DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 中医药文化是中华民族一座尚未完全开采的宝库，其中蕴藏着巨大的能量。五千年来，许多中医药名家观察日月星辰、风土寒暑、山川草木等自然界的事物和现象，总结了许多宝贵经验，浓缩精华，提炼出了诸如《神农本草经》、《伤寒论》、《金匮要略》、《黄帝内经》等经典著作。随着中医药现代化，科学技术水平的提高以及多学科之间的融汇交叉，中医药为人类的医疗健康发挥了日益重要的作用。对我国中医药进行系统全面地科学研究与文化的传承已经成为一代代中医药工作者肩负的历史使命和终生奋斗的目标。 中医药院校的大学生朝气蓬勃，是中医药科学研究与中医药文化传承的主要储备力量，肩负着专业和文化传承的双重责任。新时代大学生应当顺应国家发展大潮，积极响应“一带一路”倡议，在纷扰繁杂的社会中保持一颗对中医药敬畏之心，静下心来努力领悟中医药文化的内涵，掌握中医药专业知识，坚定地投身中医药科学研究，树立起文化自信，科研济世，创新报国，勇敢地担负起传承与推广中医药文化的责任，为中医药走向世界舞台贡献自己的青春力量。
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user: 2. 中医药院校大学生中医药文化认知度需要努力提升 中医药文化是中华民族优秀传统文化中一颗璀璨的明珠，是流传几千年还发挥着重要作用的医药学理论体系之一。中医药院校的大学生是中医药文化传承和发展的主要储备力量，身处中医药文化传承的前沿，他们对中医药文化的认知度直接影响着中医药文化发展传承的力度和深度、广度。总体来说大学生对中医持相信的态度，愿意去更深一步地了解、学习中医药文化。张文韬 [ 1 ] 等根据《中国公民科学素质基准》并参考权威中医药文化科普内容框架，按照中医药学历教育基本目标进行调研，结果发现大学生60%以上的大学生认为目前缺乏中医药文化的教育，73.58%认为缺少相关实践教学。中医药院校学生 对中医药专业知识通过专业学习有较好基础，但是对于中医药文化理解和自身肩负的历史使命认识还存在较大的缺限。例如不知道传统的《黄帝内经》、《本草纲目》等中医药经典古籍，不了解神农、扁鹊、华佗、葛洪、张仲景、李时珍等中医药名家，不了解“天人合一”、“治未病”等中医药基本知识等。因为基础文化知识的缺乏就不会自觉地进行中医药文化科普宣传，并自觉践行传统中医药文化中的“医者仁心”道德观念和价值取向。因此，中医药院校的教师不仅要关注专业知识的传授，还应该注重中医药文化思维方式的培养。在当前提高文化软实力和国际话语权的新形势下，我们要积极弘扬传统中医药文化，进一步充分发挥中医药文化在国家建设和社会发展、人才培养方面的能量。
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user: 3. 中医药院校大学生专业素养与文化传承融合培养途径与方法 3.1. 中医药文化元素有机融合于中医药专业课程教学中，同步提升大学生中医药专业 和文化素养 2009年由国家中医药管理局颁布的《中医医院中医药文化建设指南》中明确指出：“中医药文化是中医药学的根基和灵魂，是中医药事业持续发展的内在动力，是中医药学术创新进步的不竭源泉，也是中医药行业凝聚力量、振奋精神、彰显形象的重要抓手。” [ 2 ] 虽然长期以来中医药文化的传承较大程度上取决于个人的领悟力、思维水平及人文素养，但是在目前现状下教师的积极引导是十分重要的。例如在授课过程中合适的环节讲述中医药的“整体观念”、“天人合一”、“大医精诚”，以及脏腑经络理论，针灸推拿的保健治疗作用、“治未病”观点等等，从药食同源到“同病异治”“异病同治”等；这些不需要很透彻的专业讲述，关键是需要塑造氛围，激发学生主动学习中医药知识文化的积极性和兴趣，这需要中医药工作者的长期努力，需要我们终坚持中医药理论的指导，在掌握专业知识的同时坚定文化自信，从而提升大学生们传承中医药专业知识和传承文化的本领和意识。 3.2. 开放中医药大学校园，搭建各类平台，打造浓郁中医药文化氛围，提升大学生中医药文化 宣讲能力 大学的是开放与包容的，可以有序地开放部分中医药类院校课堂或者教学实践场馆，并有意识的把大学生推出作为引导员、讲解员，既牢固了专业知识，又普及了中医药文化，还提升了大学生中医药文化宣讲的能力和传承意识。中医药类大学中往往具有中医药文化相关的设施，比如国内大多数中医药大学校园内就有中药标本馆、药用植物园，有些院校还具有中药博物馆等设施，而中医药大学学生则可以借助自身专业优势作为中医药文化传递给公众的桥梁。以湖南中医药大学为例，学生社团湖南中医药大学大学生科学技术协会下属讲解队会定期对本校学生进行中药标本馆及药用植物园的知识讲解；学校学院以及一些学生社团每年会组织本校学生进行“三下乡”义诊、偏远山区支教等活动，促进了中医药文化进社区、进农村、进偏远山区。 3.3. 借力新媒体平台以实现中医药文化专业知识与文化融合培养新飞跃 随着科技的发展，媒体行业也经历着翻天覆地的变化，传统主流媒体也纷纷加入这场媒体业的变革中。同样，中医药文化的传承与推广也应当顺应时代潮流，借助新媒体进一步发展，以实现新的飞跃。 目前国内中医药类大学均有专属于自己的公众号，学校内部各二级学院建立了相应的微信公众号、微博、QQ等社交平台。以学校为基础建立的新媒体平台本身就具有其独特的权威性，在此基础上进行中医药知识的宣传、科普也不失为一种良方优策。但在宣传的过程中不仅要保证中医药文化知识的准确、权威，更要尽可能地符合当代人的娱乐需求。 3.4. 将中医药文化带入“一带一路”，多方位强化国际合作促进中医药文化国际化推广 中医药院校具有得天独厚的中医药文化氛围及经验丰富的中医药专家，近年来国家也持续在引进海外优秀的专家学者，打造高端的科研队伍，为中医药系统全面地科学研究提供必不可少的实验技术支持，也为中医药院校大学生深入学习中医药文化和国际先进研究方法打下坚实的基础。许多中医药类院校近年来都会选派优秀大学生前往世界各国进行中医药文化的交流学习。这些宝贵的经验不仅丰富了中医药大学生的见识，同时通过与世界一流的科学家接触，培养了科研基本素质，培养新一代中医药人对于中医药科研发自内心的爱。2013年9月由中国国家主席习近平提出的“一带一路”倡议，为中医药文化在“一带一路”沿线国家传播与推广提供了战略支持。截止至2017年5月，中国已经在该战略沿线国家签约并建设了16个海外中医药中心，与外国政府签署了86个专门的中医药合作协议，并且根据国家教育部统计数据，每年来华学习中医药文化的留学生数占留学生总数的第二位。“一带一路”推进了中医药文化的海外延伸，迈出了中医药文化国际化的步伐。 [ 3 ] 以湖南中医药大学为例，目前在校留学生600余人，来自世界上20多个国家。学校与多个国家和地区建立长期的交流合作关系，目前已经成为教育部重点对港交流高校、国台办重点对台交流高校、湖南省对台工作先进单位和全国首批招收外国留学生及港澳台学生的高校。学校与巴基斯坦卡拉奇大学共同建立的“中国–巴基斯坦中医药民族医药研究国际合作基地(湖南)”在2017年9月成为国家30个中医药海外基地之一。中巴双方从中国传统医药的联合基础研究开始，到申报科研课题、项目、发表论文，再到博士生的联合培养、新药的研发，步步紧扣，顺应“一带一路”倡议发展大潮，促进了双方人才交流、文化交流，互惠互利 [ 4 ]。在这样的国际大背景下，中医药院校学生应当充分发挥学科优势、专业特长，勇敢走出国门，走进海外中医药国际基地，将中医药传统文化由浅入深地传递给海外民众，让远在异乡的人们也能够接触、了解到中华民族上千年的优秀传统医药文化。
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user: 4. 结语 中医药院校大学生身处中医药科研与中医药文化传承的一线，身担中医药全面科学研究与文化传承及推广重任，应当扎实专业基础知识学习并努力探究中医药文化精髓，充当好中医药文化传承人角色。医药院校的教师以及中医药工作者更加责无旁贷，需要借助多形式、多平台，积极引导大学生坚定文化自信，相信祖先超时空的智慧，心中怀有星辰，鼓励大学生既掌握扎实的专业知识并不断提升自身中医药文化素养，两者有机融合，更好更快地将流传千年的中国传统医药文化传递给更多的人，更好地实现中医药文化的传承与推广，使中医药文化走得更远，道路更壮阔。
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user: 摘 要 近年以来，神经网络机器翻译作为新兴的翻译技术，取得了极大的进步。翻译的译文不仅更加准确也更为流畅。但神经网络翻译同时还有许多问题需要改进。本文旨在以日中神经网络机器翻译为实例，探讨词汇层面的问题和成因，并提出相应的模型改进方法。受限于模型的词表大小和语料资源的领域不匹配等原因，译文中存在未知词和词语的错翻漏翻等问题。因此，本文根据这些原因提出了使用subword，替换低频词，利用外部词典，采用领域自适应训练模型等多个改进方案。使用subword或者利用外部词典，可以克服词表过小的问题。替换低频词可以降低低频词对模型的负影响。领域自适应可以提高模型对特定领域文本的表现。实验结果表明本文提出的模型改进方案相较于一般的神经网络翻译模型，能很好地减少词汇翻译问题的出现次数，从而提高译文的翻译质量。 关键词 :神经网络机器翻译，词汇问题，模型改进 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 机器翻译指的是通过计算机自动地将一种语言翻译成另一种语言的技术。它的作用是消除人们的沟通障碍，是人类长期以来的一个钻研方向。 本文的目的是通过探讨日中神经网络机器翻译存在的词汇问题，了解这些问题产生的原因，并实施若干的改进方法。最后通过分析实验的结果，验证这些方法是否能有效改进词汇问题。
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user: 2. 机器翻译的类型 在介绍神经网络机器翻译存在的词汇问题之前，本文先简要总结机器翻译的各种类型。根据出现时间的先后顺序，机器翻译主要可以分为以下几种类型：基于规则的机器翻译，基于实例的机器翻译，基于统计的机器翻译，基于神经网络的机器翻译。 2.1. 基于规则的机器翻译 基于规则的机器翻译主要是受到了乔姆斯基提出的转换生成语法的启发。乔姆斯基 [ 1 ] 认为对于一种语言，是可以利用有限的规则来推导出来无限的句子。 基于规则的机器翻译的优点在于他可以直观并精确地表达语言学家们所制定的各种知识规则。同时，其缺点也是非常明显的。比如规则需要动用大量的人力来进行编写；且规则具有极大的主观性，难以保障一致性；不规范的句子难以被归纳到有限的规则里。 2.2. 基于实例的机器翻译 基于实例的机器翻译的方法最早由日本京都大学的长尾真 [ 2 ] 提出。其思想是要给机器翻译系统提供已经存在的近似的例句，使其在翻译新输入的句子时可以忽略其中的相同部分，可以专注于处理例句和新输入的句子之间的不同的部分。 比如要翻译“我要去电影院”这样一句话时，若翻译系统知晓已知的例子里有“我要去剧院”，那么只需要考虑如何翻译和处理“电影院”即可。这种方法不要求花大量时间来定义规则，并在之后一定程度上促进了之后的统计机器翻译。 2.3. 基于统计的机器翻译 随着数学理论的介入，机器翻译开始以统计模型作为基础。统计机器翻译的基本思想是对大量的平行语料进行统计分析，以此来构建统计翻译模型，并在这模型的基础上定义要估计的模型参数，并设计参数估计算法。统计机器翻译中的一个代表是基于短语的机器翻译 [ 3 ]。 2.4. 基于神经网络的机器翻译 近年来，随着深度学习的快速发展，神经网络的架构也被引入了机器翻译的研究中。基于神经网络的机器翻译(Neural Machine Translation， NMT) [ 4 ] [ 5 ] 也逐渐兴起。相较于统计机器翻译，NMT需要使用更大的语料，能够得到更精确的译文和更流畅的语句。 针对此，学术界和产业界也投入大量的人力物力开发各自的神经网络机器翻译系统，并取得了巨大的进步。在许多语种上，神经网络机器翻译的性能都得到了大幅提升，并远远超越了传统的统计机器翻译。 从使用的模型框架的角度来对NMT进行分类的话，目前的NMT模型主要包含三类：基于循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)的NMT模型，基于卷积神经网络(Convolution Neural Network， Conv)的NMT模型，基于自注意力机制的NMT模型(Transformer)。
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user: 3. 神经网络机器翻译中存在的词汇问题 神经网络机器翻译的翻译质量比起传统的机器翻译方式在翻译质量上得到了明显提高，译文更加准确和流畅。但神经网络机器翻译的研究中仍存在许多问题需要解决。其中，一个最重要问题是词汇相关的问题。 可以想象到如下一个应用场景：专业文本中往往存在着大量的专业词汇，比如法律政令，科技论文等等。这些词汇具有一定的翻译难度。当用户需要对专业领域性质较强的文本时，由于神经网络机器翻译已经将句子翻译得很流畅，其往往也会更在意词汇有没有被正确翻译。 因此词汇问题是神经网络机器翻译急需解决的一个研究方向。 3.1. 词汇问题 从在译文所呈现的情形来看，词汇问题可以分为“未知词”和“翻译错误”这两种情况。本文以实际日中神经网络机器翻译的译文为例，描述这些问题。 3.1.1. 未知词 未知词是指在翻译过程中，原文部分的单词未经翻译，直接出现在了译文中的词。如下面这个例句： (例句1)原文：庶民寄りの政策趣旨がいくら好ましくても、国の財政を湯水のように使う「免罪符」となってはならない。 (例句1)译文：不管怎样出色的支持庶民政策，都不应将其用作使用政府资金如热水的“免罪符”。 当神经网络机器翻译系统不能判断该输出哪个译文时，系统会倾向于从原文中寻找一个概率最大的原文单词进行替代。例句1中，日文的“庶民”被直接输出到了中文译文里。这里的“庶民”应该被翻译为“老百姓”“大众”。 (例句2)原文：現在は一般的なノートパソコンのポインティングデバイスとして広く採用されている。 (例句2)译文：如今，它被广泛用作普通笔记本计算机的ポインティングデバイス。 又如例句2中，日文的专业名词“ポインティングデバイス”没有被正确地翻译为中文。而“ポインティングデバイス”的正确译文应该是 “定点设备”“指向设备”。 3.1.2. 错误翻译 错误翻译，即系统错误地翻译了该单词，甚至漏翻了该单词。 (例句3)原文：協会は、新たに八百長容疑が明らかになった14人の力士に対しても、独自調査を進めている。 (例句3)译文：该协会正在对800人的罪名的14名相扑选手进行独立调查。 在例句3中，日文单词“八百長”是一个特殊的词汇，其意思为“体育比赛当中的故意让赛的行为”。 译文错误地把“八百長”当作一个“数词+量词”的短语进行了翻译。于是译文变成了“800人”。 (例句4)原文：移動通信の重要な基盤技術の1つである狭帯域デジタル変調方式について概要を述べる。 (例句4)译文：本文概述了数字调制方案，这是移动通信的重要基础技术之一。 在例句4中，日文单词“狭帯域デジタル変調方式”中的“狭帯域”并没有被翻译出来，其对应的中文应当是“窄带(宽)”。本例中可以看到，在翻译一些复杂的复合词时，神经网络机器翻译有可能会出现错翻漏翻。 3.2. 问题产生的原因 从问题的原因入手，词汇问题又可以被划为如下两种情形。 3.2.1. 受词表限制 词表限制是指因为过大的词表会造成计算开销过大的问题，神经网络机器翻译的模型一般使用固定大小的词表。 于是在训练翻译模型的过程中，对于源语言，模型并未能很好地学习到词汇表以外的词汇的语义表示。对于目标语言，模型并不能选择词汇表以外的词汇作为译文。前者很可能会导致错误翻译，后者则很可能导致出现未知词。 因为词表大小的限制而排除在词表外的词又称作未登录词(out of vocabulary)。未登录词的存在将极大地影响翻译的质量。因此如何解决词表受限的问题成为改善词汇问题的一个重点。 根据Sennrich等人 [ 6 ] 的报告，不光是未登录词，系统在翻译这些存在于词表中的低频词的时候，其翻译质量也不尽如人意。所谓低频词指的是这些词存在于NMT的词表中，但由于在训练语料中出现的频次数过少。由于出现次数太少，使得这些词的语义表现也并没有被翻译模型充分吸收。 3.2.2. 受资源限制 神经网络机器翻译的模型的训练需要使用到大量的语料。语料的不足一般被认为会导致训练后的模型的翻译质量较差。这个情形在翻译特定领域的文本时，表现地尤为明显。这个结果在很大程度上归结于“领域不匹配”。由于收集特定领域的语料有一定难度，使得训练模型所使用的语料中该领域所占比可能过小，训练出的翻译模型对于特定测试集出现领域不匹配的问题。 Koehn的报告 [ 7 ] 阐明了领域不匹配时，翻译测试结果将会降低。如表1所示，该文给出了使用不同语料训练的翻译模型(纵轴)对不同领域的测试集(横轴)的翻译测试结果(表中的结果值为自动评价方法BLEU)。 Table 1 Performance of the NMT models trained from different corpora on different test set Model LAW Medical IT Subtitles All data 30.5 45.1 35.3 26.4 LAW 31.1 12.1 3.5 2.8 Medical 3.9 39.4 2.0 1.4 IT 1.9 6.5 42.1 3，9 Subtitles 7.0 9.3 9.2 25.9 表1. 不同语料训练得到的NMT模型在不同领域的测试集上的表现 可以发现，使用ALL data (包含LAW， Medical， IT， Subtitles)作为训练语料的翻译模型在各个测试集上的表现有着很大的波动。比如翻译Medical领域时有45.1的BLEU值，而翻译Subtitles领域时仅有26.4的BLEU值。 这说明了一些特定的领域的文本，本来就有一定的翻译难度。若翻译模型的训练语料缺少该领域的语料时，翻译质量肯定会降低。 而通过考察训练语料没有相关的领域的语料时的情形，可以进一步看到其翻译表现的降低程度是不容忽视的。比如，使用ALL data训练的系统在翻译Medical领域时有45.1的BLEU值，但仅使用LAW语料进行训练的模型在翻译Medical领域时只有12.1的BLEU值。
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user: 4. 模型改进方法 针对词汇问题的成因，本文提出以下几种改进模型翻译效果的方案。 4.1. 解决词表受限的方法 为了从词汇表受限的角度解决词汇问题，本文采用了以下三种方法。 4.1.1. 使用subword代替传统单词 Subword指代的是一种比单词颗粒度更小的语言单位。Sennrich等人 [ 6 ] 为了解决词汇表受限的问题，提出了切割出一种比单词更小的语言单位作为词表中的“单词”来使用的方法。从而使得这些“单词”可以被词表全数收录。本文在分割subword时，参考和利用了工具SentencePiece [ 8 ]。 由于中文或日文等亚洲语言没有天然的单词界限，因此往往需要先进行分词处理。Sentencepiece对此问题进行了改良，使得subword的分割可以不需要事先的分词处理。使用工具Sentencepiece实际分割后的例句如下： (例句5)日文原文：スクリプトの開発に開発エンドポイントを使用する (例句5)日文subword：_スクリプト_の_開発_に_開発_エンドポイント_を使用_する (例句5)中文原文：使用开发终端节点来开发脚本 (例句5)中文subword：_使用_开发_终端节点_来开发_脚本 例句中的下划线表示了此处是实际单词的词头。一般而言，使用分词工具切分时，日文的“エンドポイント”是一个单词，中文的“终端节点”也是一个单词。分割subword会将语言切成了颗粒度更小的单位，在本例中，上述单词分别被切分为了2个和3个颗粒度更小的单位。 与此同时，对于训练翻译模型来说，使用分割成subword的语料进行训练，可以学习到更丰富的语言表现。 4.1.2. 替换低频词 替换低频词的思想是，因为低频词也并不能被模型很好地学习到，那么若能在训练模型之前，将训练语料中的低频词替换为意思相近的高频词，则可以改善最终的模型的翻译质量。本文认为，语料中出现频次低于3的单词，是会对翻译模型产生负影响的低频词。 关于词的替换，我们将以词的相似度为替换标准。具有较高相似度的两个词，可以被判断为可替换词。 本文使用Gensim工具库 [ 9 ] 来计算词向量和词的相似度。具体的步骤如下。 首先，需要获取单词的词向量。本文利用Gensim工具库，得到基于Word2Vec [ 10 ] [ 11 ] 的词向量空间模型。 本文选择使用维基百科的dump数据作为获取词向量模型的语料，维基百科的dump数据可从以下地址获取(https://dumps.wikimedia.org/)。 第二步，得到词向量之后，通过工具库提供的similarity函数，可以计算两个词之间的相似度。相似度值的范围在0到1之间。 第三步，进行词的替换。对于语料中具体的句子，若其中的单词为低频词或者是未登陆词，将通过计算语义相似度的方式，从高频词中寻找最为匹配的可替代的词。若匹配成功，则进行替换。工具库提供的most_similar函数，可以有效的节省匹配时间。 最后还需要处理面对多个可替换候补如何进行选择的问题。在实际的替换过程中，本文参照以下原则进行依次优先选择。 a. 比较各个候补词在训练语料中的词频大小差异，若词频大小有明显差距，则选取词频更高的候补词。根据实际语料分析，词频的明显差距定为10次。 b. 比较各个候补的相似度差异大小，若语义相似度差距明显，则选取相似度更高的候补词。根据实际语料分析，相似度的明显差距定为0.2。 c.选择词频最高的候补词。 (例句6)替换前：此事需要考虑到当地的具体情况，不能中央凭空拍板，应责成当地地方领导亲自督办。 (例句6)替换后：此事需要考虑到当地的具体情况，不能中央凭空拍板，应安排当地地方领导亲自督办。 在例句6，通过词的替换，低频词“责成”被替换为更常见的高频词“安排”。 4.1.3. 外部词典 虽然翻译模型的词表大小是有限的，但独立于模型之外的外部词典则可以满足无限的词汇量需求。翻译系统可以利用外部词典，把未知词处理成相应的译文。 而关于如何获取外部词典的资源的问题，有两种可以考虑的方法。 一种是通过维基百科获得词条及其对应的译文词条作为外部词典。这类数据以词对为单位。基于维基百科获取词条的具体步骤如图1所示： 该流程的一开始将选择维基数据的某个分类(category，对应于某个专业领域)的页面作为起始页面，递归地向下探索其子分类的页面。当探索达到足够探索深度时终止之。针对探索过的页面，获取页面对应的词条的同时，并查询页面对应译文页面。若存在译文页面，则获取译文页面的词条。最终将词条和译文词条成对地存储到词典里。 通过这样的方法，可以快速简单地集成一个具体领域的专业词典，作为翻译模型的外部词典使用。这对于解决翻译专业领域文本时大量出现的未知词问题，很有帮助。 另一种获取词典的方法是通过基于统计的翻译方法，获得短语翻译表(phrase-table)，然后从短语翻译表中抽取出适当的短语对存入词典。 图1. 流程图：从维基的数据中抽取词条 在基于统计的翻译方法中，短语翻译表的一条短语对的记录可以表示为如下例子。 (短语翻译表的例子)アンタゴニストの同定方法|||阻断剂的认定方法|||0.75 1.22362e−07 1 0.0273384 ||| 0-0 1-1 2-2 3-3 上述记录中，原文单语，译文短语，翻译概率，词对齐信息等四项信息分别被“|||”符号分割开来。这里的第三项信息“翻译概率”中包含了基于统计的翻译过程中所感知到的四种翻译概率。 根据训练语料的规模不同，短语翻译表所记录的短语对的数量可以从数百万条到数千万条不等。但并不是每一条记录都是对于收集外部词典而言是有用的。因而，本文以翻译概率为依据，从短语翻译表中抽取出翻译概率较高的短语对，作为外部词典使用。 通过计算的各个翻译概率P之间的Cross Entropy (式1)，获得此词条的权重值W。根据真实语料分析，当权重W大于−0.5时，其记录作为词条的准确性是可以值得信赖。 (1) 4.2. 解决资源受限的方法 资源受限的最大表现就是语料的领域不匹配。解决领域不匹配的最直接的方法就是追加相应领域的语料。 由于特定领域的语料获得难度很大，往往只能获得一个小规模的数据。在这样的背景下，仅仅简单地追加对应领域的训练语料，由于其在训练语料中的比重和规模都较小，并不能直接改善翻译表现。因此还需要利用领域自适应(Domain adaptation)的方法强化翻译模型在特定领域上的表现。 领域自适应的目标领域又可称为“内领域”，其语料获取困难，通常语料规模较小。于此相对的，广泛存在的，易于获取语料的部分则称为“外领域”。领域自适应的训练方法可以帮助模型尽可能有效地学习到内领域语料的知识表现。 关于领域自适应的方法，本文参考了mixed fine tuning的方法 [ 12 ] [ 13 ]，将翻译模型的训练分为三次进行。 如图2所示，在第一次的训练中，仅利用外领域的语料进行训练，获得了外领域模型。第二次训练以外领域模型为基础，将内外领域的语料进行混合训练，获得了交叉模型。第三次训练，以交叉模型为基础，通过训练内领域的语料，获得了最终的内领域模型。 图2. 领域自适应：mixed fine tuning方法 特别需要注意的是在训练交叉模型时，要根据内外领域语料的数量差异，对数量较少的内领域语料做增量处理(oversampling)，使之规模与外领域的语料持平。
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user: 5. 实验结果 5.1. 训练语料及测试集 本文采用OPUS [ 14 ] 和ASPEC [ 15 ] 的日中对齐语料作为训练语料，共计约160万句。测试集分为两个。一个为1000句不属于特定领域的句子集，即“普通测试集”。另一个为1000句的IT领域句子集，即“IT测试集”。测试集和训练用的语料之间不存在交集。 依照4.1节描述的方法，在采用低频词替换的方法时，本文总计从语料中替换了1万8千余处低频词。针对使用外部词典的方法，本文从wiki数据中抽取了1万3千余条词条作为外部词典。从单词翻译表中抽取了2万余条短语对作为外部词典。 根据4.2节描述的方法，另从OPUS的语料库中抽取了和IT领域句子相近的10万条句子，作为领域自适应中追加训练用的IT领域的语料。 5.2. 实验设置 本文训练神经网络翻译模型的工具为OpenNMT-py [ 16 ] (v0.8)。模型采用基于循环网络结构(RNN)的编码器-解码器架构。模型的词表大小设定为5万词。根据采用的改进方法的不同，本文将分别设置了多个评测任务。 Baseline：作为基本评测任务，代表了模型没有运用本文中提到的任何改进方法。 +Subword：表示此任务在训练模型时，对训练语料进行了subword分割。 +Replace：表示此任务对语料中的低频词进行了替换处理。 +Dic：表示此任务中会利用外部词典。 +Adaptation： 表示此任务针对IT领域进行了领域自适应的模型训练。 5.3. 实验方法 关于结果的评测方法，本文采用了自动评价和人工评价两种方法。 自动评价采用了BLEU值 [ 17 ] 作为评价标准。自动评价的目的是比较经过方法改进后，译文整体质量的变化。而人工评价则主要是人工地统计译文中存在的词汇层面的翻译问题的数量。人工评价的目的是考察经过方法的改进，译文中的词汇问题的减少情况。 Table 2 The results of automatic evaluation (BLEU value 任务名 普通测试集 IT测试集 Baseline 30.28 22.16 +Subword 31.66 23.48 +Replace 30.45 23.03 +Dic 30.87 24.29 +Adaptation 29.95 24.10 +Subword+Adaptation 30.15 24.32 +Replace+Dic+Adaptation 30.42 24.46 表2. 自动评测结果(BLEU值) 表2记录了自动评测的结果。作为最基本的任务，Baseline在普通测试集的BLEU值为30.28，在IT测试集上的BLEU值为22.16。Baseline在普通测试集上的表现要优于在IT测试集上的表现。这也证明了在模型的训练语料的领域不匹配时(对于IT领域的测试集)，模型的翻译质量会下降。 对于普通测试集而言，以解决词汇表受限为目的的三个方法的相关任务相较于Baseline，BLEU值都获得了一定的提升。其中最为有效的任务+Subword的BLEU值为31.66。而在使用领域自适应的方法之后，+Adaptation的任务在普通测试集上的翻译效果反而会存在些许下降。+Adaptation的BLEU值为29.95。 另一方面，对于IT测试集而言，基于各种改进方法的任务在这个测试集上均相对于Baseline获得了提升。这证明了本文所提议的改进方法的有效性。其中以解决词汇表受限为目的的三个方法里，利用外部词典的+Dic带来的提升最大，其BLEU值为24.29。领域自适应(+Adaptation)的方法也同样获得了较大的提升，BLEU值为24.10。在混用多个方法的任务中，+Replace+Dic+Adaptation任务达成了所有模型中的最高BLEU值24.46。 Table 3 The results of human evaluation (Number and reduction rate of vocabulary problems 任务名 普通测试集 IT测试集 Baseline 127 311 +Subword 5 (96%) 6 (98%) +Replace 109 (15%) 237 (24%) +Dic 76 (40%) 106 (66%) +Adaptation 125 (1%) 151 (53%) +Subword+Adaptation 9 (93%) 5 (98%) +Replace+Dic+Adaptation 82 (35%) 53 (83%) 表3. 人工评测结果(词汇问题的数量/词汇问题的降低率) 在人工评测中，当出现未知词或单词的错翻漏翻等现象时，其将被计为1处词汇问题。表3记录了人工评测的结果，括号外的数值为词汇问题的数量，括号内的数值为相较于Baseline，词汇问题减少的百分比。 Baseline在普通测试集上有127处词汇问题，在IT测试集上的词汇问题更多，为311处。Baseline在普通测试集上的表现要优于在IT测试集上的表现。这种情形在前面的自动评价的结果中也得到了印证，说明了在训练语料的领域并不匹配时，模型的翻译质量会下降。 在于普通测试集而言， 使用领域自适应(+Adaptation)的方法并未能有效减少词汇问题的数量，其减少率仅为1%。这也从侧面印证了为何自动评测中+Adaptation的BLEU值会比起Baseline还稍有降低。而+Subword在减少词汇问题数量上的表现非常显著，达到了96%。译文中几乎不存在未知词，仅有个别词语被错翻漏翻。其次，+Dic的方法也极大地改善了词汇问题，其词汇问题减少率为40%。因此可以认为，+Subword，+Replace，+Dic所代表的改进方法对于改进普通测试集的译文是有效的。 另一方面，对于IT测试集而言，使用领域自适应(+Adaptation)的方法开始表现出作用，其词汇问题减少率达到了53%。根据结果，可以看到+Subword， +Dic， +Dic+Adaptation三种测试任务所代表的改进方法对于改进IT测试集的译文是有效的。同时，在这个测试集上，综合多种方法的+Replace+Dic+Adaptation的任务也能够达成83%的词汇问题减少率。
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user: 6. 总结 本文以日中神经网络机器翻译为例，探讨了神经网络机器翻译中可能遇到的词汇方面的问题，分析了问题产生的原因，并提出了若干个改进问题的方法。最后通过进行实验并分析实验结果，确认了这些方法的有效性。
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user: 摘 要 商业派生菌株是由标准菌株派生出的菌株，具有可溯源性，使用时与工作菌株等效，本文介绍了商业派生菌株在药品微生物检验领域的无菌检查、微生物限度检查、抑菌效力检查、和检验质量控制等方面的应用，并分析了使用商业派生菌株的优缺点。 关键词 :微生物检验，商业派生菌株，标准菌株，菌种管理 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《中国药典》2015版及2020版征求意见稿中指出，药品微生物检验用的试验菌应为有明确来源的标准菌株，或使用与标准菌株所有相关特性等效的可以溯源的商业派生菌株 [ 1 ] [ 2 ]。商业派生菌株是指由标准菌株派生出的菌株，具有可溯源性，分为定性商业派生菌株和定量商业派生菌株。定性商业派生菌株是已准确分类鉴定的菌株，方便在定性试验中作为对照菌使用；而定量商业派生菌株除了要准确分类鉴定以外，还需明确单支含菌量的范围。商业派生菌株使用时与工作菌株等效，传代次数应严格控制，GMP、CNAS CL01和《中国药典》都有“传代不超过5代”这一规定。 商业派生菌株使用起来比较方便，大多数商业派生菌株是用无菌水复溶带菌的小球，震荡后即可在其允许的存放条件及时间内使用。近年来，因其“既得即用”的特性，在微生物检验工作中已广泛使用。 在药品微生物检验领域，商业派生菌株可用于无菌检查、微生物限度检查、抑菌效力检查和检验质量控制等方面。
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user: 2. 商业派生菌株用于无菌检查 根据《中国药典》 2020版征求意见稿，无菌检查需要用到的菌液浓度均为≤100 cfu [ 3 ]。含菌量为<100 cfu或<1000 cfu (用1.1 ml复溶液溶解后，可提供100 μl × 10份的菌液，每份含菌量 < 100 cfu)的定量商业派生菌株可以满足药典的规定(见表1)。 Table 1 Strains used in sterility test 试验名称 接种的培养基/供试品特性 菌种名称 培养基灵敏度检查 硫乙醇酸盐流体培养基 金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、生孢梭菌 胰酪大豆胨液体培养基 枯草芽孢杆菌、白色念珠菌、黑曲霉 方法适用性检查 硫乙醇酸盐流体培养基 金黄色葡萄球菌、大肠埃希菌、生孢梭菌 胰酪大豆胨液体培养基 枯草芽孢杆菌、白色念珠菌、黑曲霉 供试品的无菌检查 无抑菌作用及抗革兰氏阳性菌 金黄色葡萄球菌 抗革兰氏阴性菌 大肠埃希菌 抗厌氧菌 生孢梭菌 抗真菌 白色念珠菌 表1. 无菌检查法中使用到的菌株
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user: 3. 商业派生菌株用于微生物限度检查 《中国药典》2020版征求意见稿1105和2015版1106中提到药品微生物限度检查需要用到的菌液浓度为≤100 cfu和≥100 cfu [ 1 ] [ 4 ]。根据生产厂家提供的菌种证明(Certificate of Analysis，简称COA)中给出的平均回收菌落数，用适量的复溶液溶解含菌量 < 1000 cfu的定量小球，使每次加菌量控制在<100 cfu或>100 cfu，满足药典要求。控制菌检查方法适用性试验，需根据各品种项下微生物限度标准中规定检查的控制菌选择相应菌株。除此之外，在微生物限度检查法中使用到的菌株见表2。 Table 2 Strains used in the microbial limit test (except the applicability test of the control bacteria test method 试验名称 接种的培养基/培养基特性 菌种名称 接种量 计数培养基适用性检查和计数方法适用性检查 胰酪大豆胨琼脂培养基/胰酪大豆胨液体培养基 金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、枯草芽孢杆菌、白色念珠菌、黑曲霉 ≤100 cfu 沙氏葡萄糖琼脂培养基/玫瑰红钠琼脂培养基 白色念珠菌、黑曲霉 ≤100 cfu 控制菌检查用培养基适用性检查 促生长能力 大肠埃希菌、铜绿假单胞菌、乙型副伤寒沙门菌、金黄色葡萄球菌、生孢梭菌、白色念珠菌 ≤100 cfu 抑制能力 金黄色葡萄球菌、大肠埃希菌 ≥100 cfu 指示特性/能力 大肠埃希菌、铜绿假单胞菌、乙型副伤寒沙门菌、金黄色葡萄球菌、白色念珠菌 ≤100 cfu 表2. 微生物限度检查法中使用到的菌株(除控制菌检查方法适用性试验外)
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user: 4. 商业派生菌株在抑菌效力检查中的应用 根据《中国药典》2020版征求意见稿“1121抑菌效力检查法”，抑菌效力检查需要用到的菌液浓度为≤100 cfu和10 8 cfu [ 5 ]，使用每颗含菌量 ≤ 100 cfu或≤1000 cfu和含菌量10 8 cfu左右的定量小球可以满足药典的规定(见表3)。 Table 3 Strains used in the bacteriostatic efficacy chec 试验名称 接种的培养基 菌种名称 接种量 培养基适用性检查 胰酪大豆胨琼脂培养基/胰酪大豆胨液体培养基 金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、大肠埃希菌 ≤100 cfu 沙氏葡萄糖琼脂培养基/沙氏葡萄糖液体培养基 白色念珠菌、黑曲霉 ≤100 cfu 抑菌效力测定 / 金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、大肠埃希菌、白色念珠菌、鲁氏酵母、黑曲霉等 约10 8 cfu 表3. 抑菌效力检查法中使用到的菌株
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user: 5. 检测结果的质量保证 对于开展微生物检测项目的实验室，应定期使用质控样品进行检验质量监控，包括人员比对，设备确认，能力验证和实验室间的比对等，在开展质量监控时，要选取均匀性和稳定性符合要求的质控样品 [ 6 ]。商业派生菌株具有较好的均匀性和稳定性，是目前比较理想的质控样品。 5.1. 人员培训考核 微生物检验无法完全依赖全自动鉴定仪器，检验工作中的许多步骤会受到检验人员的操作技能、个人经验和主观分析的影响，因此对于微生物检验而言，检验人员的专业素养和技术能力是影响实验室检验质量的重要因素。实验室可通过内部质量控制、能力验证或使用实验室间比对等方式评估检测人员的能力和确认其资格 [ 6 ]。定性和定量商业派生菌株均可作为质控样品来对人员进行考核，客观评价检验人员的操作技能。 5.2. 微生物自动鉴定系统确认 目前，微生物鉴定技术已逐步由手工检测走向仪器化和电脑化，VITEK 2 Compact微生物全自动分析系统等微生物自动鉴定系统因其便利性和准确性，渐渐成为微生物鉴定的常用手段，在各个实验室的应用越来越广泛 [ 7 ]。为了保证鉴定结果的准确性，在微生物自动鉴定系统使用前和使用期间，我们需要对其可靠性和稳定性进行确认。在《中国药典》2015版和2020版征求意见稿“9204微生物鉴定指导原则”中明确了微生物鉴定系统确认试验的3种方法 [ 1 ] [ 8 ]。这些方法都需要使用到数十个不同种的多株微生物，单独购买会遇到价格较高、货期不同导致购买流程较长等问题，于是生产厂家提供了质控菌株套装这一解决方案，满足试验要求的前提下简化流程，节约成本。
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user: 6. 在微生物检验领域使用商业派生菌株的优缺点 首先，标准菌株为0代菌种，在使用前需要进行活化、验证、保藏和传代等工作 [ 9 ]，使用时还需要进行梯度稀释和计数定量；而商业派生菌株则一般是3~5代的菌种，不需要复活化、保藏和传代，即得即用，无需进行梯度稀释即可得到所需数量的菌液，减少了操作步骤，节省了时间成本，也大大降低了对技术人员操作能力和实验经验的要求。 其次，菌种的培养时间对其细胞的生理状态有很大的影响，处于对数生长期的微生物活菌数多，生化特征明显，菌种的稳定性较好 [ 10 ]。商业派生菌株一般会选取处于对数生长期的活菌作为原料，含菌数相对稳定。在做方法适用性试验时，含菌数稳定的菌悬液可以避免因接种量的差别而对回收率产生影响，提高方法的可靠性，更能体现各类样品检验方法的差异，在控制菌检查方法适用性试验中还可以减少因接种量不同而导致的结果差异。 第三，《中国药典》中规定，实验室应建立菌种管理(从标准菌株到工作菌株)的文件和记录，内容包括菌株的申购、进出、收集、贮藏、确认、转种、使用以及销毁等全过程 [ 2 ]。而使用商业派生菌株则只需要由生产厂家提供溯源性报告和菌种证明(COA)，保证其溯源性以及与标准菌株的等效性。降低了菌种文件管理的复杂程度，减少了菌种管理员的工作量。 但是，使用商业派生菌株也应注意到以下几点： 商业派生菌株单支价格较高，对于使用频繁的工作菌株，采用0代标准菌株来制备多支标准储备菌株更经济实惠；而一些不常用的菌种，或者受实验条件所限难以达到目标浓度的菌种，采用商业派生菌株可以简化实验程序，节约人力成本。实验室可根据菌种的使用频率来合理选择。其次，保存在超低温冰箱的0代冻干菌种一般可在5年内使用 [ 11 ]，但是商业派生菌株的有效期较短，多数为6至18个月，所以应当根据需求进行采购，避免过量采购造成浪费。第三，同样规格但不同的生产厂家，甚至不同生产批次之间的商业派生菌株可能会有差异，因此采购时尽量选择同一厂家同一批次的产品，减少实验误差。另外，与标准菌株相同的是，商品派生菌株使用完毕后，废弃的菌液及菌种的包装瓶和瓶盖等也须按适当的方法灭活后方可丢弃 [ 12 ]。
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user: 7. 结语 对于药品微生物实验室来说，商业派生菌株的使用是实验室发展的一大进步，合理使用商业派生菌株可以减少实验步骤及人员管控成本，降低实验人员操作经验对实验结果的影响，提高实验成功率，为药品微生物实验室的检验工作带来便利。
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user: 摘 要 中国出口企业的应诉不积极或不应诉的问题由来已久。本文通过建立Cournot同质产品竞争模型，分析在达成协议条件下企业的产量决定与应诉行为选择。在分析企业是否应诉的过程中，引入了期望收益、费用以及期望利润，考察四种不同情况下(不应诉不协商、应诉不协商、不应诉协商以及应诉协商)企业的支付状况，并且结合中国企业的实际情况给出了中国企业应诉与不应诉的期望收益。若以中国为例，出口企业应诉带来的收益要高于不应诉时的收益。 关键词 :反倾销，博弈，Cournot竞争，应诉 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自反倾销作为一种被WTO认可的可用来限制他国产品不正当竞争行为的手段以来，截至目前，中国已经成为反倾销的重灾区，既是全球反倾销调查的最大目标国，也是遭受反倾销诉讼最多和受害最大的国家。而更加令人担忧的是，中国企业在面对国外提起的反倾销调查和诉讼时，普遍存在应诉不积极或应诉不力，这更助长了他国对我国滥用反倾销利器的气焰，从而使我国的反倾销形势日趋严峻。根据刘爱东等(2014)的跟踪研究，发现2001至2012年间对中国发起反倾销调查居前的印度、美国、欧盟等10个贸易伙伴国或组织，在其发起反倾销调查的509起案件中，中国企业积极主动应诉的只有159 起，应诉率仅为31.24% [ 1 ]。因此提高反倾销应诉率成为解决我国反倾销问题的首要任务。 对出口企业的应诉行为分析和研究，目前学界主要形成几种范式：第一，原因及机理范式，即重点分析反倾销应诉不力产生的原因和形成机理。如郭守亭等(2006) [ 2 ]，杜慧敏等(2008) [ 3 ]，冯巨章(2006) [ 4 ]。第二，行为分析范式。主要着眼于企业的应诉行为分析，包括成本–费用模型，博弈模型，财务会计模型等。如刘爱东等(2014) [ 1 ]，郑春荣等(2014) [ 5 ]，胡静(2018) [ 6 ]，姚宛妮等(2018) [ 7 ]，任永忠(2019) [ 8 ]，赵金玲等(2019) [ 9 ]。第三，政府决策范式。重在从政府决策层面如何解决反倾销应诉难问题。如刘勇(2012) [ 10 ]，柳玉林等(2012) [ 11 ]，Liu et al. (2014) [ 12 ]，尹继元等(2015) [ 13 ]，Reynolds (2013) [ 14 ]，Kara (2004) [ 15 ]，Niels (2014) [ 16 ]。罗佳(2020) [ 17 ] 从政府规制角度分析了中国企业海外维权的进路。第四，反倾销与产业安全的相互作用机制。即反倾销促进新产业的发展还是对旧产业存在保护。如罗胜强等(2019) [ 18 ]，鲍晓华等(2019) [ 19 ]，周灏等(2019) [ 20 ]。石碧涛等(2008) [ 21 ] 已从不能达成协议的角度，通过建立Cournot同质产品竞争模型，分析了企业的应诉行为，认为存在一个最佳应诉费用点，在期望应诉费用未到达该最佳应诉费用点之前，出口企业越努力去应诉对自身越有利，而进口国诉讼企业则会想方设法设置高的应诉门槛，使应诉费用升高，从而提高出口企业应诉的难度，打击其应诉积极性，以期获得最有利自身的结果。 在反倾销实践中，被提起反倾销诉讼的企业除了以应诉方式(不管最终被裁定是否有倾销存在，也不论被裁定的倾销税的多少)回应之外，还可以与进口国的相关企业(进口国内提起反倾销诉讼的企业)进行协商解决争端，也可以与进口国反倾销当局达成某种协议，如自动提高出口价格，自愿出口限额(VERs)。本研究在上述学者的成果基础上，将约束条件进一步放宽，允许出口被诉企业与进口国的相关企业或者政府部门协商解决争端。并在分析企业应诉行为时引入期望收益、费用及期望利润，考察不同条件下企业的支付状况。
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user: 2. 基本假设 本文研究的主要假设条件及背景可描述如下： 假定有n + 1家企业在进口国市场(视为外国市场)上进行Cournot同质 1 产品竞争，其中有n家出口企业(视为中国出口企业) (用i表示， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n )和一家进口替代企业 2 (第n + 1家企业)。假设进口国提起反倾销诉讼的企业和出口国n个被诉企业分别组成一个企业集团，分别视为出口国企业和进口国企业(下面简称为两个企业)。假设两个企业都具有线性需求函数，产品的平均成本和边际成本不变(这里为了分析的方便，在产量决定前只引入产品的生产成本，应诉成本费用在后面分析企业的应诉决策时引入)。假设进口国企业的成本为C ( C = c q )，在本国的销量为q，c为单位成本，利润为 π ；出口国企业的成本为 C * ( C * = c ∗ ∗ q ∗ )，在进口国国内的销量为 q * ， c ∗ 为单位成本，利润为 π * ；进口国市场价格为P，总需求量为Q ( = q + q * ) (假定总需求量与市场价格之间是线性函数关系，即 P = a − b Q )。同时假设双方的产品是同质的、完全替代的。根据Arvind Panagariya和Poonam Gupta (1998) [ 22 ] 的分析，本文可以比较分析出口涉诉企业在遭受反倾销调查前( π C )、被征收反倾销税后( π T )以及反倾销案得到协商解决( π S )三种情况下的利润。
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user: 4. 结论 选择不同的应对方式成功的概率各不相同。 β 1 表示出口厂商不应诉而选择协商时，协商成功占不应诉案件的比例。 β 2 表示出口商不应诉也不协商或者协商失败时，否定终裁占不应诉案件的比例。 β 3 表示出口商选择应诉并协商时，协商成功占应诉案件的比例。 β 4 表示出口商选择应诉而不协商或者协商失败时，被否定终裁占应诉案件的比例。结合上述收益分析和概率估算结果，可以估计应诉与不应诉分别可以获得多少期望收益。如果出口国厂商选择不应诉，那么其期望收益为： β 1 π S ∗ + ( 1 − β 1 ) β 2 π C ∗ + ( 1 − β 1 ) ( 1 − β 2 ) π T ∗ (12) 如果出口国选择应诉，那么期望收益为： β 3 ( π S ∗ − C 3 ) + ( 1 − β 3 ) β 4 ( π C ∗ − C 3 ) + ( 1 − β 3 ) ( 1 − β 4 ) ( π T ∗ − C 3 ) (13) 根据汇总各国对我国反倾销案的结案情况，对各路径成功的概率进行了估算。其估算结果为： β 1 ：28.1%， β 2 ：29.8%， β 3 ：22.6%， β 4 ：36.9% 5 。将上述估算概率代入(12)得到，我国企业选择不应诉的期望收益大约为： 28 % π S ∗ + 21 % π C ∗ + 51 % π T ∗ (14) 将估算概率代入(13)中得到，我国企业选择应诉的期望收益大约为： 23 % π S ∗ + 29 % π C ∗ + 48 % π T ∗ − C 3 (15) 已知 π C ∗ > π S ∗ > π T ∗ 出口企业能获得的最大利润是没有任何贸易保护措施时的自由竞争利润 π C ∗ ，最小利润是征收反倾销税后的利润 π T ∗ ，协商利润 π S ∗ 的具体大小需要根据进出口国双方的谈判能力而定，由于企业在国际商务谈判中的能力具有不确定性，该项利润所占权重的下降应该是一种有利变动。 由式子(15)与(14)相减可以得到应诉的期望收益与不应诉的期望收益之差为： 8 % π C ∗ − 3 % π T ∗ − 5 % π S ∗ − C 3 (16) = 3 % ( π C ∗ − π T ∗ ) + 5 % ( π C ∗ − π S ∗ ) − C 3 (17) 由于 π C ∗ > π S ∗ > π T ∗ ，式子(17)的前半部分将是一个大于零的数，这里将式子(17)的前半部分(即 3 % ( π C ∗ − π T ∗ ) + 5 % ( π C ∗ − π S ∗ ) )定义为期望利润的上升项，C 3 为应诉费用。出口应诉企业是否参与应诉将取决于这两个数的大小比较。 结论1如果期望利润的上升项大于等于应诉费用， 3 % ( π C ∗ − π T ∗ ) + 5 % ( π C ∗ − π S ∗ ) ≥ C 3 ，即期望利润的上升足以补偿应诉费用，那么涉诉企业将选择应诉。 结论2如果期望利润的上升项小于应诉费用， 3 % ( π C ∗ − π T ∗ ) + 5 % ( π C ∗ − π S ∗ ) < C 3 ，即期望利润的上升将不足以补偿应诉费用，那么涉诉企业将选择不去应诉。 一般来说，在应诉的情况下，自由竞争利润所占的权重从二十一个百分点上升到二十九个百分点，反倾销税利润所占的权重则从五十一个比百分点下降到四十八个百分点，协商利润所占的权重从二十八个百分点下降到二十三个百分点。虽然在应诉情况下需要支付应诉费用，但该费用往往可以通过期望利润的上升得到补偿。企业在面对国际反倾销诉讼时，选择应诉可以获得较大的期望收益。 但是，如果应诉费用足够高时，大多数企业就选择消极应诉或干脆不应诉。其原因主要就在于此。
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user: 5. 进一步研究方向 本文虽然从理论上推导了存在达成协议条件下出口被诉企业的应诉行为选择，但由于实践数据的不可获得性，以及不同案例的成本费用有所区别，并未给出具有指导作用的实际对策(如并未给出 π c ∗ (即终裁结果为不存在反倾销时出口国厂商的收益，自由竞争利润)， π T ∗ (即终裁结果为存在反倾销时出口国厂商的收益)， π S ∗ (协商条件下的出口国厂商的收益)的具体数值，导致期望利润与应诉费用的具体大小无法得出)，有待在今后的研究中结合具体的案例进一步深化和完善。
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user: 摘 要 3D打印技术综合了维系数字建模、机械调控等技术，已被广泛应用于精准、个性化的骨缺损疾病修复中。本文从3D打印技术的原理、制造工艺、特点以及3D打印技术应用于临床的预后几个方面，探讨了3D打印技术精准化和个性化制备的人工骨在临床上治疗骨缺损等相关疾病的应用。 关键词 :3D打印，人工骨材料，精准化，个性化，临床应用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 科技的不断进步极大地推动了医疗事业的发展，近年来，3D打印技术已成为各大行业的应用热点，常应用于快塑原型层面、手术辅助工具、快速制造、制造具有生物活性的组织器官等方面的研究，其中，该技术在临床上打印人体组织器官方面极具魅力。3D打印技术是集分层制造技术、材料学、计算机辅助设计、数控等先进技术于一体的新型制造技术。该技术基于计算机辅助设计，利用维系数字信息，可为不同手术制备出精准、个性化的医疗导板和植入物，其中，通过使用个性化医疗导板可确保手术各方位的准确性，从而提高手术的可预见性和安全性。此外，与传统的产品生产方式相比，3D打印技术大幅度地缩短了其生产设计的周期，进而降低成本。目前，3D打印已发展出多种成型技术，包括光固化成型(Stereolithography， SLA)，喷墨3D打印(Ink-jet 3D printing， Ink-iet 3DP)，选择性激光烧结(Selective Laser Sintering， SLS)，熔融沉积成型(Fused Deposition Modeling， FDM)等。3D打印技术在医学应用中具有良好的前景，不仅能用于人体器官3D模型的制造，如假肢等，同时还有助于创口的快速、精准、个性化修复，即3D打印技术在骨组织工程支架损伤修复中的应用是眼下研究制造的主要方向之一。骨骼是支撑和保护人体的重要建构，较小范围的缺损骨组织可自愈，但对于大面积的创伤则需借助骨组织工程进行治疗，骨组织工程可促进骨组织生长、修复骨缺损，在骨的损伤修复方面起着非常重要的作用。最早的骨组织修复即传统的骨移植，但由于移植骨的来源有限，且其在成型、精准、制备等方面存在极大的缺陷，而3D打印技术正好可在一定程度上弥补其中的不足，因此3D打印技术逐渐被广泛应用于临床，与此同时，为使该技术下打印的人工骨具有良好的生物相容性及较好的预后，各种人工骨材料也应运而生。本文主要从3D打印技术、人工骨材料选择及其临床应用三个方面进行阐述，分析其优势与目前存在的局限性，并对未来3D打印技术在临床中应用的发展前景进行展望 [ 1 ] [ 2 ]。