一领域又有了新的研究成果，值得我们借鉴利用。本文从近年来英美国家发表的论文和相关情报机构的研究报告入手，从理论研究和实际应用两个角度，梳理最新的研究成果和应用经验，以期为我国的相关研究做出贡献，助力我国公安工作进一步提质增效。
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user: 1. 本研究的背景 当前，我国公安队伍正处在进一步深化改革、提质增效的关键时期，加之2017年《中华人民共和国国家情报法》的颁布施行，现在正是深化情报主导警务理念的良机。将情报主导警务融入我国现代化的警务管理体制，在总体国家安全观的指导下，切实担负起为新时代中国特色社会主义保驾护航的重大职责使命 [ 1 ]。 与此同时，为应对日益严峻的社会违法犯罪形式，英美警察部门也进行了多轮警务改革。针对外部安全环境，英美警察内部实施了更加严格的绩效考核，使得警察的职能更加具体化、全面化、高效化，从被动服务转向为情报指引工作，从减少犯罪转变为控制犯罪，从模式化处理警情转向有针对性的信息收集，从以直接打击犯罪为目的转向风险评估分析以减少犯罪威胁和环境变化带来的影响。近年来，英美警察部门通过分析大量网络、报警和社会信息，凝练成对自己警务工作有用的情报信息来支持警务工作，形成了高效、稳定的情报主导警务运作方式，使警务决策更具科学性，充分发挥情报主导警务的优势。 综合我国的研究进展与英美国家的发展重点，可以看出现阶段的相关研究正在向纵深发展，同时着眼于实际应用。因此，当下我们可以借鉴的，既有英美国家先进的理念，也有英美国家实际应用的经验教训。因此，本研究不仅整理总结英美国家近年来发表的研究论文，同时从相关公司部门发布的报告中提炼行之有效的工作方法，为我国公安工作的进一步发展贡献力量。
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user: 2. 对英美文献的研究 近年来，英美等国的相关研究聚焦于情报主导警务理念的相关子维度，以及如何利用这一理念更好地指导警务工作。 2.1. 预测警务的美中不足 从Andrew D. Selbst的文章 [ 2 ] 中我们不难发现预测警务是“信息技术、犯罪学理论和预测算法”的融合。简单地说，它是利用数据和分析来预测犯罪。警察部门越来越多地部署数据挖掘技术来预测、预防和调查犯罪。然而，通过参考商业和社会数据来确定个人的威胁水平，可能会不适当地将深色皮肤与更高的威胁水平联系起来，或者更多地怀疑自己犯下了特定罪行。基于历史数据的犯罪映射，甚至可能导致有色人种因在社区中滋扰犯罪而被捕的可能性上升。这些不利影响是该技术本身的产物。也就是说，即使假定使用该技术的警察部门并非故意为之，也可能发生。 尽管预测警务仍存在很多弊端，但依然在英美警务工作中起到不可或缺的作用。洛杉矶、亚特兰大、圣克鲁兹和西雅图等城市已经与预测警务软件公司PredPol合作，试图预测财产犯罪将在哪里发生。据报道，圣克鲁兹的盗窃案在使用PredPol软件的第一年里下降了11%，抢劫案下降了27%。与此同时在芝加哥和什里夫波特，大数据显示出，传统警务工作对于降低犯罪率起到的效果远低于情报主导警务理念指导下警务工作产生的效果。 2.2. 社区警务的全新维度 在David L. Carter和Jeremy G. Carter的文章 [ 3 ] 中提出了一个新的情报主导警务理念方面，即社区警务是一种由情报部门领导的，需要社区管理部门和面向问题的情报部门相互协作完成的综合性警务工作。 情报主导警务的新维度取决于强大的社区关系。减少犯罪不仅是警察的一项关键责任，更是社区大众的需求。许多执法人员也在社区警务工作中发展了直接支持情报主导警务战略的方法：解决问题、环境扫描、与公众的有效沟通以搜集信息并减少恐惧、社区动员以处理问题。美国国家统计研究所观察到了这些因素，并指出在过去十年联邦政府实施改善情报收集举措的同时，数千名社区警务人员与他们所服务的民众建立了密切而富有成效的关系。这些关系的良好维系有利于信息和情报共享，有关部门可以立即且不受限制地获取当地社区的信息。另一方面，普通民众也在积极寻求有关部门能够向他们提供可能有助于减少犯罪或长期解决问题的新信息。由此可见，相关部门与民众之间关系的积极性质促进了信息持续而可靠的相互传递。因此，现在正是最大限度地发挥社区警务工作潜力的时候，从而防止恐怖主义和其他所有犯罪。David L. Carter在多年的社区警务实践数据中发现，从信息管理的角度来看，社区警务利用公民获得的信息来帮助确定社区问题的参数，同时情报主导警务战略依赖于信息输入作为情报分析的基本要素。从这一方面来看，与公众的双向沟通对于社区警务至关重要，因为相关部门在向公众传播预防犯罪和减少恐惧方面的重要信息时，需要事先了解犯罪和罪犯的情况。就情报自由方案而言，公众的积极报告可以为情报搜集提供有价值的信息。 2.3. 新兴技术的未来应用 C. Bogdiukiewicz等人的文章 [ 4 ] 介绍了英美国家对智能系统中警务功能的研发。作者演示了在工业合成环境中警用无人机领域自主系统的验证和验证中使用的形式方法。他们重点研究了一个用于管理路线生成和分配的多无人机系统。无人机航线由人工操作员和智能系统的组合来生成，警务功能则与合成环境相结合，用于多无人机的协调和验证，并进行性能测试。英美学者的研究表明，无人机运动的安全性可以用合理的方式来解决，也适用于其他形式的自主车辆。在不久的将来，英美警方计划与相关组织合作，构建可信赖的复杂系统。实践证明，这一做法是可行的，并可以充分利用它们的力量，实现对警务情报信息的自动实时搜集。这为部署现有的情报主导警务工作和应对目前的局限性指明了一个有希望的未来方向。
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user: 3. 对英美实际应用的研究 近年来，随着情报主导警务理念日趋成熟，英美等国的执法部门与相关情报公司开展合作，将理论应用于警务工作实际。经过几年的发展，目前英美国家的实际应用呈现出以下的特点。 3.1. 分析结果可视化 警务工作搜集到的信息多种多样、杂乱无章，缺乏直观性，给全面分析辖区特点，修改完善警务工作计划增添了不小的难度。为了解决这一问题，英美等国的情报公司开发了情报分析的可视化系统，将情报分析结果呈现在图表之上，大大提高了判读速度，减轻了情报人员的工作量。 在这一方面，Predpol公司取得了显著的突破。该公司开发了“犯罪雷达图”(见图1 [ 5 ] )以及犯罪热点图(见图2 [ 5 ] )两种功能，将辖区内的犯罪数量与时间有机结合，直观呈现出犯罪数量随时间的变化规律。 图1. 犯罪雷达图 图2. 犯罪热点图 3.2. 注重保障个人隐私 在运用警务情报维护治安、侦办案件时，会收集到大量的公民隐私和个人信息。一方面，这些数据搜集的行为不利于公民隐私的保护；另一方面，搜集到的数据如果不加以正当合理的使用，甚至是被泄露，将会严重侵犯公民的个人隐私。因此，近年来英美等国的情报公司开始关注如何在打击犯罪的同时，更有效地保障个人隐私不被侵犯。 在这一方面，Palantir公司取得了突破。该公司给访问相关数据库的人员赋予了不同的权限(见表1)，以此来限制其访问操作。与此同时，该公司还设计了数据库信息的删除规则(见表2)，进一步减小信息泄漏的风险。 Table 1 Types of permissions give 权限 可执行的操作 所有者权限 允许用户阅读、编辑，并且向其他人授予访问权限 编辑权限 允许用户阅读与编辑 只读权限 仅允许用户访问 探索权限 允许用户以配对结果为目的的搜索，但是他们看不到配对结果的任何实际细节，而只能看到相应的数据拥有者或者控制者的联系方式，进而联系他们以请求授权访问 禁止访问 禁止用户搜索、发现、访问或者以其他任何方式接触到或者识别出任何一条信息及其存在与否 表1. 赋予权限的类型 Table 2 Rules of deletin 记录删除措施 说明 归档 安全锁定 个人识别记录的匿名化和去识别化 剔除人身关联性的信息 软删除 通过前端用户访问无法检索记录，但经过适当授权且有必要，仍然可以通过后端管理员访问来检索记录 硬删除 永久删除，在任何情况下都不再可能通过前端或后端方法检索记录 表2. 删除规则 3.3. 拓展使用领域 随着情报主导警务理念的普及，越来越多的警务工作借助情报的有效利用，实现了工作流程的变革，极大的提升了工作效率。然而，警务工作涵盖方方面面，还有许多工作仍然依靠传统的方法开展，不仅消耗大量的人力物力，工作效果也不尽如人意。因此，为了解决这一问题，需要我们发散思维，打破壁垒，实现数据的自由流通，以此拓宽警务情报的使用领域，更好地改善新时代警务工作。 美国联邦调查局下属的刑事司法信息服务部(Criminal Justice Information Services)是这个方面的领先者。该机构开发了“NGI Rap Back”(Next Generation Identification)系统，旨在提示工作岗位上的人员隐患。这一系统通过识别指纹，再关联犯罪记录等信息，向用人单位、执照授权单位、志愿者组织等发出警告信息，提示相关人员不宜担任某些特殊岗位。2018财年，该系统反馈了8074条信息，辞退了一批在护理岗位上的不合格人员。
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user: 4. 结语 4.1. 对英美现状的反思 从英美国家对情报主导警务工作的理论研究和实践经验看，英美模式以全面地收集信息为核心，使情报主导警务工作理念成为现代警务工作的先导。英美模式都通过对情报的严谨分析，科学规划管辖范围，合理分配警力资源，切实高效地对违法犯罪活动进行预防、震慑、打击，化被动为主动，有效地改善警务变革前的低效状态。英美模式在世界各国推广后，其良好的实施效果得到了体现，也得到了各级警员的支持和理解，使情报主导警务模式的理念深入人心，对我国近年来警务工作改革具有巨大的借鉴意义。 然而，尽管英美情报主导警务工作的理念实践了几十年，美国甚至为此专门成立了情报主导警务办公室，基于美国复杂的社会文化和政治环境等因素，情报主导警务的理念在美国并没有得到社会大众的认可。由于警方缺乏对社会情报的有效分析研判以及日益紧张的警民关系，情报主导警务无法得到有效实施，从而导致英美警察以巡逻和盘查为主的简单警务方式，无法与情报主导警务工作理念相匹配。英美情报主导警务方式因此在西方也遭到了很多基层警察的抵制，它忽视基层警察的智慧，磨灭了基层警察的工作热情，同时也加剧了西方社会的种族歧视与冲突，对情报主导警务工作的发展产生了一些消极的影响。 4.2. 对发展趋向的新期待 4.2.1. 拓展思路 “警务”分为狭义警务和广义警务，从狭义警务到广义警务也就是从“警察干的事”到“社会秩序控制功能”的转变 [ 6 ]。因此，情报主导警务的理念可以应用于更加广泛的领域。例如，上文提到利用人体生物信息关联犯罪信息，从而避免有关人员担任不合适岗位的思路。在我国也有类似的禁止令、职业禁止令等制度。现行法律虽然明确规定了司法行政机构为禁止令的执行机构，但缺乏对各部门职责及分工的具体规定，也未建立起有效的合作机制，从而造成禁止令执行上的困难 [ 7 ]。从这个角度上看，未来公安部门可以与司法行政部门合作，实现对相关人员更有效的管理。 4.2.2. 改进技术 纵观英美国家近年来的相关研究成果，不难发现，现在的研究侧重于情报主导警务理念与高科技技术的结合，从而增添现代警务工作的科技化信息化水平。如果警务工作能够与数据挖掘、人工智能等新兴技术有机结合，将会进一步巩固情报信息在公安工作中的重要地位，加速警务工作提质增效。 4.2.3. 使用便捷 理论的最终目的是实践，情报主导警务理念也不例外。因此，为了能够使这一理念更好地指导现代警务工作，需要提高民警使用的积极性与便捷性。一方面，要立足于实际公安工作，提供专业服务，减轻民警的工作负担；另一方面，要推动应用平台的集成化，加强对用户的友好性，简化民警的录入、查询等工作流程。
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user: 摘要 随着互联网普及，在网络上出现了大量带有个人主观性的文本，这些文本含有大量情感相关信息和个人的主观观点，目前通常的卷积网络处理这些文本无法将信息进行关联，处理起来无法达到想要的效果，判断文本情感倾向不够准确，所以本文使用国内百度开发的PaddlePaddle框架，构建双向LSTM (Long Short-Term Memory)网络从众多文本信息和数据中准确而高效地分析出文本中所蕴含的情感，并判断情感极性，对情感倾向做出分类。实验中对美食评论信息进行情感预测，首先利用Embedding来计算出词向量，通过双向LSTM提取特征和融合，借助softmax函数构建分类器，获得文本信息的情感倾向，实验结果较为理想。
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user: 1. 引言 文本情感分析是指判断一段文本所表达的情绪状态。文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如(正面，负面)，(高兴，悲伤)；也可以是三类，如(积极，消极，中性)等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等。 在文本情感分析领域，早期做出研究贡献的有Turney和Pang，他们运用了多种方法探测商品评论和电影影评的两极观点。此研究是建立在文档级所进行的分析。另一种文档意见的分类方式可以是多重等级的，Pang和Snyder延伸了早先的基础两极意见研究，将电影影评分类并预测为3至4星的多重级别，而Snyder就餐馆评论做了个深度分析，从多种不同方面预测餐馆的评分，比如食物、气氛等等(在一个5星的等级制度上)。尽管在大多数统计方面的分类方式中，“中性”类是经常被忽略的，因为“中性”类的文本经常是处于一个两极分类的边缘地带，但是很多研究者指出，在每个两极化问题当中，都应该识别出三个不同的类别。进一步地说，一些现有的分类方式例如Max Entropy和SVMs可以证明，在分类过程中区分出“中性”类可以帮助提高分类算法的整体准确率。 现有的文本情感分析的途径大致可以集合成四类：关键词识别 [ 1 ]、词汇关联、统计方法 [ 2 ] 和概念级技术 [ 3 ]。关键词识别是利用文本中出现的清楚定义的影响词，例如“开心”、“难过”、“伤心”、“害怕”、“无聊”等等，来影响分类。词汇关联除了侦查影响词以外，还赋予词汇一个和某项情绪的“关联”值。统计方法调控机器学习中的元素，比如潜在语意分析，SVM (support vector machines)、词袋等等。一些更智能的方法意在探测出情感持有者(保持情绪状态的那个人)和情感目标(让情感持有者产生情绪的实体)。要想挖掘在某语境下的意见，或是获取被给予意见的某项功能，需要使用到语法之间的关系。语法之间互相的关联性经常需要通过深度解析文本来获取。与单纯的语义技术不同的是，概念级的算法思路权衡了知识表达的元素，比如知识本体、语意网络，因此这种算法也可以探查到文字间比较微妙的情绪表达。 现在处理长文本常见的为Stack-LSTM (双向栈式LSTM)，由文献 [ 4 ] 提出。它是LSTM的变种，由三层LSTM模型堆栈而成，并由正反向LSTM结合输出，经最大池化后连接softmax构建分类器。 综上所述，为了更好地联系文本上下文信息，本文基于双向栈式LSTM (长短时记忆网络)网络进行改进，并使用国内的PaddlePaddle，通过大量实验最后减少栈数并加入dropout层使文本情感分析的准确率有明显提升。本文的主要贡献： 1) 对原先的栈式双向LSTM网络进行改进，结合正反向LSTM获取到更加完整的上下文信息。 2) 在全连接层后加入dropout层，丢弃一些神经元，使模型训练减少过拟合现象，提高文本分类的准确率。 3) 将栈式双向LSTM网络与优化后的双向LSTM网络进行对比，优化过后的网络准确率更高，更具有竞争性。
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user: 2. 相关工作 2.1. Embedding计算词向量 在自然语言处理任务中，词向量(Word Embedding)是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。 一个句子中词的顺序往往对这个句子的整体语义有重要的影响。因此，在刻画整个句子的语义信息过程中，不能撇开顺序信息。如果简单粗暴地把这个句子中所有词的向量做加和，会使得我们的模型无法区分句子的真实含义，例如：我不爱吃你做的饭。你不爱吃我做的饭。 一个有趣的想法，把一个自然语言句子看成一个序列，把自然语言的生成过程看成是一个序列生成的过程。例如对于句子“我，爱，人工，智能”，这句话的生成概率P (我，爱，人工，智能)可以被表示为P (我，爱，人工，智能) = P (我∣)∗P (爱∣，我)∗P (人工∣，我，爱)∗P (智能∣，我，爱，人工)∗P (∣，我，爱，人工，智能)。 其中和是两个特殊的不可见符号，表示一个句子在逻辑上的开始和结束。 上面的公式把一个句子的生成过程建模成一个序列的决策过程，这就是香农在1950年左右提出的使用马尔可夫过程建模自然语言的思想。使用序列的视角看待和建模自然语言有一个明显的好处，那就是在对每个词建模的过程中，都有机会去学习这个词和之前生成的词之间的关系，并利用这种关系更好地处理自然语言。如图1所示，生成句子“我，爱，人工”后，“智能”在下一步生成的概率就变得很高了，因为“人工智能”经常同时出现。通过考虑句子内部的序列关系，我们就可以清晰地区分“我不爱吃你做的菜”和“你不爱吃我做的菜”这两句话之间的联系与不同了。 图1. 词建模学习过程 2013年，Mikolov提出的经典word2vec算法就是通过上下文来学习语义信息 [ 5 ]。 本文通过使用国内百度开发的最新的开源深度学习框架PaddlePaddle (https://www.paddlepaddle.org.cn/)中的embedding接口来计算词向量，embedding是一种distributed representation，它的出现是相对于one-hot的表示法。embedding在自然语言处理任务中获得了很大的成功，所以也常被翻译为“词向量”。但是，作为一类表示学方法，我们可以为所有离散的输入学习对应的embedding表达，并不不局限于自然语言处理任务中的词语。它将高度稀疏的离散输入嵌入到一个新的实向量空间，对抗维数灾难，使用更少的维度，编码更丰富的信息。embeding层可以理解为从一个矩阵中选择一行，一行对应着一个离散的新的特征表达，是一种取词操作，它的主要目的将词转为相应的向量，这样一个词就可以映射到高维空间，一个常见的做法就是计算词与词之间的距离，因为词被表示成了向量，计算距离就是简单的计算两个向量间的距离，通过这种向量计算获得的值通常都可以看作是两个词之间的相似度。 2.2. 长短期记忆网络(LSTM) 相比于简单的循环神经网络，LSTM增加了记忆单元c、输入门i、遗忘门f及输出门o。这些门及记忆单元组合起来大大提升了循环神经网络处理长序列数据的能力。由于对于较长的序列数据，循环神经网络的训练过程中容易出现梯度消失或爆炸现象。所以LSTM能够解决这一问题。他由Hochreiter S、Schmidhuber J提出 [ 6 ]。 LSTM通过给简单的循环神经网络增加记忆及控制门的方式，增强了其处理远距离依赖问题的能力。类似原理的改进还有Gated Recurrent Unit (GRU) [ 7 ]，其设计更为简洁一些。这些改进虽然各有不同，但是它们的宏观描述却与简单的循环神经网络一样，即隐状态依据当前输入及前一时刻的隐状态来改变，不断地循环这一过程直至输入处理完毕。若将基于LSTM的循环神经网络表示的函数记为F，则其公式为 h t = F ( x t ， h t − 1 ) ，F由下列公式组成： i t = σ ( W x i + W h i + W c i C t − 1 + b i ) (1) f t = σ ( W x f X t + W h f h t − 1 + W c f C t − 1 + b f ) (2) c t = f t ⊙ c t − 1 + i t ⊙ tanh ( W x c x t + W h c h t − 1 + b c ) (3) (4) h t = o t ⊙ tanh ( c t ) (5) 其中i t ，f t ，c t ，o t 分别表示输出门，遗忘门，记忆单元及输出门的向量值，带角标的W及b为模型参数，tanh为双曲正切函数，⊙表示逐元素(elementwise)的乘法操作。输入门控制着新输入进入记忆单元c的强度，遗忘门控制着记忆单元维持上一时刻值的强度，输出门控制着输出记忆单元的强度。三种门的计算方式类似，但有着完全不同的参数，它们各自以不同的方式控制着记忆单元c，如图2所示。 对于正常顺序的循环神经网络，h t 包含了t时刻之前的输入信息，也就是上文信息。同样，为了得到下文信息，我们可以使用反方向(将输入逆序处理)的循环神经网络。结合构建深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往能得到更抽象和高级的特征表示)，我们可以通过构建更加强有力的基于LSTM的栈式双向循环神经网络，来对时序数据进行建模。通常以三层为例子，如图3所示，奇数层LSTM正向，偶数层LSTM反向，高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入，对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文信息，并且对文本进行了深层次抽象)，最后我们将文本表示连接到softmax构建分类模型。 图2. 时刻t的LSTM 图3. 栈式双向LSTM网络用于文本分类
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user: 3. 模型设计 本文提出了基于栈式双向LSTM网络而改进的单层双向LSTM网络，再计算词向量后将其分别输入到正向LSTM和反向LSTM层，并经过隐藏层后加入了dropout层，最后连接softmax构建分类器。 3.1. Dropout层 dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率暂时将其从网络中移除，在设计网络时，设定的每层神经元代表一个学习到的中间特征(即几个权值的组合)，网络所有神经元共同作用来表征输入数据的特定属性(如图像分类中，表征所属类别)。当相对于网络的复杂程度(即网络的表达能力、拟合能力)而言数据量过小时，出现过拟合，显然这时各神经元表示的特征相互之间存在许多重复和冗余。dropout的直接作用是减少中间特征的数量，从而减少冗余，即增加每层各个特征之间的正交性。dropout对于解决过拟合问题有着简单有效的特点，文献 [ 8 ] 便探讨了关于dropout在过拟合问题上的作用。本文通过多次调整丢弃概率大小，发现将丢弃概率设置为0.7时效果最好，dropout随机将一些神经元输出设置为0，其他的仍保持不变。 3.2. LSTM网络变形及模型结构 本文将栈式双向LSTM网络进行了略微修改，改进后的网络层数缩减，保留一个正向LSTM，一个反向LSTM网络，并分别对正反LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文信息，并且对文本进行深层次抽象)，在加入了dropout层后连接至softmax构建分类模型，如图4。使最终的准确率有所提升。 图4. 修改后的双向LSTM网络用于情感分类 本文的模型主要包含以下三个部分： 计算词向量：当用于分类的文本数据量较大，需要从大量数据中计算出词向量。在计算词向量之前，我们需要获取语料，并且将语料中的字转换为id，构建词典。一个向量对应一个词，并且通过embedding来构建一个二维矩阵。 特征提取：使用了LSTM作为特征提取部分模型，它在阅读长序列时，拥有遗忘机制，能很好的处理长文本。比如识别一段语音，X为其中一句话，我们在识别这句话时，会利用上一句话的信息帮助识别。假设上一句话的信息包含主题的性别，但此时这句话的信息中出现了新的性别，这时候“遗忘门”就起作用了，它会删去上句话中旧的主题性别，同时“输入门”会更新新的主题性别。这样，当前信息状态即可得到一句新的输入。最终我们通过“输出门”决定输出哪部分信息，考虑到主题后可能出现的动词，它可能会输出主题的单复数信息，以便知道如何与动词结合在一起。通过对前期信息有选择的记忆和遗忘，LSTM实现了对相关信息的长期记忆，从而提取了时间特征。 LSTM网络训练层：通过正反LSTM网络获取两个方向上的信息，同时正反两层都连接相同的输入层，加入dropout层随机丢弃一些神经元，提高了网络的泛化能力，包含了三层隐藏层，并最后接入softmax构建分类器。
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user: 4. 实验 实验采用了国内百度开发的先进的开源框架——PaddlePaddle，它有着很方便的数据接口和模型定义接口。对比比较底层的谷歌深度学习框架TensorFlow，它直接搭建了深度学习模型的高层。基于它进行深度学习模型的开发，只需要关注模型的高层结构，不用考虑复杂的底层代码编写的各种问题。 这次实验我们用了两组不同模型，一种是常见的栈式双向LSTM网络，它由三层LSTM构成，高层LSTM网络将得到低层LSTM网络的信息。一种是我们改进的LSTM网络，仅分别有一层正反LSTM网络，测试两组不同的模型对文本情感倾向性分类的准确度。 4.1. 实验数据 语料来自我们从网站上爬取的各种食品评论，以及PaddlePaddle官网中他人发布的chnsenticorp食品评价数据集，其中35，696条作为训练数据集，1200条作为测试数据集，这些评价分为正面评价和负面评价，如图5，用于判断一种美食的好吃与否。并且将这些数据集进行预处理，如表1，包括去除停用词、电话号码、QQ号、特殊符号等噪声数据。去除这些噪声数据能很好的提高模型的准确率，避免受到干扰。并将数据集乱序，能很好的防止过拟合的问题。 图5. 数据集数量 Table 1 Data preprocessin 初始数据(1代表正面，0代表负面) 预处理后数据 其他还好，就是价格有点贵-----1 其他还好，就是价格有点贵 1 1918894561:服务太差，没人理，当客人是透明的，出品太咸，上菜速度慢。@广发餐厅下次不会再来…… 0 服务太差，没人理，当客人是透明的，出品太咸，上菜速度慢。下次不会再来 0 环境不错，各道菜味道都挺好，份量多，最忘不了就是红米肠了^_^ 1 环境不错，各道菜味道都挺好，份量多，最忘不了就是红米肠了1 表1. 数据预处理 4.2. 参数调整及两组模型对比 先通过jieba分词技术将文本进行分词 [ 9 ]，构建词典，然后计算生成词向量，在训练模型时，通过调整词向量的维度，计算词向量的更新方式，调整dropout层的丢弃率以及学习速率来调整参数。如图6。 图6. 训练参数设置 在常见的栈式双向LSTM模型中，我们通过调整参数，增加栈的层数，最高准确率也才达到88%；于是我们想到了修改网络结构，将dropout层丢弃率修改为0.7，多次迭代后发现最高准确率能达到91%，明显优于第一种LSTM模型。且优化后的非栈式模型loss整体更低，表明收敛性和收敛速度更快，如图7、图8。 图7. 优化后模型准确度对比 图8. 优化后模型loss对比 4.3. 实验结果分析 通过两组实验对比，分析两种LSTM模型的准确度数据。 第一组常见的三层栈式双向LSTM网络高层的LSTM继承了低层的LSTM的信息，最后一个输出记忆，作为整个句子的语义信息，并直接把这个向量作为输入，送入一个分类层进行分类，从而完成对情感分析问题的神经网络建模，拥有较高的准确率。 第二组优化的网络分别将向量输入到正反LSTM模型中，并经过两层隐藏层后进入dropout层丢弃一些神经元，并最后接入softmax层构建分类器，整体拥有更高的准确率。训练步数在10步loss趋于平缓，表明其拥有更好的收敛性并且收敛速度更快。
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user: 5. 结束语 本文在基于三层栈式双向LSTM网络上进行了优化，使用PaddlePaddle提出了一种新的LSTM网络结构，训练正反LSTM模型，得到完整上下文信息。通过进行对比不同结构，更好地完成了文本情感倾向性分类任务，能更好地解决评论信息的情感分类化，和文本情感分析中的上下文联系问题。本次实验也有待完善，在数据集选择上，我们应该选用更多种类的数据集来完善提高模型，并提高测试数据集的数量。后续我们将改进这些部分，提高我们的准确度以及研究更多结构去构建分类器。
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user: 摘要 普及健康知识，引导人们养成良好的行为和生活方式是推进健康中国建设的重要组成部分，健康心理学在这方面可以起到积极的推动作用。但健康心理学的研究成果与实践应用之间结合不紧密，转化不充分，增强健康心理学和实施科学之间的协同作用是促进转化的重要方法。本文旨在概述健康心理学对实施科学的贡献以及如何利用实施科学增强健康心理学研究成果转化为实践的能力，以期促进这两门学科之间的协同作用在未来的研究与应用中发挥更大的作用，进一步提高健康心理学研究成果的实践转化能力。
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user: 1. 引言 党的十九届五中全会提出要全面推进健康中国建设，普及健康知识，引导人们养成良好的行为和生活方式。在健康中国的建设过程中，健康心理学将发挥重要的推动作用。健康心理学领域将培养人类健康的生活方式和改变不良生活习惯放在了核心的位置，而这也与十九届五中全会全面推进健康中国建设，引导人们养成良好的生活和行为方式精神相呼应。 健康心理学旨在维持和改善人类健康；预防和治疗疾病；评估和明确健康、疾病和有关的机能失调的病因以及诊断它们之间的相互关系；完善和改进健康防治体系；协助政府制定卫生保健政策方面做出的具有教育性、科学性、专业性的工作(Matarazzo， 1980)。此外，其他心理学家也对健康心理学进行了准确的定义。Shelley认为，健康心理学主要探讨心理因素对健康和疾病的影响，即心理因素如何影响健康，对疾病的发生和发展有何作用，患者的心理反应怎样等问题(朱熊兆，唐秋萍，姚树桥，2016)。Marks等人则认为“健康心理学是一个交叉的领域，将心理学的知识和技术应用与健康、疾病和健康保健”(Marks， Murray， Evans， & Willig， 2005)。 健康心理学的研究领域非常广泛，主要包括：1) 既关注身体健康又关注精神健康；2) 强调对健康的维护和改善；社会对健康关注的持续性；人们对生活质量的提高及社会的卫生保健代价；特别是人们生活方式的改善；3) 运用心理学对疾病的进行预防和治疗；4) 关注疾病形成的原因和疾病的诊断；5) 参与健康服务体系和健康政策的制定。近年来，健康心理学的研究成果层出不穷，为培养人们的健康行为习惯做出了重要的贡献。健康干预是健康促进的重要组成部分，也是一项复杂的健康行为改变技术(Hagger & Luszczynska， 2014)。然而，很多研究证明有效的心理健康干预方法，并未能在实践中被大规模采用或在社区中成功实施，这一差距已经被国际学界认定为心理健康服务和研究领域的突出问题之一(屈智勇，郭帅，张维军，李梦园，袁嘉祺，王晓华，2017)。 实施是试图推动某个组织系统使用某种干预方法的系列程序和措施(Rabin， Brownson， Haire-Joshu， Kreuter， & Weaver， 2008)。实施意味着某种干预方案或方法被组织吸收和接纳，是一个组织或系统从决定采用一项干预方案到在日常工作实践中使用该方案的关键环节(Damschroder， Aron， Keith， Kirsh， & Lowery， 2009)。世界卫生组织(World Health Organization， WHO， 2014)将实施科学定义为“对有关实施问题的科学探寻。其不仅试图理解在实施过程中哪些有效、哪些无效？更期望理解实施成功或失败的原因是什么？如何取得实施的成功？期望去发现促进实施的方法”。作为一个新兴的交叉学科研究领域，它需要管理学、组织行为学、政策科学、心理学、经济学、循证医学等多学科视角和研究方法。实施科学的目的是促进循证干预方法快速、便捷、低成本的被一线实践者所掌握和运用，让目标人群受益的速度更快、范围更广。 为了缩小心理健康干预方法和应用实践之间的差距，应当增强健康心理学和实施科学两门学科之间的协同作用。健康心理学为实施科学提供理论框架和实施干预措施的方法，而实施科学则能增强健康心理学EBP在现实层面的影响(Presseau， Byrne-Davis， Hotham， Lorencatto， & Byrne， 2021)，两门学科的协同作用越强，越能够促进心理健康干预方法的大规模运用和成功实施，即各种分散的作用在联合中使总效果优于单独效果之和的相互作用，起到1 + 1 > 2的效果。目前国外已经出现了一些关于两门学科协同作用的研究，但国内这方面的研究还比较少，基于此，本文将对两门学科的协同作用机制展开具体的论述，以期促进两门学科的相互借鉴，为增加健康心理学EPB的转化实施提供更多探索的视角。
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user: 2. 健康干预的理论基础 2.1. 计划行为理论 21世纪初，健康心理学正处于社会认知模型检验的热潮中，计划行为理论(theory of planned behaviour， TPB)作为核心理论被用于预测健康行为(Presseau et al.， 2021)。TPB认为人的行为是经过深思熟虑的计划的结果，能够帮助我们理解人是如何改变自己的行为模式的。根据TPB，个体行为的主要决定因素是他们执行该行为的意图，而行为意图又是对该行为的态度(他们觉得该行为是好是坏)、主观规范(他们是否认为重要的他人支持执行该行为)和感知行为控制(个体是否觉得该行为在他们的控制之下)的函数(Perez， Brehaut， & Taljaard， 2014)。 研究表明，应用TPB框架可以更好的理解医护人员如何使用临床决策规则(clinical decision rules， CDRs)及其意图，预测一系列医护人员的行为，如Perez在针对使用TPB来理解CDRs的研究中发现，TPB模型可以有效地应用于急诊医学影像决策。TPB的构建与诊疗患者时不进行影像学检查的意图相关，加拿大C型脊柱规则(CCR)和加拿大CT头部规则(CCHR)影像学决定的56%和81%的变异性都可以由TPB构建模型所解释(Perez， Brehaut， & Taljaard， 2014)。 2.2. 行为改变轮理论 行为改变轮理论(behaviour change wheel， BCW)由Michie等人(2011)首次提出。它是一个行为框架(Hasnain， Attia， Akter， Rahman， & Paul， 2020)，综合19个相关行为改变的理论框架发展而来，涉及9个干预功能和7个政策类别。BCW的核心是一个“行为系统”，包括三个基本条件：能力、机会和动机，称之为“COM-B系统”(capability， opportunity， motivation-behavior， COM-B)。COM-B系统认为只有当个体具备能力，机会和动机时，才能实现某种行为的改变。围绕着这个核心，有九个干预功能(如教育、说服、激励和培训等)。干预功能有助于找出差距，突出需要干预的领域。例如，干预功能被用来描述与戒烟和减少肥胖相关的干预措施。这些功能还可以用于将已经实施的干预措施背景化，从而更有效地设计有效的干预措施(Hasnain et al.， 2020)，它们构成了BCW的中圈；围绕着这个中圈，有七个政策类别（如财政措施，法律，公共服务等），这些政策是更广泛的地区国家层面的战略，可以使干预功能得以实现，这些政策构成了BCW的外圈，用于辅助干预功能的实施。 2.3. 理论域框架 框架可以引导实施，促进识别实施的决定因素，指导实施策略的选择，在研究的各个阶段提供信息(Birken， Powell， Presseau， Kirk， Lorencatto， & Gould， 2017)。理论域框架(Theoretical Domains Framework， TDF)就是这种框架的一个例子，它在确定实施的决定因素方面得到了很好的应用。TDF包括来自33个行为改变理论的12个领域的128个建构要素，这12个领域解释了行为改变的原因，它们分别是：知识、技能、社会/专业角色和身份、关于能力的信念、关于后果的信念、动机和目标、记忆、注意与决策过程、环境背景和资源、社会影响、情绪调节、行为调节和行为的性质(Michie， 2005)。有研究发现在以上12个领域中，有7个领域被确定为可能与改变临床医生麻醉管理术前测试命令的行为有关，从而减少了不必要的常规检查订购(Patey， Islam， Francis， Bryson， & Grimshaw， 2012)。除此之外，TDF也被应用于其他众多研究中，包括加拿大CT头部规则试验的过程评价、急诊科轻度创伤性脑损伤影响因素的定性研究、孕妇参与戒烟干预的障碍和促进因素、调查低风险患者对术前检测的态度(Birken et al.， 2017)。