DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着国家经济持续快速发展，人民的消费观念由原来的数量型变为质量型。然而，近些年来国内连续爆出诸如“毒黄豆”、“毒生姜”、“爆裂西瓜”、“膨大剂葡萄”这样的食品质量安全事件，使得消费者越来越不信任农产品的质量，因此越来越多的消费者要求农产品加工生产信息透明化，并强烈呼吁生产企业和政府监管部门提供农产品在供应链中的流动情况 [ 1 ] [ 2 ]。可见，建立和实施完善的蔬菜安全可追溯物流体系已经到了刻不容缓的地步。 本文围绕露地蔬菜生产的安全问题，依据我国现有的相关法律和标准，筛选了露地蔬菜溯源的基本信息和关键安全信息；以蔬菜生产供应链为主线，分析研究了整个过程中的质量安全关键控制点及要素，并以其生产履历数据为基础，开展了跟踪和追溯关键技术研究，在此基础上，以C# .net为开发工具，设计开发了露地蔬菜质量安全追溯系统。借助此系统可以按照露地蔬菜的生产流程进行全过程信息化管理，实现根据产品唯一编码追溯蔬菜的“来龙去脉”，让消费者了解蔬菜种植、采收、销售等整个流通过程，以提高消费者放心程度。
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user: 2. 系统总体框架 露地蔬菜质量安全追溯系统是一类面向露地蔬菜质量安全管理的信息系统，其最终目标是解决蔬菜产品的生产可记载、信息可追查、流向可跟踪、质量可追溯等问题。本系统以露地蔬菜的初级产品为研究对象，从生产企业和消费者两个不同角度进行设计，整个系统包含企业管理子系统和产品追溯子系统两部分，其系统的基本框架如图1所示。 露地蔬菜生产管理子系统以生产企业为单位，从露地蔬菜的产地环境、蔬菜种植过程中的投入品、生产过程、蔬菜产品的采收、包装一直到进入市场等环节信息都形成产品档案存入追溯中心数据库，系统的数据采集分为手工录入和文件上传两种方式。系统通过这些档案数据实现生产过程信息管理、物流转运信息管理、条码打印、销售信息管理、数据上传等功能。每件最终蔬菜产品对应一个溯源码，在产品包装时，溯源码以条码的形式印在包装上，产品在销售的同时，其完整的档案数据在追溯中心的数据库中已形成 [ 2 ]。 消费者购买到带有条码的蔬菜产品时，通过本质量追溯子系统，利用计算机网络输入所购蔬菜的追溯码，系统便可以返回该产品的产地信息、生产过程信息等。在蔬菜质量出现问题时，政府监管部门借助质量追溯子系统可以第一时间定位到出现问题的环节。 图1. 露地蔬菜质量安全追溯系统基本框架
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user: 3. 系统构建的关键技术 3.1. 溯源码编码技术 在产品从生产到餐桌的过程中，首先利用UCC/EAN-13条码技术在蔬菜生产加工运输以及销售的各个过程中形成商品标识码，在商品标识码的基础上，利用UCC/EAN-128条码技术生成追踪的蔬菜产品质量追溯标签，即最终的商品追溯码。普通用户手中的商品追溯码是最后一个环节(销售环节)形成的追溯码，每个环节形成的追溯码都存放在单独的关系表中，并将其录入数据库中，便于各个环节的追溯查询。 本系统借鉴杨信廷、蒲应龑等人关于农产品追溯条码的生成方法 [ 3 ] [ 4 ]，确定了露天蔬菜从产地、种类等作为特征进行商品标识码设计，并在此基础上采用世界通用的EAN/UCC-128条码技术设计蔬菜的追溯条码。 蔬菜追溯条码由商品标识码+包装日期+蔬菜信息标识码组成，其中商品标识码占14位，由“9”(代表是农产品追溯)+企业标识码+农产品标识码组成 [ 5 ] [ 6 ]。企业标识码即为厂商识别代码，按照相关规定，把国际物品编码协会(EAN)统一分配给中国的前缀码(690~695)作为厂商识别代码的前三位，对于690，691打头的条码，厂商识别代码为7位、商品代码为5位，校验码1位，其余则由8位厂商识别代码、4位商品代码及1位校验码构成 [ 7 ]。农产品标识码由种类和包装类型组成，种类包括瓜果蔬粮4大类，在追溯码号中占两位，对于9690，9691打头的追溯码号，包装类型占3位，其余的占4位，包装类型的设定由生产加工部门决定。包装日期占6位，采用YY/MM/DD的形式，蔬菜信息标识码占6位，由员工编号后4位和地块编号组成。蔬菜追溯码的结构如图2所示。 3.2. 数据同步技术 数据同步是指网络环境中，异构数据库的数据同步问题。为了保证露地蔬菜的生产数据等与溯源系统中心数据库保持更新的一致，本系统采用XML进行数据同步。企业端的操作人员通过选择日期，系统则会自动分离更新的数据将其转换为XML，启动数据同步模块，追溯中心端系统会自动判断此数据是否已存在，若存在则退出数据同步，否则将XML数据反序列化为数据记录并添加到追溯中心数据库中 [ 8 ]。其实现流程如图3所示。 图2. 露地蔬菜溯源码示意图 图3. 数据同步实现图
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user: 4. 系统实现 本系统基于B/S架构，以.net为软件开发平台，利用C#语言作为开发工具，以Visual Studio 2017为开发环境，采用SQL Server2008作为网络数据库，在编写系统公共类的基础上实现了相应功能。如图4所示。 图4. 质量追溯系统界面示例
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user: 5. 结束语 食品质量安全问题一直以来是人们关心的热点问题，通过互联网将农产品生产加工信息透明化已成为农业发展的基本趋势。本文以露地蔬菜为研究对象，以露地蔬菜的种植环境、种植过程中所使用的化肥等投入品以及生产过程、销售等环节为产品流向，开发实现了露地蔬菜质量安全追溯系统。在系统的开发设计以及应用过程中，笔者认为，露地蔬菜质量安全追溯涉及产前、产中、产后各个环节，故一系列行业和产业标准的制定和完善、分段管理导致主体缺失、以及各环节主体之间的相互关系都可能导致系统的推广和完善。因此，进一步完善露地蔬菜安全标准体系、规范其生产安全的管理和控制，加强相应管理部门间的协调共管等均是保障追溯系统正常稳定运行的有效措施。同时，笔者也会继续关注这些因素，并在此基础上进一步完善露地蔬菜质量安全追溯系统。
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user: 摘 要 目的：研究加味二陈颗粒在小鼠体内的急性毒性。方法：处方药材水提取，减压浓缩，用淀粉和糊精为辅料制备加味二陈颗粒。以最大浓度和小鼠所能耐受的最大体积灌胃给予加味二陈颗粒，一日三次，给药1天，求算最大给药量及其相当于临床用量的倍数。连续观察14天，记录小鼠一般状况、体质量，测定血常规，检查主要脏器组织病理学。结果：制得加味二陈颗粒，每克相当于处方药材6.86 g。小鼠最大给药量折算成处方药材量为3.02 g/20 g，相当于临床成人使用剂量的147倍。14天内，小鼠的一般状况未见异常，体质量和血常规指标未受影响，重要脏器组织病理学未见改变。结论：尚未发现加味二陈颗粒小鼠急性毒性反应，因此其短期应用相对安全。 关键词 :加味二陈颗粒，急性毒性，最大给药量，小鼠 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 急性毒性(Acute toxicity)是指药物在单次或24小时内多次给予后一定时间内所产生的毒性反应 [ 1 ]，是药品安全性研究的基本内容之一。加味二陈颗粒(咳尔康)是课题组在古方二陈汤基础之上加味衍化而成的纯中药制剂，主要药味包括半夏、陈皮、茯苓、甘草、黄芩、紫苑等，具有理气健脾、燥湿化痰之功效。课题组前期研究揭示该制剂具有抗炎、抗菌、抗病毒以及提高机体免疫力的作用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，近期研究揭示该制剂具有体外抗肿瘤活性 [ 6 ]。本实验通过在小鼠体内的急性毒性研究初步评价该制剂的安全性，为进一步开发应用该制剂提供实验数据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 仪器 XE2100全自动血球分析仪(日本SYSMEX公司生产)；BS214D分析天平(德国塞多利斯公司生产)；TY6027显微镜(日本OLYPUS公司生产)。 2.2. 动物 SPF级昆明小鼠，雌雄各半，体质量18~22 g，来源：哈尔滨医科大学实验动物学部，合格证号：SCXK (黑) 2013-0001。雌雄分笼饲养，观察一周。实验室温度20℃~25℃，相对湿度40%~60%，自然光照，专用饲料，自由饮水。动物实验获得牡丹江医学院实验动物福利与伦理许可(批准文号：20180926007)。 2.3. 药物 中药饮片：茯苓(安徽岳西，批号：14040006)、清水半夏(甘肃清水，批号：13110016)、甘草(内蒙古杭锦旗，批号：14040024)、紫苑(河北安国，批号：13090051)、黄芩(河北燕山，批号：13090030)、陈皮(福建泉州，批号：13030009)，以上中药饮片购自安国市同義中药饮片有限公司；糊精、淀粉(安徽山河药用辅料股份有限公司)；黄芩苷(上海源叶生物科技有限公司，批号：PS0912SB13)。 2.4. 加味二陈颗粒的制备 依照参考文献 [ 6 ] 制备加味二陈颗粒，实际步骤简述如下：处方药材速洗、水煎、浓缩，加入辅料淀粉糊精混合制备成颗粒，每克相当于处方药材6.86 g。临床推荐成人(60 kg)每日使用该颗粒总量相当于处方药材61.7 g/60 kg。 2.5. 最大给药量测定 加味二陈颗粒加水溶解后浓缩至最大浓度，以小鼠最大耐受体积灌胃，依照参考文献 [ 7 ] 推出如下公式求算小鼠最大给药量及其相当于成人临床用药量的倍数。小鼠每日最大给药量 = 最大浓度 × 最大耐受体积 × 每日给药次数 × 小鼠平均体重；相当于成人每日用药量的倍数 = (小鼠的最大给药量/小鼠平均体重) × (成人平均体重/成人临床用药量)。 2.6. 小鼠的毒性反应测定 昆明种健康小鼠40只，雌雄各半，随机分为给药组和对照组，雌雄分开，每组10只。给药组给予加味二陈颗粒最大给药量，一日三次，每次间隔6 h，灌胃1天，对照组给予等体积的生理盐水。连续观察14天，记录小鼠一般状况、体质量，测定小鼠血常规，检测主要脏器组织病理学。 2.7. 统计学方法 采用SPSS 19.0版统计软件分析处理数据，计量资料以均数 ± 标准差( x ¯ ± s)表示，多组间采用单因素方差分析，两组间均数比较采用t检验，以P < 0.05表示差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 最大给药量测定结果 按照2.5项下依法操作。以处方药材量核算，加味二陈颗粒最大浓度为1.68 g/mL。以小鼠最大灌胃体积0.03 mL/g，灌胃3次，每次间隔6 h。依照所推出的公式则：小鼠每日最大给药量(折合生药) = 1.68 × 0.03 × 3 × 20 = 3.02 g/20 g；相当于成人每日用药量的倍数 = (3.02/20) × (60，000/61.7) = 147倍。 3.2. 小鼠的毒性反应检测结果 3.2.1. 一般状况、体质量和血常规检测结果 按照2.6项下依法操作。小鼠一般状况的检测结果如表1所示：给药组和对照组的外观特征、行为活动、粪便情况均未见异常，小鼠无一例死亡，表明加味二陈颗粒的最大给药量对小鼠一般状况不产生影响。小鼠体质量的检测结果如表2所示：各组小鼠体质量实验后均高于实验前，经过配对t检验差异具有统计学意义(P < 0.05)。然而，实验前后各组之间体质量经过单因素方差分析差异均没有统计学意义(P > 0.05)，表明加味二陈颗粒没有影响小鼠体质量，增重来自于自然生长，与给药无关。小鼠血常规的检测结果如表3所示：六项血常规指标在给药组和对照组之间，经过单因素方差分析均无显著差异(P > 0.05)，表明加味二陈颗粒对小鼠血常规指标无影响。 Table 1 Effect of Jiawei Erchen granule on general state of mic 组别 性别 数量 一般状况 外观特征 行为活动 粪便情况 存活情况 给药组 ♀ 10 良好 正常 正常 存活 ♂ 10 良好 正常 正常 存活 对照组 ♀ 10 良好 正常 正常 存活 ♂ 10 良好 正常 正常 存活 表1. 加味二陈颗粒对小鼠一般状况的影响 Table 2 Effect of Jiawei Erchen granule on bodymass of mic 组别 性别 体质量/g t 配对 P 实验前 实验后 给药组 ♀ 20.71 ± 1.82 23.35 ± 1.50 15.58 <0.05 ♂ 19.98 ± 2.10 23.00 ± 0.46 20.40 <0.05 对照组 ♀ 21.02 ± 1.76 24.12 ± 1.44 16.44 <0.05 ♂ 21.23 ± 2.74 24.59 ± 2.45 17.75 <0.05 F =0.65 =1.49 P >0.05 >0.05 表2. 加味二陈颗粒对小鼠体质量的影响 ( x ¯ ± s， n = 10)。 Table 3 Effect of Jiawei Erchen granule on blood routine of mic 血常规指标 给药组 对照组 F P ♀ ♂ ♀ ♂ 白细胞计数(10 9 /L) 4.42 ± 0.92 3.08 ± 0.84 3.43 ± 1.54 3.27 ± 0.82 1.81 >0.05 红细胞计数(10 12 /L) 9.31 ± 0.74 9.48 ± 0.76 9.24 ± 0.67 10.04 ± 0.88 1.55 >0.05 血红蛋白(g/L) 137.20 ± 18.32 141.80 ± 10.21 137.90 ± 13.70 138.40 ± 18.00 0.11 >0.05 红细胞比容(L/L) 0.491 ± 0.04 0.49 ± 0.04 0.50 ± 0.03 0.53 ± 0.05 1.16 >0.05 平均血小板体积(fL) 6.72 ± 0.23 6.40 ± 0.33 6.84 ± 0.41 6.96 ± 0.33 1.25 >0.05 淋巴细胞计数(10 9 /L) 3.00 ± 0.86 1.88 ± 0.45 2.51 ± 0.76 2.51 ± 1.29 1.51 >0.05 表3. 加味二陈颗粒对小鼠血常规的影响 ( x ¯ ± s， n = 10)。 3.2.2. 组织病理学检测结果 实验结束解剖动物，肉眼观察动物脏器颜色、形状、大小等，均未见明显病变。主要脏器采用体积分数为10%的甲醛溶液固定、石蜡包埋、切片、HE染色后光学显微镜观察。结果显示，给药组有2例、对照组有1例肝细胞内散在分布脂肪滴，但体积较小，数量较少。给药组有1例、对照组有2例肝脏汇管区可见少量炎细胞浸润。由于以上组织病变两组动物程度相似，故可以排除是受试药物所致，属动物的自发轻型病变。其他脏器未见病理组织学改变，见图1。表明加味二陈颗粒对动物的主要脏器组织没有损害作用。 图1. 小鼠主要脏器组织切片观察(×100)
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user: 4. 讨论 药品的安全性、有效性和质量可控性是药品的三个基本属性，亦是药品审批的核心内容。加味二陈颗粒是在古方二陈汤基础之上加味衍化中药方剂，临床疗效显著。课题组前期完成该制剂的药效学实验及其制备工艺和质量控制 [ 8 ] [ 9 ]，本研究通过急性毒性实验对其安全性提供一定的实验依据。 最大给药量指单次或24小时内多次(2~3次)给药所采用的最大给药剂量。最大给药量测定是指以最大浓度、最大容积，单次或24 h内多次(2~3次)给药的最大给药剂量。本研究测出加味二陈颗粒对小鼠的最大给药量，折合成处方药材量为3.02 g/20 g，相当于成人临床每日用药量的147倍。此结果表明加味二陈颗粒安全范围宽。 毒性反应是安全性评价的重要关注点。本研究结果显示，在最大给药量下，小鼠的外观、饮食、行为活动、呼吸表现和大小便未见异常，小鼠体质量和血常规指标未受影响，重要脏器未见病理组织学改变。这些结果表面加味二陈颗粒毒性低，安全性高。
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user: 5. 结论 综上，本研究结果尚未发现加味二陈颗粒急性毒性反应，提示加味二陈颗粒临床应用较为安全。 特别值得一提的是，撰写此文之时正值新型冠状病毒肺炎爆发之际，开发特效药物乃属当务之急。中药作为治病祛疾的重要手段备受关注，从历史上看，中华民族屡经天灾、战乱和瘟疫，却能一次次转危为安，中药作出了重大贡献。写到此处，笔者心潮起伏，本文研究的中药加味二陈颗粒具有止咳、平喘、抗炎、抗病毒以及提高机体免疫力之功效，今又证实其毒性低，安全性高，或可用于新型冠状病毒肺炎。
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user: 摘 要 城市发展过程中城区下垫面的变化对气候变化将产生明显影响。本文利用1952～2018年陕西省榆林、汉中两个站夏季月值气候资料，通过Morlet小波分析、滑动t检验等方法，对陕西城郊气温、降水、风速的变化趋势进行了对比分析。另外，针对汉中降水的时间序列进行拆分，对得到的短时间序列进行Morlet小波分析，并与拆分前时间序列进行对比。结果表明，与汉中相比，榆林气温低，降水少，风速大；两地气温、风速均呈上升趋势，但汉中降水呈下降趋势，榆林降水呈上升趋势。汉中各气象要素变化速度均比榆林明显。两地气温、降水、风速的演变时间尺度不一致。时间尺度来看，考虑边界效应，汉中夏季降水为准5年周期，榆林夏季降水没有明显的时间尺度特征。汉中夏季气温没有明显的时间尺度特征，榆林夏季气温为准2年周期、准5年周期和准8年周期。汉中夏季风速以及榆林夏季风速均没有明显的周期特征。另外，序列的拆分对于小波分析的结果是有影响的，部分年份拆分前周期不明显，拆分后则出现明显的时间尺度特征。 关键词 :城郊对比，小波分析，热岛效应，多尺度特征 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 随着经济发展，我国城市发展日趋迅速，与之相伴的城郊气候对比研究也逐渐成为气象学研究的热点问题。其中针对我国一线城市的成果较多。以北京地区为例，杨萍等人(2013)的研究表明，极端温度事件在城区的强度大于郊区，但与城市热岛效应相关性统计发现，热岛效应对超大市区和郊区影响基本一致 [ 1 ]。宋艳玲等人(2003)通过分析城区四个站点与郊区三个站点40年的资料发现，城区气温上升幅度相对郊区明显较大，城、郊降水均略有减小 [ 2 ]。而李淼(2011)等人运用小波分析针对北京地区近三百年的降水数据进行了研究，结果表明北京地区年降水量呈缓慢增大趋势 [ 3 ]。针对其他一线城市，前人也有相应的研究。程胜龙和王乃昂(2004)针对兰州城市发展研究发现，城市发展对市区气温有增值作用，对市区降水的影响不强烈 [ 4 ]。周丽英和杨凯(2001)分析了上海降水百年变化趋势，结果表明市区降水增长率可达郊区的1.5倍，因此城、郊降水差异呈扩大趋势 [ 5 ]。而针对本文研究的西安地区，李杨等人(2005)的研究发现，上世纪90年代开始，城市化效应使得郊区温度低于城区，但郊区降水量和相对湿度均高于城区 [ 6 ]。前人的城市气候研究，多集中于沿海地区的发达城市，对于西部城市关注较少，而内陆地区独特的大陆性气候会对城市化效应叠加何种扰动，尚不得而知。 陕西省位于中国内陆腹地，地貌种类丰富，气候基本特点为：夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥。榆林、汉中均为其地级市(图1)，其中榆林位于陕西省北部，北接毛乌素沙地，南邻黄土高原，可作为郊区代表站。而汉中位于陕西省南部，人口密度相对较高，经济较发达，可作为城市代表站。 本文采用滑动t检验和Morlet小波方法，对榆林和汉中夏季气温、降水、风速的时间变化趋势和尺度特征进行对比分析。选用1952~2018年共计67年的月平均资料，首先运用F检验法分析其演变规律，其次利用滑动t检验法确定突变年份，最后利用Morlet小波分析方法确定变化周期。通过两个站点的对比分析，得到城郊气候对比的结果，从而为更深入的认识城郊气候变化差异奠定基础。本文结构安排如下：第2部分介绍了所用的分析方法及数据；第3~5部分分别分析了榆林、汉中两地1952~2018年夏季降水、气温、风速的演变规律；第6部分是全文结论及展望。 图1. 陕西省地图，红框标注榆林和汉中的位置 (图片来源：http://image.so.com/)
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user: 2. 数据和方法 2.1. 数据 本文使用了1952~2018年陕西省榆林、汉中6~8月的月平均降水、气温、风速序列，用6~8月三个月的平均代表每个城市的夏季(下同)。将榆林看作郊区、汉中看作城区。数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)中的中国地面国际交换站气候资料月值数据集，该数据集于2005年7月26日建立，涵盖中国173个基本、基准气象站。数据来自于各省气象部门上报的地面气象数据月报表，已经过国家气象信息中心较严格的机器质量控制及人工抽查，质量良好。 2.2. 小波分析 谱分析是气象学研究中常用的统计学工具，例如针对某个气象要素将其分解成频率分量，就能看到不同时间尺度的波动在整个时间序列中所起的作用，此即为时间序列的频域分析。针对频域分析的经典做法是傅立叶分析，但由于传统傅立叶分析对于非平稳过程的时域信号无法区分，因此出现了窗口傅立叶变换。利用窗函数将整个时间序列进行预拆分，再进行频域分析，但窗函数的宽度是固定的，难以取得最优，窄窗口适合低频，宽窗口适合高频。针对窗口傅立叶变换的这个局限性，出现了类似于窗函数宽度可调的窗口傅立叶变换的小波分析。小波分析能同时得到时频谱，也可用于突变信号拟合。基于以上优点，小波分析在气象学中广泛应用 [ 7 ]。小波分析过程包含两个重要步骤，母小波的选取以及对母小波伸缩平移得到子波 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 2.2.1. 母小波 母小波函数时域中需满足平方可积、绝对可积，频域中需满足容许性条件。母小波的三条基本性质：带通性质、零均值和波动性、“小特性”，即母小波具有波动衰减的性质。 气象领域研究常用的母小波有Morlet小波和墨西哥帽小波(Marr小波)。本文采用Morlet小波。 Morlet小波为复数小波，包含了实部虚部。表达式如下 Ψ ( u ) = C e − i ω 0 u ( e − u 2 2 − 2 e − ω 0 2 4 e − u 2 ) 其中 C 和 ω 0 为常数项，选取适合的常数项实现归一化，即： ∫ − ∞ + ∞ | Ψ ( u ) | 2 d u = 1 2.2.2. 子波 引进伸缩因子a和平移因子b对母小波进行处理，从而构成一簇函数系，其中 | a | − 1 2 使能量保持不变。 ∫ − ∞ + ∞ Ψ ( T ) d t = 0 ， Ψ ( T ) ∈ L 2 (R) Ψ a ， b ( t ) = | a | − 1 2 Ψ ( t − b a ) ， a ， b ∈ R ， a ≠ 0 2.2.3. 小波变换 对于给定的能量有限信号 f ( t ) ∈ L 2 ( R ) ，小波变换系数 W f ( a ， b ) 计算如下： W f ( a ， b ) ≡ ∫ − ∞ + ∞ f ( t ) Ψ a ， b ( t ) ∗ d t = ∫ − ∞ + ∞ [ 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ f ( ω ) e ^ i ω t d ω ] | a | − 1 2 Ψ ∗ ( t − b a ) d t = 1 2 π | a | − 1 2 ∫ − ∞ + ∞ f ^ ( ω ) Ψ ^ ( a ω ) ∗ e i ω b d ω = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ f ^ ( ω ) Ψ ^ ( a ω ) ∗ d ω 根据上式总结小波分析的基本原理：通过控制伸缩因子a得到信号的高频或低频信息，针对信号的概貌或细节进行分析，实现对信号多时空尺度的分析 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 2.2.4. 小波功率谱边界效应及边界影响e-折曲线 由于小波变换假定数据无限长，因此在处理有限长的时间序列时，功率谱首尾两端会出现误差，这种现象称为边界效应。为了尽量消除边界效应，最常见的方法是对信号进行延拓，本文中采用的方法为零延拓 [ 11 ]。 由此，出现了边界影响e-折曲线的概念，它在小波功率谱图中表现为倒锥形。曲线以下部分表明该部分小波功率谱受边界效应影响，所表现出的周期特征不确定性较大。
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user: 3. 降水序列趋势分析及小波分析 3.1. 降水序列趋势分析 图2是汉中、榆林两地1952~2018年夏季降水的时间序列，结果表明，汉中降水量总体高于榆林，个别年份(如1958年)汉中降水量可达榆林的三倍，这是由于榆林处于高原区，受下垫面粗糙度影响，降水较少。汉中降水波动较大，但波动频率较低，降水大值出现在1958年、1984年，次大值出现在1956年、1960年、1990年、2000年以及2010年。对降水时间序列一元线性回归显示，汉中降水有缓慢减小的趋势。而榆林降水呈现缓慢增大的趋势。对回归方程进行显著性检验，汉中降水的回归方程的F值为0.9304，没有通过置信度 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )。榆林降水的回归方程的F值为1.3006，同样没有通过置信度为 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )。针对气候状况的变化，利用滑动t检验法对汉中、榆林夏季降水时间序列进行突变分析。分别取滑动步长为5年，10年，15年，20年，25年，以0.05的显著性水平来判别突变，以此选出最强突变年。针对榆林确定了三个最强突变年份，分别是1971年向下突变，2001年向上突变以及2009年的向上突变。而针对汉中确定了两个突变年份，分别是1966年向下突变以及2014年的向上突变。 图2. 1952~2018年夏季降水时间序列。虚线代表汉中，实线代表榆林。蓝色代表原序列，黑色代表一元线性拟合序列，红色代表滑动平均序列 3.2. 降水序列小波分析 图3为汉中降水序列小波分析结果。信号的强弱分布随着时间发生变化，在整个时间域内，降水主要受三个时间尺度变化所影响，分别为2~5年和7~9年的年际变化以及20~30年的年代际变化，也就是说在年代际尺度中嵌套着年际尺度，但其中20~30年的年代际变化受边界效应的影响，不确定性较大。在置信度检验方面，只有准5年震荡的时间尺度通过了0.05的置信度检验，其中准5年时间尺度在1952~1965、1998~1990以及1998~2000年较强。而年代际尺度在整个事件域均十分明显且较为平稳。 图4为榆林降水序列小波分析结果。结果显示，榆林降水年际变化以2~8年的时间尺度为主，2~8年时间尺度在除了1970~1980以外的年份均较明显。年代际变化特征不明显，年代际尺度上没有明显的周期。 图3. 1952~2018年汉中夏季降水序列Morlet小波分析。上：夏季降水量距平(红色实线)标准化时间序列；中左：小波功率谱，黑虚线表示边界影响e-折曲线；中右：时间平均谱(蓝色实线)，红色虚线为0.05置信度线；下：2~8年平均谱(蓝色实线)，红色虚线是0.05置信度线 图4. 同图3，但为榆林夏季降水序列Morlet小波分析图 为了更细致的对时间序列进行分析，将汉中降水序列进行拆分后再进行小波分析。分两种方法，第一种拆分后的序列彼此重复年数尽可能多，分成三段，分别为前50年(1952~2001年)一段，后50年(1969~2018年)一段，以及中间50年(1960~2009年)一段；第二种拆分后的序列彼此没有重复年数，分成三段，前22年(1952~1973年)一段，后22年(1997~2018年)一段，中间22年(1974~1995年)一段。分别针对各段进行小波分析。图5为汉中降水序列拆分后(拆分后序列长度为50年)小波分析的结果，对比来看，年代际尺度嵌套年际尺度的特征三段都较明显。三个时间段的年代际变化均存在32年的时间尺度，但该周期受边界效应影响，不确定性较大。随着时间推移，16年的时间尺度逐步出现并趋于明显，但该周期同样受边界效应影响。1969~2018年中可明显看到16年为周期的震荡。年际变化中，相对拆分前相比，有更多的年份准2~8年震荡通过了0.05的置信度检验。1985~1990年以及1995~2000年这两个时间段，在拆分前序列中2~8年震荡未通过0.05的置信度检验，拆分后随着拆分序列的推移，逐步通过检验，并愈发明显。由此可看出，尽管拆分后的序列重复年份较多，但拆分后序列无论相对于原序列还是拆分后各序列比较，得到的小波分析结果差异却较大，序列的拆分对于小波分析的结果是有影响的。 图6为汉中降水序列拆分后(拆分后序列长度为22年)小波分析的结果，受时间序列长度所限制，年代际时间尺度特征中的准32年周期消失，准16年周期自拆分后的第二个序列出现并在拆分后的第三个序列中平稳且明显。年际变化方面，1952~1973年以2~8年周期为主，而1974~1995年中，仅1988年前后2~8年周期通过了0.05的置信度检验，而在1997~2018年的时间序列中，1997~2001以及2008年前后2~8年周期均通过了0.05的置信度检验。 图5. 汉中夏季降水拆分后序列(长度为50年)小波分析图。左：1952~2001年，中：1960~2009年，右：1969~2018年 图6. 汉中夏季降水拆分后序列(长度为50年)小波分析图。左：1952~1973年，中：1974~1995年，右：1997~2018年
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user: 4. 气温序列趋势分析及小波分析 4.1. 气温序列趋势分析 图7是汉中和榆林1952~2018年夏季气温的时间序列，结果显示，汉中气温常年比榆林气温高两度左右，但需要注意的是汉中相对榆林纬度偏南。两地气温波动幅度近似，且均处于缓慢上升状态，汉中气温上升速度大于榆林。榆林气温大值出现在1954年、2000年，次大值出现在1975年前后及2005年前后；汉中气温大值出现时间均滞后于榆林，大值出现在1960年、2008年、2018年，次大值出现在1970年、2000年。汉中气温回归方程的F值为12.9366，通过了置信度为 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )，即认为汉中气温增长为可信事件。榆林的回归方程的F值为3.9484，同样通过了置信度为 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )，认为榆林气温增长也为可信事件。利用滑动t检验法对汉中、榆林夏季气温时间序列进行突变分析。榆林确定了三个最强突变年份，分别是1976年向下突变，1996年向上突变以及2011年的向上突变。而汉中确定了四个突变年份，分别是1959年向下突变、1971年的向上突变、1994年的向上突变以及2012年的向下突变。 图7. 1952~2018年夏季气温时间序列。虚线代表汉中，实线代表榆林。蓝色代表原序列，黑色代表一元线性拟合序列，红色代表滑动平均序列 4.2. 气温序列小波分析 图8为汉中气温序列小波分析结果。由小波功率谱可以看出，汉中气温序列的年际年代际变化均没有明显的时间尺度，2~8年方差谱显示，仅个别年份通过了0.05的置信度检验。年代际尺度为准64年周期最强且最平稳，但其位于e-折曲线以下，该周期特征不认为是可信的。 图9为榆林气温序列小波分析结果。结果显示，榆林气温的年际特征以准2年震荡、准5年震荡以及准8年震荡为主，年代际特征中准32年震荡强度较强且十分平稳，但因为边界效应影响，该周期不认为是可信的。除1960年前后、1970年前后，1980~1990年以及2010年以后外，其余年份在2~8年的时间尺度上均通过了0.05的置信度检验。 图8. 1952~2018年汉中夏季气温序列Morlet小波分析。上：夏季气温距平(红色实线)标准化时间序列；中左：小波功率谱，黑虚线表示边界影响e-折曲线；中右：时间平均谱(蓝色实线)，红色虚线为0.05置信度线；下：2~8年平均谱(蓝色实线)，红色虚线是0.05置信度线 图9. 同图8，但为榆林夏季气温序列Morlet小波分析图
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user: 5. 风速序列趋势分析及小波分析 5.1. 风速序列趋势分析 图10是汉中、榆林1952~2018年夏季风速的时间序列，汉中风速明显低于榆林，个别年份(如1953年)汉中风速仅为榆林的三分之一，这是由于榆林地形空旷无阻碍且气压差较大。榆林、汉中两地风速波动频率基本一致。榆林风速大值出现在1954年、1970年及2012年，汉中风速大值出现在1970年、1997年及2002年。一元线性回归显示，二者风速均有缓慢增大的趋势。汉中风速回归方程的F值为6.2830，通过了置信度为 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )，认为汉中风速缓慢增大为可信事件。榆林风速回归方程的F值为1.3832，没有通过置信度为 α = 0.05 水平的显著性检验( F α = 3.84 )。突变分析结果表明，榆林确定了四个最强突变年份，分别是1961年向下突变，1967年向上突变，1978年向下突变以及2003年的向上突变。汉中同样确定了四个突变年份，分别是1960年向上突变，1971年向下突变，1993年向上突变以及2005年的向下突变。 图10. 1952~2018年夏季风速时间序列。虚线代表汉中，实线代表榆林。蓝色代表原序列，黑色代表一元线性拟合序列，红色代表滑动平均序列 5.2. 风速序列小波分析 图11为汉中风速序列小波分析结果。除个别年份的2~8年时间尺度通过0.05的置信度检验，其余年份均没有较明显的年际变化尺度，而年代际尺度中，准32年震荡虽在整个时间域中明显且平稳，但因为边界效应影响，该周期不认为是可信的。准16年震荡在1980年~2000年较明显。 图12为榆林风速序列小波分析结果。榆林的年际变化尺度，仅个别年份存在准2年震荡以及准5年震荡。其中2~8年时间尺度在除了1958年前以及2000年前后较明显外，其余年份均未通过0.05的置信度检验。年代际震荡中，准50年的周期不确定性较大。 图11. 1952~2018年汉中夏季风速序列Morlet小波分析。上：夏季风速距平(红色实线)标准化时间序列；中左：小波功率谱，黑虚线表示边界影响e-折曲线；中右：时间平均谱(蓝色实线)，红色虚线为0.05置信度线；下：2~8 年平均谱(蓝色实线)，红色虚线是0.05置信度线 图12. 同图11，但为榆林夏季风速序列Morlet小波分析图
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user: 6. 结论及展望 本文选取陕西省城市代表站汉中和郊区代表站榆林，应用滑动t检验、Morlet小波分析方法对两个站1952~2018年夏季的气温、降水和风速进行对比分析，得到的主要结论如下： 1) 气象要素平均状态城郊对比来看，汉中降水明显多于榆林，汉中气温高于榆林，汉中风速明显小于榆林； 2) 气象要素变化趋势城郊对比来看，汉中降水有缓慢减小的趋势，而榆林降水呈现缓慢增大的趋势。两地气温均有缓慢上升的趋势，两地风速均有缓慢增大的趋势； 3) 时间尺度城郊对比来看，考虑边界效应，汉中夏季降水为准5年周期，榆林夏季降水没有明显的时间尺度特征。汉中夏季气温没有明显的周期特征，榆林夏季气温为准2年周期、准5年周期和准8年周期。汉中夏季风速以及榆林夏季风速均没有明显的周期特征； 4) 汉中降水序列拆分后进行小波分析的结果表明，部分年份拆分前周期不明显，拆分后出现明显的时间尺度特征。 总体而言，陕西省城郊气温、风速的变化趋势基本一致，降水变化趋势相反。汉中各气象要素的变化速度均大于榆林，两地气象要素演变的时间尺度也有较大差异。 本文的研究也存在着明显的缺陷： 1) 郊区和城区各仅用一个气象站代替，气象站个数较少，结果可信度存疑； 2) 汉中相对榆林纬度偏南4˚左右，在气温序列分析中，未能剔除纬度的影响。
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user: 摘 要 利用巴里坤县基本气象观测站2014~2019年逐时气象资料，运用统计分析和方法，对巴里坤县能见度进行分析，结果表明：1) 巴里坤近6年来，1~3月能见度相对偏低，6~9月能见度较好；2) 能见度具有明显的日变化，各季节能见度日变化与日出时间有关；3) 低能见度(小于800 m)出现频率较少，多出现在冬季；清晨和上午易高发低能见度事件；4) 能见度与平均气温、相对湿度、降水日数和平均风速有相关关系；影响巴里坤能见度的天气现象主要有雾、沙尘暴、扬沙、浮尘和雨雪天气。 关键词 :巴里坤，能见度，分析 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 能见度是表示大气透明度的物理量，在气象上定义为视力正常的人，在当时的天气条件下，能够从天空背景中看到和辨认出目标物的最大水平距离。能见度的大小直接反映了空气的干洁程度，对空气质量、生产生活、交通运输、航空航海等方面有重要影响。近年来，国内很多气象工作者对能见度有较多论述，王钦 [ 1 ] 对浦东机场低能见度天气进行分析和统计，获得了发生低能见度天气时各要素的分布特征，为制作天气预报提供参考；王颖 [ 2 ] 探寻了呼伦贝尔市大气能见度特征及影响因子，揭示了冰晶雾的成因；汤清清 [ 3 ] 分析了大气中的颗粒物与大气污染物和温度等气象因子与能见度的相关关系，得出了滨州冬季霾天气影响能见到的主要影响因子；李晓婧 [ 4 ] 认为海拉尔机场冬半年造成机场低能见度的天气现象中雾占的比例最大，降雪次之。 巴里坤县地处哈密市北部、东天山北麓，地形特征概括为“三山夹两盆”，海拔1700米左右，地势南高北低，西高东低，西部、南部为天山山脉，东部北部为平原地区，由西向东倾斜形成起伏不平的波浪形谷地。由于地形复杂，天气多变，因此气候差异明显。巴里坤机场为在建工程，是新疆维吾尔自治区“十三五”规划的重点项目之一，在前期可研阶段，气象条件分析是一项重要的工作，尤其是对选址、设计等有重要影响的气象要素需要深入研究。低能见度是影响飞机飞行不正常、造成航班延误主要因素之一，低能见度的分析也是评估飞机运行效率的重要依据之一，飞机如何在低能见度条件下实施进近、着陆等都需要对能见度进行详细的分析。目前针对巴里坤区域的能见度研究较少，因此，研究巴里坤区域能见度的变化特征，找出影响造成低能见度的影响因子，为机场选址和飞机调度等工作提供参考依据具有重要意义。
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user: 2. 资料来源和方法 本文利用巴里坤县国家基本气象站2014~2019年逐时气象资料进行统计，分析巴里坤站2014~2019年每日24 h能见度和其它观测资料，利用统计学算术平均方法和对比分析方法分析能见度随时间的变化特征，采用Pearson相关分析法探讨能见度与其它气象要素之间的相关关系。
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user: 3. 能见度变化特征分析 3.1. 能见度月变化 统计近6年来巴里坤县能见度月平均值，月变化如图1所示。从图中可以看出，能见度范围在25 km~34 km之间，1~3月能见度相对偏低，6~9月能见度较好，呈现出夏季高、冬季低的特点。 图1. 巴里坤月平均能见度 3.2. 能见度日变化 分析近6年来能见度逐时次观测资料发现(图2)，能见度具有明显的日变化。从早晨9时起能见度快速下降，到11时降到低谷，之后能见度逐渐增大，到17时左右趋于平稳。由此可见，在一天之中上午能见度较低，午后至夜间能见度较好，且变化较小。从季节日变化分布来说，各季节最低能见度出现时间并不相同，春、秋两季出现在10时，夏季出现在9时，冬季出现在12时。这是因为清晨至上午气温降低，湿度较大，而风速较小，大气层结相对稳定，抑制了气溶胶粒子向上输送，导致能见度降低；在冬季，常常有逆温层存在，对空气对流有抑制作用，不利于污染物扩散，或是有雾出现，使能见度减小。午后气温升高，湿度降低，气压减小，逆温也逐渐抬升并消失，有利于大气的垂直交换，能见度较好。由于巴里坤纬度较高，日出时间较晚，所以能见度的日变化也表现出季节性特征。 图2. 巴里坤能见度日变化 3.3. 低能见度分析 根据《民用运输机场选址规范》的要求，按照能见度的大小将能见度分为7个等级，分析巴里坤近6年不同等级的能见度逐月出现的次数和出现概率。如表1所示，小于800 m的低能见度占总样本量的1.3%，多出现在冬季，夏季6~8月未出现小于800 m的低能见度天气；能见度在800 m~1500 m区间的出现日数占比1.7%，3000 m以上的日数占93.8%。由此可见低能见度出现频率较少。进一步分析巴里坤近6年逐时次低能见度出现次数发现(图3)，6年间低于800 m能见度的次数多出现在6~10时，15~20时出现次数较少，说明清晨和上午易高发低能见度现象，下午和傍晚时分很少出现低能见度现象。 Table 1 Frequency table for visibility level 0~200 m 200~400 m 400~800 m 800~1500 m 3000~3500 m ≥3500 m 合计 一月 0.1% 0.0% 0.0% 0.2% 0.7% 6.5% 8.5% 二月 0.1% 0.0% 0.1% 0.2% 0.3% 6.6% 7.8% 三月 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.6% 7.6% 8.5% 四月 0.0% 0.1% 0.0% 0.2% 0.2% 7.5% 8.2% 五月 0.0% 0.0% 0.1% 0.2% 0.3% 7.8% 8.5% 六月 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 7.9% 8.3% 七月 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 8.3% 8.5% 八月 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 8.2% 8.5% 九月 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 8.0% 8.3% 十月 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.2% 7.5% 8.3% 十一月 0.1% 0.1% 0.1% 0.3% 0.3% 7.0% 8.0% 十二月 0.0% 0.1% 0.2% 0.3% 0.8% 6.8% 8.5% 合计 0.3% 0.3% 0.7% 1.7% 4.1% 89.8% 100.0% 表1. 能见度各级别出现频率表 图3. 巴里坤低能见度出现次数 3.4. 能见度与其他气象要素相关性分析 利用巴里坤逐时观测资料，分析各月能见度与其他气象要素相关关系。结果表明，能见度与平均气温呈现出较强的正相关，相关系数r为0.86；能见度和相对湿度呈现出负相关性(r = −0.77)，均通过了α = 0.01的显著性检验；能见度与降水日数和平均风速的相关系数均为0.5，且均通过了α = 0.05的显著性检验。当空气中富含水汽时，水汽凝结物容易形成雾、雨雪等，从而降低能见度；风速越大，越有利于污染物的扩散，越不容易出现低能见度。 3.5. 影响低能见度的天气现象分析 影响巴里坤低能见度的天气现象主要有雾、沙尘暴、扬沙、浮尘和雨雪天气等，利用巴里坤近6年逐日的天气现象观测资料，分别统计了对低能见度影响较大的雾、轻雾、沙尘暴、扬沙、浮尘和雨雪日数的情况，及对低能见度的影响程度。 大近6年平均出现大雾天气共15 d，最多年份出现5 d，有的年份未出现大雾天气；沙尘暴共出现2次；沙尘暴、扬沙、浮尘在6年间分别出现2 d、25 d、3 d，扬沙天气出现较多；近6年来雨日平均出现63.5 d，雪日平均出现39.8 d，雨日明显多于雪日；经统计分析发现，低能见度出现时多为雨雪天气，雨强越大，能见度越低；其次影响低能见度的是沙尘天气和大雾天气。
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user: 4. 结论 1) 巴里坤近6年来1~3月能见度相对偏低，6~9月能见度较好；能见度具有明显的日变化，一天之中上午能见度较低，午后至夜间能见度较好，各季节能见度日变化与日出时间有关。 2) 低能见度(小于800 m)出现频率较少，占总量的1.3%，多出现在冬季；清晨和上午易高发低能见度事件，下午和傍晚时分则较少出现。 3) 能见度与平均气温呈现出高度的正相关，与相对湿度呈现出较强的负相关，与降水日数和平均风速呈现出中度相关，说明能见度与这些气象因素之间互相影响。 4) 影响巴里坤能见度的天气现象主要有雾、沙尘暴、扬沙、浮尘和雨雪天气，低能见度出现时多为雨雪天气，其次是沙尘天气和大雾天气。
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user: 摘 要 为了有效地使用语义信息来进行自然语言处理，提出了一个简单语义单元的语义修饰关系图模型并对其求解方法进行了研究；首先提出了简单语义单元的概念，分析了简单语义单元的特点；在生成其语义修饰关系图的基础上，通过近似算法，求取语义修饰关系完全图的最大生成树；从而实现对简单语义单元的语法分析和语义消歧。实验表明，该方法具有一定的可行性。 关键词 :语义相关度，简单语义单元，语义修饰关系图，最大生成树变量 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 当前，自然语言处理研究日益成为人工智能研究的热点，研究的主要技术手段是基于统计学或基于深度神经网络机器学习这两种技术，并取得了许多非常有价值的研究成就。但是，这两种方法没有有效地利用语句中的语义信息，没有语义分析计算环节，影响了其分析处理的效果。 为了在自然语言处理中更加有效地利用语义分析，取得更好的研究效果，不少学者在原有技术的基础上，通过引入语义分析计算的方法来进行自然语言处理的研究。陈谦研究了基于循环神经网络的自然语言语义表征方法，利用了注意力机制来关注篇章的特定区域、内容，同时设计了分散力机制去遍历篇章的不同内容，从而更好地为摘要获取篇章的全局信息 [ 1 ]；彭敏等研究了一个基于双向LSTM语义强化的概率主题模型来实现文档宏观语义的嵌入表示，采用文档–主题和词汇–词汇双语义强化机制以及LSTM来刻画参数推断过程中的吉布斯采样过程，可以提高文本语义特征表达方面的有效性 [ 2 ]；贾玉祥等研究了采用神经网络技术的语义选择知识获取模型，设计了引入预训练词向量的单隐层前馈网络和两层maxout网络，在汉语和英语的伪消歧实验中神经网络模型取得了较好的效果 [ 3 ]；Mikolov等通过词向量模型工具Word2vec来描述语义信息，具有较好的语言学特性，可在很多应用和任务改善自然语言处理效果 [ 4 ]；Mikilov等人对词向量的研究非常具有开创性，引起了围绕词向量训练的热潮。Word2vec基于词频和上下文建立语言模型和训练词向量，有研究者考虑用更复杂的方式来训练，利用统计出的语言学规律，给词向量赋予更多的语义信息 [ 5 ]；Pennington等提出GloVe模型，综合运用词的上下文统计信息，用共现矩阵来生成对数线性语言模型和词向量表示 [ 6 ]；孟凡擎等通过依存句法分析，获取语料上下文知识，构建上下文词汇语义消歧图，进行依存句法分析，完成歧义词的消歧处理 [ 7 ]；唐善成等研究了采用Seq2Seq模型的非受限词义消歧方法，输入词上下文序列，经过编码器编码得到潜在语义向量，再经过解码器解码输出词义序列 [ 8 ]；夏小强等通过将PV-DM模型作为句向量训练基本模型，添加关系信息知识约束条件，能够学习到文本中词语之间的关系，进一步整合语义关系约束信息，能够更好地表示文本 [ 9 ]。 虽然这些研究已经获得了许多重要的学术成果，但迄今为止，并没有形成一个系统、有效的自然语言处理语义模型，其计算方法，依然有很大的改进余地。为了在自然语言处理更有效地使用语义信息，本文作者已经做了一些研究，可以通过语义计算，获取语句的语义修饰关系图 [ 10 ]，在该文中，提出了简单语义单元的概念，但并没有得到很好地解决其语义修饰关系图的求解问题。为了解决这个问题，本文对简单语义单元的语义修饰关系图的求解方法进行了进一步的研究，设计近似算法，可以求出语义修饰关系图的最大生成树；实现了简单语义单元的语法、语义分析，并实现语义消歧。
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user: 2. 理论基础 2.1. 简单语义单元的定义 假设有一个短文本L，其词汇序列为L = W m … W 0 ，且W i 是L中的一个实词，词汇W Gi 是词汇W i 的语义修饰目标，函数match(W i ， W Gi )来表示W i 和W Gi 之间的语义相关度，假如L满足如下的语义特征，则称L为一个简单语义单元： i) ∀ W i ( ( W i ∈ L ) ∩ ( W G i ∈ L ) )         ( if   i ≠ 0 ) ； ii) L中不包含从句，也不包含谓语； iii) L中不包含形式为W L1 … W L2 …，或… W L3 …的虚词W L1 、W L2 、W L3 ；这些虚词具有连接、分段作用。 2.2. 简单语义单元所具有的语义特征 通过简单语义单元的定义进行分析，可以知道简单语义单元具有如下的语义特征： i) 除了最后一个词汇W 0 ，任何词汇W i 的语义修饰目标W Gi ，都在简单语义单元内部； ii) 简单语义单元内部，没有复杂的内部语法结构需要处理； iii) 进行语法、语义分析时，可以把简单语义单元作为一个整体来处理，其内部语法、语义结构对语句其余部分的分析结果没有影响。 2.3. 简单语义单元在自然语言处理中的作用 在自然语言处理过程中，可以把语句转化为多个简单语义单元，再进行处理，其方法如下： 2.3.1. 分割语句并获取简单语义单元 假设语句C S 的语义、语义结构可以表示为：C S →LSLOLVL，并假定每个分段L是已经被分割成为“不包含从句”的程度，就可以根据分段L内各部分语义修饰目标的不同，将L划分为：前置定语、后置定语、状语(分别用A B 、A A 、P D 表示)。就可以把L就转化为三个简单语义单元：A B + S、A A + S、P D + V (见图1)。 图1. 把语句转化为简单语义单元的方法 2.3.2. 含有分段、连接词的简单语义单元 经过2.3.1中方法的处理，假如某个简单语义单元中还包含有形式为W L1 … W L2 …，或… W L3 …的虚词。则可以用如下的方法将其转化为多个简单语义单元。 假设简单语义单元内包含了形式为W L1 … W L2 …的虚词；那么，简单语义单元内就被划分出两个语义块B 1 、B 2 ；语义块B 1 的范围显而易见，B 2 的后界限W i ，可以通过式(1)来确定(见图2)： match ( W ， W i ) = max { match ( W ， W 1 ) ， match ( W ， W 2 ) ， ⋯ ， match ( W ， W i ) ， ⋯ ， match ( W ， W p ) } (1) 其中的W 1 ~W p 与W的词性相同。 图2. 分段功能的虚词的处理方法 先将B 1 、B 2 当作两个简单语义单元处理；然后，再把W L1 B 1 W L2 B 2 的当作一个整体，用词汇W来替代即可。 2.4. 简单语义单元的语义修饰关系图模型 2.4.1. 简单语义单元的语义修饰关系图 自然语言语句中的词汇，大多数都是多义词，对简单语义单元来说，只要构造出它的语义修饰关系图，就求出了它的语法、语义分析结果，并实现了语义消歧。 假设简单语义单元的词汇序列为 L = W m ⋯ W i ⋯ W ⋯ W p ⋯ W ⋯ W 0 。L有许多不同的语法分析方案 { A n ⋯ A t ⋯ A 0 } ，图3描述了它的第t语法分析方案A t ，多义词W i 的第j个义项是 W i j ，多义词W p 的第q个义项是 W p q ，并且义项 W i j 语义修饰于义项 ；则在图中的义项 和义项 之间，画一条有向边，该边的权值等于 。 图3. 简单语义单元的语义修饰关系图 在图3中，每个词的所有义项构成一个义项集合，每个义项都是其中的一个元素；每个词的义项集合都可以被看成一个“广义顶点”，每个义项都可以被看成一个“义项顶点”，则有如下特点： i) 最后的词汇W 0 只具有一个义项，不存在语义修饰目标，其义项可以通过由语句级别处理过程确定； ii) 每个“广义顶点”只具有一个语义修饰目标，集合的总出度是1； iii) 每种语法分析方案，本质上都是一个语义修饰关系图，该图必然是“广义顶点完全图”的一颗“生成树”； iv) 在任意“义项集合”中，其“生成树”的每条边，必定关联于同一个“义项顶点”。 2.4.2. 图语义修饰关系图最佳解的求解原理 自然语言语句中的词汇，大多数都是多义词，对简单语义单元来说，只要构造出它的语义修饰关系图，就求出了它的语法、语义分析结果，并实现了语义消歧。 假设某个简单语义单元，具有n种不同的语法分析方案 ，在它的第t语法分析方案A t 中， 是W i 的第j个义项， 是 的语义修饰目标义项， 是 的语义修饰目标义项；用 表示它们之间的语义相关度，则针对语法分析方案A t ，总的语义相关度f At 可以用式(2)来计算： (2) 其中， 用来表示义项 、 之间的语义相关度，针对一个词汇语义库(本文使用hownet词汇语义库)，可用式(3)计算。 (3) 其中， 表示义原之间的最大语义相似度， 表示义原之间的最大语义关联度，且系数 。 最佳解选择规则：在简单语义单元的n种不同的语法、语义分析方案 中，满足式(4)中条件的语法、语义分析方案A i 就是最佳方案： (4) 最佳语法分析方案的语义修饰关系图是简单语义单元“广义顶点完全图”的“最大生成树”。 值得注意的是：代词、副词、量词、数词被按照实词计算，虚词不参与计算。