DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 形式语义分析 目前，我们已经论证了定语从句修饰专有名词时确实存在两种不同的语义解读。基于Lin和Tsai (2015) [ 12 ] 对专有名词的语义分析，我们进一步认为，这两种语义解读来自于专有名词本身的指称歧义。 根据Matushansky (2006) [ 15 ] 的观点，Lin和Tsai (2015) [ 12 ] 认为专有名词的语义类型和普通光杆名词一样，都是 类型。二者的差別只在于，专有名词是一个只包含所指客体的独元集，如(16a)所示，而普通光杆名词包含两个或以上的集合成员，如(16b)所示。 (16) a. ⟦张三⟧ = λx. x = 张三 个体 = {张三} b. ⟦学生⟧ = λx. x是学生 = {张三，李四，王五 …} 据此，我们可以演示“喜欢饮啤酒的奥巴马”这一名词短语的语义是怎样组合而成的。根据Lin和Tsai (2015) [ 12 ] 的分析，这个名词短语的句法结构如(17)所示，在DP中心语位置有一个Iota空算子，作用是将具有 语义类型的性质(property)转化(type-shift)为一个 类型的个体。基于这样的句法结构，名词短语的语义组合就如(18)所示。 (17) (18) a. ⟦NP1⟧ = ⟦奥巴马⟧ = lx. x = 奥巴马 个体 b. ⟦CP⟧ = λx. x 喜欢饮啤酒 c. ⟦NP2⟧ = λx. [⟦CP⟧(x)=1 & ⟦NP1⟧(x)=1] = lx. x 喜欢饮啤酒 & x = 奥巴马 个体 (谓词修饰规则predicate modification rule，见Heim和Kratzer 1998 [ 16 ] ) d. ⟦DP⟧ = i x. x喜欢饮啤酒 & x = 奥巴马 个体 从集合角度来看，这样的语义组合就会得到一个非限定性解读。在(18)中，定语从句CP的指称可以看作是喜欢饮啤酒的所有个体的集合，记作集合A，如(19a)所示。而NP1里的专有名词如前所述，是一个只有一个成员的独元集，记作集合B，如(19b)所示。NP2表示的是集合A和集合B的交集，记作集合C，如(19c)所示。然后通过交集运算，C其实等同于集合B，仍是一个只包含单一成员“奥巴马”的独元集。 (19) a. 集合A = {x: x 喜欢饮啤酒} b. 集合B = {奥巴马} c. 集合C = 集合A ∩ 集合B = {奥巴马} d. 集合C = 集合B 我们可以看到，尽管专有名词前面有了个体性定语从句修饰，但定语从句并没有改变专有名词指称的集合B的范围，最后的指称还是专有名词本身。也就意味着个体性定语从句并不影响专有名词最终的指称。所以，这时候的个体性定语从句在语义上得到非限定性的解读。 我们再来看定语从句限定性解读的语义推导。Lin和Tsai (2015) [ 12 ] 认为，专有名词既可以指称个体，还可以指个体的阶段(Carlson 1977) [ 13 ] ，如(20)所示。 (20) ⟦张三 阶段 ⟧ = λx. R(x， 张三 个体 ) 上式中的字母R表示的是一种实现关系(realization relation) (Carlson 1977) [ 13 ] ，意思是x是个体“张三”的一种实现，或者说是某个具体的阶段，可以理解为某个特定时间/空间中的个体“张三”。所以，这时候专有名词“张三”指称组成个体“张三”所有阶段的集合。 在此基础上，我们可以从语义上推导出“跑得更快的刘翔”的限定性解读。这个名词短语的句法结构和被个体性定语从句修饰的专有名词的句法结构是一样的，如(21)所示，而它的语义组合则如(22)所示。 (21) (22) a. ⟦NP1⟧ = ⟦刘翔 阶段 ⟧ = lx. R(x， 刘翔 个体 ) b. ⟦CP⟧ = λx. x 跑得更快 c. ⟦NP2⟧ = λx. [⟦CP⟧(x)=1 & ⟦NP1⟧(x)=1] = lx. x 跑得更快 & R(x， 刘翔 个体 ) d. ⟦DP⟧ = i x. x 跑得更快 & R(x， 刘翔 个体 ) 从集合论的角度看，阶段性定语从句CP指称的是所有“跑得更快的”个体的集合，记作集合A。但和个体性定语从句的情况不同，这里的专有名词并非是只有一个成员的独元集，而是一个包含多个成员的集合，比如包含“2014年之前的刘翔”、“2015年之后的刘翔”和“2016年之后的刘翔”，记作集合B。NP2同样表示的是集合A和集合B的交集，记作集合C。集合运算之后，交集C其实就成了集合B的一个真子集，二者的关系不是等同关系，而是包含关系，C ⊆ B。所以，这时候就可以得到限定性的解读。 (23) 集合A = {x: x 跑得更快} 集合B = {x: R(x， 刘翔 个体 )} 集合C = 集合A ∩ 集合B = {2015年之后的刘翔， 2016年之后的刘翔} 集合C比集合B小：限定性解读
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user: 5. 结论 本文用一系列语言事实论证了汉语中确实存在着非限定性的定语从句，即包含个体性谓词并修饰专有名词的定语从句。同时，本文也显示出当定语从句包含阶段性谓词并修饰专有名词的时候，就会具有限定性解读。在Lin和Tsai (2015) [ 12 ] 的研究基础上，我们对这两种不同的解读从语义上给出了合理的分析论证。我们指出，这两种不同的解读，是由专有名词本身的歧义造成的，即它既可以指称唯一的客体，还可以指称客体的多个阶段的集合，前者是一个独元集，而后者是可以包含两个或以上成员的多元集合。如果修饰专有名词的是个体性定语从句，那么这个专有名词就是一个指称客体的独元集；如果修饰专有名词的是阶段性定语从句，那么这个专有名词就是一个指称阶段集合的多元集。正是由于这样的对应关系，我们可以在语义上推导出非限定性和限定性两种解读。
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user: 摘 要 当前，以深度学习为代表的大数据时代下的人工智能技术已经具备了影响军事作战的能力。在体系化战略预警过程中，如何利用海量的探测数据来提高预警能力正成为研究的热点。本文从介绍深度学习技术入手，分析了该技术的本质特征，结合体系化战略预警的特点，从装备智能化、情报信息传输与处理智能化等方面提出了深度学习技术对战略预警体系影响的几点思考，为海量预警情报数据的利用提供了思路。 关键词 :深度学习，体系化战略预警，智能化
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user: 1. 引言 人工智能战胜人类曾是科幻电影中的经典桥段，如今在大数据的支持下，这些幻想正在成为现实。2016年3月，以深度学习技术 [ 1 ] 为核心的谷歌智能围棋程序(AlphaGo)击败了世界冠军李世石，引起一片哗然。曾几何时，当1997年IBM的人工智能程序深蓝第一次战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫时，美国时代杂志曾断言“计算机要想在围棋上战胜人类，至少需要一百年的时间”，然而过了不到20年时间，这个预言就被推翻。恩格斯曾指出：“一旦技术上的进步可以用于军事目的并且已经用于军事目的，它们便几乎强制地而且往往违反指挥官的意志而引起作战方式上的改变甚至变革。” [ 2 ] 那么以深度学习为代表的大数据时代下人工智能技术，会对新质作战力量——战略预警体系带来哪些影响呢？
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user: 2. 深度学习技术的简介 深度学习是近年来人工智能领域具有影响和代表性的技术之一。它的本质是模拟人脑的机制，研究如何从海量数据中自动地获取多层特征表达，达到仿造人脑解释数据，发现数据分布式特征，实现提升分类或预测准确性的最终目的。如今，国内外各大研究机构和技术公司都纷纷开展深度学习技术的相关研究，在算法模型的开发上，新的深度学习神经网络构建方法层出不穷。在专用硬件开发上，继2016年3月中国科学院计算技术研究所发布全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片“寒纪武”，几乎在同一时间，大量专用于“深度学习”的计算机芯片被公布，例如：麻省理工学院(MIT)的“Eyeriss”，硅谷芯片制造商Movidius的“FathomNeuralComputeStick”，IBM公司的“TrueNorth”等等。总的说来，深度学习技术相较于传统人工智能技术具有以下两点优势： 2.1. 能够提升大数据处理能力 深度学习是应大数据时代下海量数据分析和处理的需求而诞生的人工智能技术。传统的以浅层学习为代表的人工智能主要是根据人类的需求，以一定的数学模型为基础，来完成一些相对简单的分类或预测任务，因此浅层模型的性能非常依赖人工经验，并不是真正意义上的人工智能。然而，在大数据时代下，海量的信息数据早已经超出了人类思考的极限，那么依赖人的经验所构建的浅层模型很难满足大数据的处理要求。不同于浅层学习，深度学习采用类似人脑的分层模型结构，通过消耗大量的计算从海量输入数据中按照从底层到高层的顺序逐级提取有用特征，不再依赖人工经验。 2.2. 能够抽象出海量数据中的潜在规律 相较于传统的浅层模型，深度学习能够揭示海量数据里所承载的特征结构，从而挖掘出更多有价值的信息和知识。采用深度学习构建的人工智能网络，在挖掘大数据的内在关联能力方面强过人类，甚至能够通过学习掌握更为抽象的概念，这也是AlphaGo战胜李世石的关键因素。正是因为看到了深度学习技术的潜力，科学家们开始研究采用深度学习技术让计算机从事无人驾驶、歌曲编写、作画甚至编写程序等对逻辑思维和抽象思维要求更高的领域，并取得了进展。例如：Google就将深度学习技术应用到其无人驾驶汽车上以及猫脸识别，一些知名的研究机构已经研究出能够作画甚至谱写简短歌曲的人工智能。
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user: 3. 深度学习对体系化预警的影响 3.1. 体系化预警的基本概念及面临的难点问题 战略预警体系是指利用先进的探测、监视和通信技术手段，搜索、发现、识别、跟踪和监视来袭或威胁的战略性目标，为己方及时、有效地实施抗击、反击或防护行动提供情报支援的综合性系统。体系化预警的突出特点之一就是海量数据。体系化预警数据已经符合大数据的四个基本特征：大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及价值(Value) [ 3 ] ，主要体现为：长时间不间断预警探测导致的大体量情报数据、多样探测手段导致的繁多数据类型(红外图像、雷达回波等)、实时作战要求下的快速预警情报数据处理与传输、高价值情报数据所占密度低。因此，在体系化预警的背景下，如何进行预警数据的快速分析以及缩减从“数据到决策”所需的大量时间和人力是战略预警力量发挥效能的关键。美国政府非常重视大数据科学与技术的研发工作，已经提出了要针对大数据自动分析技术、文本分析技术等项目进行投资 [ 4 ] 。综上所述，大数据时代下的人工智能技术是体系化预警中快速获取有用情报数据，为战略准备和不同层面的作战行动提供信息支撑的重要助力之一。 3.2. 深度学习技术在体系化预警中的运用 那么，从战争需求的视角来看，深度学习技术会对体系化预警的发展带来哪些改变呢？ 3.2.1. 提升探测装备智能化水平 战略预警的核心手段是探测，它是探测装备应用最为广泛的新质作战力量。体系化预警要求突破军兵种的界限，综合运用不同探测体制的装备，实现对所有类型威胁目标的预警。因此，探测装备的先进性和智能化水平直接制约了体系化战略预警的作战效果。探测装备的智能化主要体现为无人化全自动。无人化探测装备一直是军事发展的重点，随着深度学习技术在人工智能领域上取得的突破，无人化装备的作战性能将会得到极大地提升。智能化认知雷达 [ 5 ] ，智能化电子战系统 [ 6 ] ，无人预警机 [ 7 ] 等正在成为下一代战略预警智能化装备的发展热点。 3.2.2. 提升情报信息传输系统的智能化水平 体系化战略预警的重要表现之一就是预警装备网络化，即把所有的预警探测装备(包括：高轨红外预警卫星、预警机、浮空器雷达、地面常规情报雷达、相控阵雷达等)组成一个“传感器网”作为情报信息中心的主要信息源。那么，这些海量信息数据如何传输就成为了体系化战略预警的核心问题。体系化预警信息传输主要面临的难题有：1) 信息量大，在传输过程中容易出现信息过载饱和，甚者造成系统瘫痪；2) 系统稳定性要求高，实时监控、检测、自动排故难度大。 装备操作人员很难对上述问题做出及时地反应，这就要求情报传输系统能够智能化的检测故障，判断信息是否过载，然而系统故障特征很难提取，因此很难通过传统的浅层模型来表征系统运行参数与故障状况之间复杂的映射关系。深度学习技术能够通过挖掘海量数据信息的内在关联，突破传统技术的瓶颈，实现系统故障的自动监测。体系化预警探测采用的是“平战一体”的模式，即全天时全天候的持续探测。因此，即使在和平时期，也会有大量的信息数据产生，这样信息传输系统就会产生诸如数据流量、传输速率、信道带宽、噪声、误码率等海量运行参数数据。用高性能计算机对这些数据进行深度学习，就可以达到自动排除系统故障的目的。 3.2.3. 提升情报信息处理系统的智能化水平 体系化战略预警过程中情报信息处理面临的难题主要有：1) 传感器网分布广阔，结构形式多样，面临各种电磁干扰；2) 有价值的情报密度低，数据分析难度大。因此，非智能的预警信息处理系统会直接导致军事分析人员无法及时准确的提供预警情报。其中，最突出的问题就是当预警探测装备受到干扰时，装备操作人员会因为不理解抗干扰处理算法的原理与多样的干扰模式，而不知道采取何种信息处理手段来应对，并最终导致无法准确预警，造成漏警、虚警等重大事故。采用深度学习技术来构建合适的人工智能网络，就能使预警情报信息处理系统智能化，从而帮助军事分析人员更好地获取情报。其中，智能化主要体现在两个方面：基础分类识别能力和高级情报数据分析能力。其中，基础的分类识别主要包括：通过学习实战训练过程中积累的干扰类型以及抗干扰手段处理后信息数据，来判断在何种干扰模式下，应该使用什么样的抗干扰信息处理算法。高级情报数据分析主要包括：1) 通过学习大量不同来源的预警探测信息数据：雷达回波、可见光和红外图像、文本、视频等，让计算机形成一定的思考能力，从海量探测数据中分析出可能存在的威胁目标；2) 通过学习，来让计算机判断体系化预警中的虚警。在“平战一体”的体系化预警过程中，不可避免的会发生虚警，随着预警装备网络中加入的装备数量增多，虚警数量会远远超出分析人员的能力。如果让计算机来学习预警探测时捕捉到的大量不明虚警、气象预报、技侦情报等数据，并挖掘出其中的潜在规律，就可以快速判别出虚警，从而确保预警情报的准确性。
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user: 4. 结语 历史上一些著名的发明，比如计算机、互联网、核裂变、飞机、卫星等，其研发的初衷并不是为了战争，但是随后都被纳入到战争需求的轨道，甚至改变了战争本身。本文针对体系化战略预警过程中产生的海量数据，提出了将深度学习技术应用到体系化战略预警中的几点思考，主要目的是为如何利用战略预警体系中产生的大量探测数据来解决预警过程中面临的一些实际问题提供思路。
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user: 摘 要 对重庆市的400名60岁及以上社区老年人的社会支持、抑郁与主观幸福感进行了调查，探讨社会支持、抑郁与主观幸福感的关系。与以往研究结果一致，研究显示抑郁是社会支持对主观幸福感影响之间的中介变量，起到部分中介的作用；研究进一步指出，社会支持主要通过直接效应影响主观幸福感，优势分析发现相比于抑郁，社会支持对老年人主观幸福感的预测作用更大，解释76.30%的变异，抑郁只能够解释23.70%。结果提示，提高老年人的社会支持水平，是提高其幸福感的有效途径。 关键词 :老年人，社会支持，抑郁，主观幸福感，中介效应，优势分析
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user: 1. 引言 幸福是人生的最终目标，对于步入一生中最后阶段的老年人来说是否幸福则直接影响着他们的晚年生活质量和健康老龄化程度。我国自20世纪初便进入老龄化社会，第六次人口调查结果显示60岁及以上人口占到总人口的13.26%。而联合国最新的人口数据预测，到2040年这一占比则将达到28%左右。我国老年人占比越来越大，关注和提高这一部分人的身心健康水平和生活质量变得越发重要和紧迫。针对老年人幸福感开展相关研究，不仅有利于老年人生活质量的提高，还有利于整个社会和谐发展。作为衡量个人生活质量和心理健康水平的综合性心理指标，主观幸福感(subject well-being， SWB)是个体根据自定标准对自己生活状况的整体性评估(Diener & Suh， 1999)，是个体对其生活的满意程度以及积极情感和消极情感体验(Diener， 2000)。影响老年人主观幸福感的因素众多，而回顾以往研究可知，社会支持是其中一个重要的影响因素，它是预测主观幸福感的有效变量(吴捷，2008；邢全超，王丽萍，徐巧鑫，巩临惠，2010；Chalise， Saito， Takahashi， & Kai， 2007; Kahn & Antonucci， 1980)。 社会支持(social support)是个体通过社会互动关系获得的物质上的或精神上的支持和帮助，Taylor (2011)认为社会支持在个体的日常生活中和压力情景都普遍存在。社会支持是影响个体主观幸福感的重要因素，拥有良好的社会支持给个体带来更多的正性情绪体验，更少的负性情绪体验，从而减轻心理反应(Manne， Taylor， Dougherty， & Kemeny， 1997)。社会支持可分为实际社会支持(received/enacted social support)和领悟社会支持(perceived social support)，前者是指个体实际接受到的帮助和支持，而后者则强调的是个体对自己能够接受到的社会支持的期盼和评估，是个体内心存在的一种信念(Manuel， 1986; Zimet， Dahlem， Zimet， & Farley， 1988)。对于个体而言实际获得的支持与领悟到的支持并不一定等同，但恰恰是个体能够感悟到的支持更能影响其对支持性行为的解释和反应(叶俊杰，2005)。故研究针对社区老年人的领悟社会支持和主观幸福感之间的关系进行讨论。 只有得到各种社会支持个体才能够拥有较高的幸福感(Weiss， 1974)，这一结论对于青少年、成年人及老年人来说均有普遍意义。同时Chu等人(2010)的研究显示，随着个体年龄增加，社会支持与主观幸福感的相关也随之增加。因为老年人生理与心理功能的衰退以及社会角色的改变，导致其社会活动减少，同时活动范围也有所缩小，从而老年人群体逐渐被社会边缘化，故与其他年龄群体相比，社会支持对老年人的主观幸福感的影响更为显著。针对两者进行研究对于开展老年人主观幸福感积极干预具有重要的意义。 随着越来越多研究证实社会支持对主观幸福感具有重要影响，进一步探讨这一影响背后的机制则成为了研究者们的关注点。Bisconti等人(1999)指出社会控制在社会支持与主观幸福感之间具有中介作用，李志勇和吴明证(2010)发现社会支持通过自我和谐影响大学生的主观幸福感水平，另一项研究表明心理控制源在支持利用度与主观幸福感上起中介作用(李鸽，2014)。综上所述，可以发现针对社会支持与主观幸福感之间的中介变量，大多数研究均从正性或中性变量出发，而鲜少有考虑负性变量。 抑郁(depression)是老年人最常见的心理问题之一，聂晓璐等人(2013)通过元分析技术得出在2000年至2012年这12年中，中国社区人群内老年人抑郁情绪的检出率合并值为22.8%，检出率较高。抑郁严重影响该人群的生活质量、躯体功能并增加人群死亡率(Chew-Graham， 2016)，其作为一种负性情绪直接影响着老年人的主观幸福感水平，过去大量研究显示抑郁与主观幸福感呈显著负相关(宁长富，吕晓茜，王成美，袁其东，2002；郑宏志，陈功香，2005)。同时社会支持对老年人抑郁具有普遍的抑制作用，即社会支持水平越高，老年人的抑郁发生率越低。社会支持与抑郁均对老年人幸福感存在重要影响，并且社会支持又是抑郁的重要影响因素。同时，严标宾等(2011)针对大学生的研究发现抑郁是社会支持与主观幸福感之间的一个中介变量。那么这一中介模型在社区老年人群体中是否成立，本研究对此进行检验。 另外，领悟社会支持和抑郁均通过直接作用影响着主观幸福感水平，那么相较之下哪一个对老年人主观幸福感预测力更强，以往研究并未对此问题进行讨论。Budescu (1993)提出了一种可以确定多元回归方程中各个预测变量相对重要性的方法，即优势分析(dominance analysis)。此方法最大的优势在于其具有优于传统方法的模型独立性。优势分析全面考虑了各预测变量可能存在的子模型，分析每一个模型中各预测变量的解释变化量，从而得出各预测变量解释或预测标准变量的相对重要性(谢宝国，龙立荣，2006)。故研究欲采用优势分析方法对老年人社会支持与抑郁对主观幸福感解释的相对重要性进行验证。 本文关注严标宾等人(2011)所提出的抑郁是社会支持影响主观幸福感的中介变量模型，检验该模型是否适合于老年人。假设老年人感受到的社会支持降低了他们的抑郁水平，从而进一步影响其主观幸福感水平。同时，我们还进一步考察社会支持和抑郁影响主观幸福感的相对重要性，并为提升老年人的主观幸福感水平提供建议。
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user: 2. 研究方法 2.1. 对象 对重庆市60周岁及以上的常住老年人实施问卷调查。共回收449份问卷，从中剔除信息不完整以及回答不认真的问卷后得到有效问卷400份，有效问卷率为89.10%。其中男性为162人，占总人数的40.40%；女性238人，占总人数的59.35%。老年人的年龄在60~94岁，平均年龄为70.80 ± 6.56岁。 2.2. 研究工具 2.2.1. 领悟社会支持 采用姜乾金等人(1996)修订的领悟社会支持量表(perceived social support scale， PSSS)。其最初是由Zimet等编制，强调个体对社会支持的自我理解及自我感受。该量表包含12个项目，分别评定个体感悟到的家庭、朋友和其他支持的程度，问卷总分用于说明个体领悟到的社会支持总程度。采用7点计分法，总分范围12~84分，得分越高，感受到的社会支持越多。本研究中此量表的Cronbach’s α系数为0.92，家庭支持、朋友支持、其他人支持三个维度的Cronbach’s α系数分别为：0.83、0.85、0.83。 2.2.2. 抑郁 采用老年抑郁量表(the geriatric depression scale， GDS)的中文修订版来评定老年人抑郁程度，此量表由Brink等人于1982年创制并在老年人中进行标准化。该量表共30个项目，要求根据最近一周以来的感受填写，每题回答“是”或“否”，总计30分，得分越高则表示抑郁程度越高。一般得分0~10分表示正常，11~20分表示轻度抑郁，21~30分表示中、重度抑郁。本研究中此量表的Cronbach’s α系数为0.83。 2.2.3. 主观幸福感 采用刘杰、李继波、黄希庭(2012)编制的城市幸福指数问卷(Well-being of Citizens’ Questionnaire)。该问卷共有35个项目，包括总体幸福指数以及领域幸福指数两部分，其中总体幸福指数包含7个项目。问卷采用5点计分法，每个指数以所对应题目分值的平均分作为最后得分，得分越高代表幸福感越高。本研究中选取总体幸福指数作为主观幸福感的衡量指标，总体幸福指数反映个体根据自身感受对幸福程度的整体评价，本研究中其Cronbach’s α系数为0.78。 2.3. 问卷施测与数据处理 本研究经西南大学伦理委员会批准，对愿意参加本研究并签署了知情同意书的被试进行单个施测。主试事先经过系统培训，所有问卷均在主试的指导下由被试自行填写完成或协助完成，采用统一指导语，不能独自完成问卷者，由主试按照统一方式向被试提问，并根据被试真实回答由主试填写问卷。问卷回收后，采用Epidata 3.1软件进行数据录入，剔除无效问卷，对于个别疏漏的题项进行缺失值处理，采用平均值来代替。采用SPSS20.0软件进行统计分析。
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user: 3. 结果 3.1. 老年人领悟社会支持、抑郁和主观幸福感的性别差异及相关分析 采用独立样本t检验分析不同性别老年人在社会支持及其各维度、抑郁和主观幸福感上的差异。结果表明(见表1)，女性的领悟社会支持总分显著高于男性(p < 0.01)，同时朋友支持维度上，女性得分显著高于男性得分(p < 0.01)；其他支持维度上，女性得分高于男性(p < 0.05)。而抑郁得分和幸福感得分的性别差异没有达到显著性水平。 为检验领悟社会支持及其各维度、抑郁和主观幸福感之间的相关程度，采用Pearson积差相关，相关矩阵显示如下表(见表2)。相关分析结果表明，领悟社会支持、抑郁和主观幸福感两两之间的相关均有统计学意义上的显著性。老年人抑郁与领悟社会支持、主观幸福感呈显著负相关(p < 0.001)，相关程度较低；领悟社会支持与主观幸福感呈中等程度的正相关(p < 0.001)，相关系数为0.52。这为进一步检验抑郁的中介作用提供了支持。 为检验领悟社会支持及其各维度、抑郁和主观幸福感之间的相关程度，采用Pearson积差相关，相关矩阵显示如下表(见表2)。相关分析结果表明，领悟社会支持、抑郁和主观幸福感两两之间的相关均有统计学意义上的显著性。老年人抑郁与领悟社会支持、主观幸福感呈显著负相关(p < 0.001)，相关程度较低；领悟社会支持与主观幸福感呈中等程度的正相关(p < 0.001)，相关系数为0.52。这为进一步检验抑郁的中介作用提供了支持。 3.2. 中介效应分析 为检验抑郁是否在社会支持与幸福感之间起着中介作用，参照逐步检验法(温忠麟，张雷，侯杰泰&刘红云，2004；温忠麟，叶宝娟，2014)对本研究中的三个变量进行三步回归分析。首先，检验自变量领悟社会支持是否显著影响因变量主观幸福感，得到表示中介效应中的总效应大小的系数c；第二步，检验自变量领悟社会支持是否显著影响中介变量抑郁，以及中介变量是否显著影响因变量主观幸福感，得到 Table 1 The gender differences of PSSS， depression and SW 变量 男(n = 162) 女(n = 238) t Cohen‘s d s s 领悟社会支持 63.14 11.99 66.43 11.20 2.80 ** 0.28 家庭支持 22.23 4.31 23.04 3.91 1.95 0.20 朋友支持 19.89 4.93 21.47 4.38 3.37 ** 0.34 其他支持 21.02 4.39 21.92 4.42 2.01 * 0.21 抑郁 7.07 5.01 7.61 4.85 1.07 0.11 主观幸福感 3.98 0.57 4.03 0.65 0.85 0.09 表1. 不同性别间领悟社会支持、抑郁和主观幸福感的差异 注： * 表示p < 0.05， ** 表示p < 0.01。 Table 2 Related analysis of PSSS， depression and SWB (N = 400 变量 1 2 3 4 5 1领悟社会支持 1 2家庭支持 0.80 *** 1 3朋友支持 0.90 *** 0.60 *** 1 4其他支持 0.84 *** 0.57 *** 0.64 *** 1 5抑郁 -0.22 *** -0.28 *** -0.13 ** -0.21 *** 1 6主观幸福感 0.53 *** 0.46 *** 0.43 *** 0.50 *** -0.25 *** 表2. 社会支持、抑郁与幸福感的相关(N = 400) 注： ** 表示p < 0.01， *** 表示p < 0.001。 表示中介效应中的间接效应大小的系数乘积ab；最后，检验中介效应是否为完全中介，得到表示直接效应的系数 。若在此过程中，系数c显著并且系数a和b均显著，则中介效应显著。若 则为完全中介过程。 分析结果显示(见表3)，自变量领悟社会支持对因变量主观幸福感的影响显著(F(1，396) = 193.34， p < 0.001)。第二步检验显示自变量领悟社会支持对中介变量抑郁的影响显著(F(1，396) = 52.88， p < 0.001)。在第三步检验中，得出领悟社会支持和抑郁显著影响幸福感(F(2，395) = 111.75， p < 0.001)。所以抑郁在社会支持和幸福感之间的中介效应显著，且为部分中介效应。领悟社会支持对主观幸福感的总效应c为0.58，抑郁的中介效应ab为−0.34 ×−0.20。故中介效应占总效应的比例，即中介效应量为P M = 11.64%。由以上的分析可以知道，社会支持对主观幸福感主要通过直接路径产生影响。 3.3. 优势分析 抑郁状况与领悟社会支持对社区老年人的主观幸福感水平有显著的预测作用，由中介效应分析可得，在领悟社会支持对主观幸福感的影响过程中，抑郁的中介效应很弱。同时，这两个变量对社区老年人主观幸福感作用的相对重要程度还比较模糊。为此本文通过对社区老年人抑郁状况和领悟社会支持进行优势分析，借此考察两变量对主观幸福感的相对贡献。 分析结果显示(见表4)，在抑郁与领悟社会支持对社区老年人的主观幸福感的回归方程中，领悟社会支持对已解释的变异贡献为76.30%，而抑郁对变异贡献为23.70%，相较之下，领悟社会支持对变异的贡 Table 3 Mediation effect of depression on PSSS and SWB (N = 400 自变量 因变量 R 2 F值的变化 标准回归系数β t 第一步 领悟社会支持 主观幸福感 0.33 193.34 *** 0.58 13.91 *** 第二步 领悟社会支持 抑郁 0.15 52.88 *** −0.34 −7.27 *** 第三步 领悟社会支持 主观幸福感 0.37 111.75 *** 0.51 11.82 *** 抑郁 −0.20 −4.54 *** 表3. 抑郁状况对领悟社会支持与主观幸福感的中介作用(N = 400) 注： ** 表示p < 0.01， *** 表示p < 0.001。 Table 4 Depression， PSSS to predict the relative contribution of SW 子模型中的变量(X) R 2 增值贡献(ΔR 2 ) X 1 X 2 空集 0 0.329 0.137 X 1 0.33 -- 0.036 X 2 0.14 0.228 -- X 1 X 2 0.37 -- -- 对R 2 的分解 -- 0.279 0.087 在已预测方差中的百分比 -- 76.30% 23.70% 表4. 抑郁、领悟社会支持预测主观幸福感的相对贡献 注：y = 主观幸福感；X 1 = 领悟社会支持；X 2 = 抑郁。 献更大，即领悟社会支持比抑郁对社区老年人的主观幸福感水平的预测作用更大。
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user: 4. 讨论 4.1. 领悟社会支持、抑郁和主观幸福感总体情况及性别差异 在本研究中，重庆市社区老年人主观幸福感平均得分较高，并且高于一项对全国31个省市非学生成人研究(王彤，黄希庭，毕翠华，2014) (均使用城市幸福指数问卷)所测得到的主观幸福感水平。一项国外研究显示相比于年轻人，老年人往往会更关注积极事物，并且更快对积极事物做出反应(Isaacowitz & Blanchardfields， 2012)。我国60岁以上老年人经历了国家由贫穷发展至今的过程，更珍惜现在所拥有的生活，对现在的生活也就更为知足。同时当老年人面临挫折情境时，往往会选择改变自己的认知，从而调节情绪获得更多的积极情绪体验，这种坦然面对而不自我怀疑的心情使得老年人更容易感受到幸福。在性别上主观幸福感的差异并不显著，尽管早期有研究发现在主观幸福感得分上男性要高于女性，但近几年研究结果较为一致(张书朋，张庆垚，李彩娜，2015)，均报告主观幸福感在性别上差异不明显。 在领悟社会支持得分上，重庆市社区老年人的总分较高，出现了显著的性别差异，女性老年人得分显著高于男性，这与国内外部分研究结果一致(张书朋，张庆垚，李彩娜，2015；Cheng，Chan，2004)。可能是社会对男女性别角色要求不同导致男女在感悟社会支持上造成了差异。但与以往研究不同的是，过去结果显示在家庭支持、朋友支持和其他支持三维度上女性得分均显著高于男性(张书朋，张庆垚，李彩娜，2015)，而本研究中尽管从男女老年人家庭支持平均分上看女性所得平均分要高于男性，不过并不存在显著的统计学上差异。这可能是因为男性老年人不再需要担当整个家庭的经济和精神支柱，开始更多的向家人寻求支持和帮助，由于角色的转变并伴随着身心回归家庭，同时家庭其他成员对其的定位和需求也发生改变，这一双向的转变使得其与女性老年人一样得到更多的家庭支持，体会到更多的家庭温情，所以其所感知到的家庭支持并不比女性老年人的少。 4.2. 抑郁的中介效应 分析抑郁的中介作用发现，将抑郁加入到领悟社会支持和主观幸福感的关系中后，领悟社会支持对主观幸福感的解释率和标准回归系数发生了下降(从0.57变为0.51)，这一结果表明抑郁状况这一变量在社区老年人领悟社会支持对主观幸福感促进作用的过程中起到了部分中介作用，其中介效应为11.64%。这与严标宾针对大学生的研究结果一致(严标宾，郑雪，张兴贵，2011)，即在社区老年人群体中，较高的领悟社会支持水平在直接提高老年人主观幸福感水平的同时，还可以通过降低老年人的抑郁水平，减少消极情绪体验，进而促进老年人的主观幸福感的提升，王兴华(王兴华，王大华，申继亮，2006)和彭慧(彭慧，傅华，2009)的研究也得到了相同的结论。社会支持是个体身心健康的重要影响因素，个体觉知到的社会支持和心理健康具有密切关系。社会支持的缓冲器模型认为社会支持能够缓解个体面临的心理压力，提高个体的积极情绪体验，从而减轻压力带来的不良情绪体验，降低个体的抑郁状况(崔丽霞，刘娟，罗小婧，2014)。同时社会支持是心理韧性极其重要的外部保护性因素，良好的社会支持有利于老年人心理韧性的提高，较高的心理韧性将有助于老年人远离抑郁等情绪问题(孙静，李伟，2015)。以往研究表明，抑郁对个体主观幸福感有显著的预测作用。抑郁作为一种消极情绪体验，是老年人心理健康水平的重要衡量指标，而老年人的心理是否健康则影响着其生活质量以及对生活的满意度，进而影响个体的主观幸福感水平。因此，社会支持在直接影响社区老年人主观幸福感的同时，还可以通过抑郁的中介作用影响其主观幸福感水平，但这一中介效应较弱。 4.3. 领悟社会支持与抑郁的优势分析 以往研究虽然不乏讨论老年人社会支持、抑郁与主观幸福感的关系，但目前仍没有文章讨论过社会支持和抑郁在影响老年人主观幸福感过程中的相对重要性，为弄清这一问题，在确认抑郁在社会支持对老年人主观幸福感影响过程中中介效应较弱的基础之上，本研究进一步优势分析发现，在社区老年人群体中，社会支持和抑郁对主观幸福感的相对预测权重分别为：社会支持(0.279)，抑郁(0.087)，社会支持所占的权重远远超过了抑郁水平所占权重，这提示我们主观幸福感可能更多地受到社会支持的影响而不是个体的抑郁状况。领悟社会支持是个体在以往生活中由于实际经历与心理评估所形成的一种信念，是对自己能否获得充足的社会支持的预期和自信。一般而言，主观幸福感包括认知和情感成分，而情感成分中包括积极情感和消极情感，这是两个相对独立的维度。已有研究证实领悟社会支持对这两个维度均有影响，领悟社会支持水平高的个体拥有更多的积极情绪体验，更少的消极情绪体验。在日常生活中，领悟社会支持良好的老年人拥有更好的人际关系和更多的安全感，在生活中更容易感受到舒适与愉悦，国内外研究证实良好的社会支持能够有效提高个体的积极情绪体验(崔丽霞，刘娟，罗小婧，2014；Suldo， Friedrich， White， Farmer， Minch， & Michalowski， 2009)。同时，能够良好感知社会支持的老人具有较高的心理韧性(张阔，张秉楠，吴捷，2013)，从而在面对负性情绪时能更有效的应对和适应，负性情绪更快消失，相比于那些领悟社会支持较差的老年人负性情绪更少。同时，本研究中老年人的抑郁水平较低，采用这一样本可能导致在优势分析中低估抑郁状况对社区老年人主观幸福感的相对贡献值。针对抑郁水平较高的老年人，这一结果是否存在有待探讨。 4.4. 对策与建议 目前，我国提倡社区养老，即以家庭养老为主，社区机构养老为辅。提倡老年人居住在家中，可见家庭养老仍普遍存在，而家庭支持仍然是老年人的主要支持力来源。一项国外研究显示老年人与家庭之间的关系与其生活满意度呈正相关(Okun， Olding， & Cohn， 1990)。老年人的家庭支持主要来源于老伴儿以及儿女，包括物质支持和精神支持。但实际的物质充裕并不一定能给老年人带来真正的幸福，老年人所获得的生活上的扶持照料以及精神上的依靠才是影响老年人健康与幸福的关键。政府及社区应继续弘扬“百善孝当先”的传统美德，在全社会提倡家庭和谐。社会应提倡儿女对父母的孝顺及抚养义务，社会成员需自觉承担起对父母的“反哺”义务，不仅重视对老年人的物质生活照料，还需要在精神上给予老年人足够的支持。多陪伴老年人，社区应多向子女科普及宣传老年人生理及心理的相关知识，让子女懂得老年人的需求以及如何才能满足老年人的需求。 随着老年人年龄增长和健康水平的下降，朋友支持逐渐减少。尽管如此，但朋友支持仍是影响老年人主观幸福感的重要因素之一，特别是对生活可完全自理的老年人而言。针对生活可完全自理的老年人，政府可在生活区附近多设立和完善老年人休闲活动中心，为老年人提供沟通交流与娱乐的功能区域。社区多组织老年人开展各类活动，使社区老年人有更多的机会与其他老年人形成联结。同时，还需倡导社区友爱和谐，社区工作人员应多考虑老年人邻里关系的协调。 除家庭支持与朋友支持外，社区工作者和政府相关人员对老年人的帮助与支持也同样影响着老年人的主观幸福感。国家应培养社区工作者尊老爱老敬老的品格，在社区工作者相关培训与工作会议中强调关注老年人社区居民生活状况和心理健康的重要性。社区工作者和政府相关人员应多开展上门慰问老年人的活动，多了解社区老年人的难处并给予相应的帮助，使老年人感受到社区工作者与政府是可以依靠的。特别关注独居老年人群体，为每一户独居老年人分配服务志愿者，定期上门照料及看望老人，为老年人提供物质与精神的双重支持。
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user: 5. 结论 综上所述，本文在社区老年人群体中验证了严标宾等人所提出的抑郁是社会支持影响主观幸福感的中介变量模型(严标宾，郑雪，张兴贵，2011)，并进一步分析发现领悟社会支持对主观幸福感的影响大于抑郁对主观幸福感的影响。本研究提示，应该通过积极干预提高社区老年人的领悟社会支持水平，从而使得老年人感受到更多的他人支持和帮助，增加积极情绪体验，抑制消极情绪，提升老年人的主观幸福感。
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user: 摘 要 本论文针对学科成果采集指标的未知性和动态性，提出一种基于元模型的设计方案，对采集业务中的特征进行分析，获取该领域的基本构建元素，以其抽象性和稳定性来定义和描述学科成果数据模型，从而实现对数据模型的维护以及对学科成果数据的管理。该方案灵活的支持了学科成果采集指标的动态调整，大大降低了系统的开发和维护成本。 关键词 :学科成果，元模型，数据模型，构建元素
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user: 1. 引言 进入信息化时代以来，行业领域的数据信息成为国家和企业的关注点，业务发展过程中伴随着大量的企业数据，这些信息为企业管理和决策提供支持 [ 1 ] ，为行业的导向提供可靠的分析基础。在教育行业，学科建设被视为促进高校教学和科研事业发展的重要措施 [ 2 ] ，那么学科成果信息在学科评估工作中被教育行业专家视为学科科研实力和教学水平重要依据。与此同时，考虑到学科成果信息的复杂性和多样性，以及对学科考核指标的易变性等特点，如何高效的进行学科成果信息采集和存储成为了关键问题。
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user: 2. 问题引入 传统的信息采集系统，由于面向相对稳定的业务需求，所以在需求定义阶段就可以利用一些业务建模技术构建和用户进行交流的业务模型 [ 3 ] ，进而限定业务所涉及的数据范围，可以基本定义出整个系统的底层数据库结构。之后的业务变更，可能对数据库结构进行细微改动，但是不会对整体的结构产生影响。例如：物业管理系统、学校教务系统和网上购物系统等这些系统处理的数据结构比较稳定，不容易变动，可以依照传统的思路进行设计。但是对学科成果信息采集系统而言，学科信息采集的具体内容在需求分析阶段是未知的或者是高频率调整的，其中涉及到数据结构、数据类型的未知性和动态性。因此，传统的数据库设计不足以支持该情况的信息采集，需要有一种更高效机制来应对未知的和动态的数据模型。 为此，我们引入元模型理论，元模型即是描述模型的模型，用于定义模型的结构 [ 4 ] ，并构建特定领域的数据模型 [ 5 ] 。元模型结构 [ 6 ] 如表1所示。 采用元模型建模技术，其核心思想是由元模型自动生成符合特定领域的实例模型 [ 4 ] ，来解决学科成果采集过程中数据对象的未知性和变化性问题。本文对采集业务中的特征进行分析，获取构建该领域模型的构建元素，建立学科采集信息的元模型，来描述未知、易变的采集信息数据结构。 Table 1 Meta model structur 层次 描述 信息层 模型的一个实例，定义了详细说明信息领域的语言。 模型层 元模型的一个实例，定义了描述信息领域的语言。 元模型层 元模型的一个实例，定义了详细说明模型的语言。 元元模型层 元模型建模的支撑系统，定义了描述元模型的语言。 表1. 元模型结构
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user: 3. 学科成果采集系统特征分析 首先对学科成果信息采集的需求进行分析，主要从学科信息数据本身特点和信息采集业务特点两个方面入手，抽象出元模型的构建元素。 3.1. 学科数据分析 学科数据特征决定了数据的存储结构，这就意味着它是元模型组成元素中的重要部分。所以首先我们要对学科数据进一步抽象，构造出元数据模型，利用其稳定性和确定性对数据模型定义和管理。以下是数据信息的逻辑关系： 1) 每一条数据信息属于某一特定的场景或领域。 2) 每一条数据信息以一条记录的形式独立存在，其中记录之间可能存在某一种关系。 3) 每一条数据包含至少一个属性，属性的之间也可能存在某些联系； 4) 属性的类型包括：数字、日期、字符串、富文本等类型。 3.2. 采集业务分析 在学科数据信息采集的过程中，存在基于学科数据特征下的用户交互方式、采集数据限制，数据的后续处理等，这也是元模型的必要组成部分。以下是采集数据的业务背景： 不同业务含义的记录，需要提供特定的用户交互界面进行数据录入，例如：“学科师资人数”采集内容，我们提供表单页面，支持数据的录入，因为每一个学科有且只包含一条记录；但是“学科科研论文”采集内容，我们需要提供表格，支持用户进行数据录入，因为一个学科可能包含多篇科研论文。 属性的数据类型不同，需要提供特定的输入框，方便用户录入。例如：日期类型的数据需要提供日期控件；富文本类型属性需要提供在线富文本编辑框； 属性具有特殊的业务含义，需要对数据源进行限制，同时提供相应的输入框，提示用户操作。例如：“获奖级别”属性，限制其输入的内容为“一等奖”、“二等奖”、“三等奖”，并提供下拉框的输入方式，提供用户选择； 在用户输入的过程中，需要对数据格式进行检查，在采集完成之后，需要对某一些数据进行相关的数据加工处理，例如：检查是否符合整数、分数、日期格式；检查是否满足属性之间的逻辑关系；对某一些属性的数据进行规范化等；表2、表3给出了部分在全国第四轮学科评估中的逻辑检查规则。
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user: 4. 元模型建立 根据对学科成果信息采集的业务的分析，我们将元模型主要分为8个元素信息，分别为：领域信息元素、分类元素、实体风格元素、属性风格元素、校验规则元素和数据字典元素，通过元模型的8个元素来描述和构建信息采集系统中的数据模型。元模型组成图如图1所示。 Table 2 String type checking rul 规则ID 规则类型 规则名称 说明 S1 String 字符串非空 字符串非空 S2 String 字符串长度 字符串长度限制 S3 String 邮箱 字符串满足邮箱的格式 S4 String ISBN编号 字符串满足ISBN编号的格式 表2. 字符串类型检查规则 图1. 元模型组成图 Table 3 Logical relation checking rul 规则ID 规则类型 规则名称 说明 L1 Logic 参评单位数 参与单位数数据格式为：a(b)。 a表示总共参与项目的单位数；b表示本单位在其中的排名。 规则如下：a ≥ 1， b ≥ 1且b ≤ a； L2 Logic 该字段数值小于指定 字段的数值 该字段的数值小于另一字段的数值， 例如：学生的来华时间一定要小于该学生毕业时间； L3 Logic 该字段数值等于 其他各个字段之和 该字段等于其他字段数值之和，例如：专家总数字段 应等于30~39岁专家数相加40~49岁专家数相加上50岁以上专家数； 表3. 逻辑关系检查规则表 1) 实体元素 实体元素是对记录集合的描述，定义此集合中的所有记录的存储空间、物理表名称、主键、外键等信息；以采集师生资源信息为例，所有师生资源的记录构成一个集合，实体元素信息定义此集合的存储空间、物理表名、设定教师编号作为主键，教师所在的单位作为外键。 2) 属性元素 每一条记录中至少包含一个属性，属性元素即为对数据记录中属性的描述。定义其存储的物理字段名称，字段长度、字段类型、字段的取值范围，同时还维护一个属性之间的关系。以采集科研项目信息为例，一条科研项目记录中包含：项目编号、项目名称、项目类型、项目负责人、开始时间、结束时间等。属性元素建立采集数据属性和物理字段之间的映射关系，定义各个数据的类型和长度。此外，对于项目类别字段，属性元素和字典元素结合使用，定义字段的取值范围；对于项目的开始、结束时间两个字段，属性元素维护一个它们之间的逻辑关系。 3) 指标等级元素 学科成果采集指标项分为多个级别，其中末级指标对应实际的采集内容，也就是上文所说对应实体元素，对于非末级指标由指标等级元素进行描述，维护采集指标的级别关系。 4) 实体样式元素和属性样式元素 数据的采集存在多种方式，包括：网络爬虫、数据库导入、用户录入等，为了支持与用户的交互，元模型包含实体样式元素和属性样式元素。其作用是描述采集交互界面的样式以及每一个输入字段的显示形式。其中采集界面包含表单、表格和富文本编辑器；字段的显示样式包含：单选框、多选框、下拉框等。用户在选择采集项后，系统会根据实体样式和属性样式元素自动生成相关的交互页面。 5) 数据核查规则元素 在数据人工录入过程中和数据采集完成之后，为了确保采集数据的质量和正确性，会在后续的过程中对数据的格式、合法性、记录和记录之间、属性和属性之间的逻辑关系等进行相关的核查工作。数据核查规则元素从记录和属性两个维度对数据核查方法进行定义，例如：对于一个学生信息采集项，数据核查规则元素定义了该采集指标项限填记录数和出生日期、电话号码、邮箱等字段的规范格式，以及学生入学时间和毕业时间两个字段之间的逻辑核查规则。 6) 字典数据元素 数据字典元数据可以细分为：字典数据和字典条目数据。字典数据包括字典的名称、类型、描述信息等；字典条目数据描述的是一个字典中所包含的条目信息。例如专家职称是一个字典的名称，这个字典中包含了“中国学科院院士”、“中国工程院院士”、“千人计划”、“长江学者”等相关条目信息。
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user: 5. 元模型应用 元模型应用主要包含以下3个方面：元数据访问、学科成果存储和采集交互页面生成。  元数据访问 元数据访问部分主要是对元数据的操作，包括增加、删除、修改、查询。主要以元数据的查询为主。在查询过程中，对元数据进行组合和封装形成一个完整的采集项的描述信息，涉及到采集成果数据存储结构的描述信息(数据表名称、主键、外键、字段名称、类型等)、采集项页面样式的描述信息(采集项显示类型、控件类型、下拉框字典数据等)、采集项数据检查规则等。元数据核心类图如图2所示。其中MetaEntityDomain是对实体信息、实体样式信息、实体检查规则信息的封装；MetaAttributeDomain是对属性信息、属性样式信息、属性的检查规则和属性字典数据集合的封装；MetaEntityService是对外统一提供的元数据访问接口，MetaEntityDao是对service层提供访问元数据的接口，MetaEntityServiceImpl和MetaEntityDaoImpl是这两个接口的具体实现。  学科成果存储 学科成果存储是通过元数据进行数据结构的表示，获取学科成果真实的存储物理表结构，然后完成学科成果的存储工作。图3给出了学科成果存储类图。图中CollectService接口是对外提供学科成果数据操作的统一接口，包括新增、删除、编辑、查询等功能。CollectServiceImpl是该接口的实现类，主要处理学科成果操作过程中的一些业务逻辑，例如：查询条件参数封装，学校、学科操作范围判定，评估状态检查，日志记录等；学科成果真正的数据库操作在父类MetaOperService中完成。数据操作过程如下：通过元数据对外接口MetaEntityService，获取元数据，通过SqlBuilder构造SQL语句，然后通过Executor执行SQL语句完成对数据库的访问。在SQL构造过程中需要对字段类型进行转化，例如字典类型的在元数据的表示为DIC，在SQL构造需要转为VARCHAR2的数据类型。此处使用简单工厂模式完成对应字段类型的转化。  采集页面生成 采集页面主要包含采集指标树和采集录入表两部分组成，均基于元数据动态生成，生成过程如下所示： ü 元数据并封装成JSON数据格式； ü 选择特定的采集页面模板； ü 元数据解析生成页面。 页面生成类图如图4所示。学科成果采集页面包含两个主要部分：采集指标树和采集项录入表。共包有采集树模板、采集表单模板、采集表格模板和采集在线编辑模板等多个模板。各个模板各自拥有初 图2. 元数据核心类图 始化函数，提供采集页面调用，最终生成采集用户交互页面。采集页面负责请求采集指标树配置信息和采集录入表配置信息，并根据元数据调用对应的模板完成页面生成。ViewConfig是对元数据的封装，利用工厂模式根据不同使用场景，封装成具体的子类，TreeConfig对应采集指标树的配置信息；FormConfig对应采集表单的配置信息；TableConfig对应采集表格的配置新；OnlineEditConfig对应在线编辑配置信息。
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user: 6. 实施与验证 本文提出的学科成果采集元模型，分别在教育部学科自检平台和学科评估平台的成果采集系统中得到了应用。学科自检平台的评估目标是希望高校通过系统进行自我检测，其任务是为学科自身的考察提供服务，采集的成果信息涉及到更多的细节，同时考虑到高校之间的重点专业以及研究领域的差异性， 图3. 学科成果存储类图 采集成果中也会包含很多学校的特色科研信息；学科评估平台是学位中心提出的面向全国高校的评估任务，指标的制定涉及教学、科研、学生质量、社会声誉等多个方面，采集的成果内容更具有普遍性和可比性，为最终能够计算出学科在全国范围内的学科排名提供客观和公正的数据依据。这两个平台分别是面向不同性质的评估任务，所以学科成果采集指标的差异性很大。其次面临的问题就是为了推进学科的科研和教学适应时代的发展，在同一学科评估任务的不同轮次中，采集指标会进行较大调整，例如：第四轮学科评估中，新添加了海外留学经历和国际交换生的采集内容。此外，采集信息的内容涉及范围很广，包括：管理类、计算机类、建筑类、理工农医类、人文社科类、体育学科类和艺术类7大学科门类，导致录入的数据类型繁多，可能包括数字类型、时间类型、名次/百分比等，针对不同的数据类型还需要有相应的约束规则进行数据检验。针对以上问题，建立数据采集元模型来描述学科成果采集的数据模型，在每一次评估任务开始之前在数据库中做好元模型数据的配置工作，并建立采集数据模型物理表结构。之后，就可以通过元模型的接口来完成所有的采集工作，为后续的学科评估提供数据支撑。目前系统可以高效地应对各学校的海量学科成果采集工作，并灵活支持指标体系在每一轮次评估中的动态调整。
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user: 7. 结论 基于元模型理论对未知的、动态的采集数据模型进行抽象，提取出基本的构建元素，建立元模型框架，以相对稳定的元数据结构去描述和管理学科成果数据模型。虽然在数据采集初期阶段，元模型数据的配置工作较为繁重，但是其以这种配置的方式较少了对代码修改，大大较低了对系统的开发和维护成本，使得采集系统更具有灵活性和扩展性。 图4. 页面生成类图
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user: 摘 要 本文对调查问卷业务进行领域分析和概念抽取，基于XML、巴科斯范式定义了一种适用于调查问卷的领域特定语言，并结合模板引擎和XSLT技术生成了最终目标代码，由此形成一套较完整的调查问卷生成方案。最后通过案例对该方案进行了验证。 关键词 :调查问卷，领域特定语言，领域分析，概念抽取，目标代码生成
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user: 1. 引言 由于无地域限制、低成本等因素，在线调查问卷已经成为目前最普遍的信息采集手段之一。然而设计实现调查问卷系统并非易事。倪浪 [ 1 ] 提出基于模板的动态表单技术来实现问卷制作功能，但模板的元数据是保存在数据库中，并需用PHP解析后才生成页面，这种方式对于问卷的多变性支持较差，且每次都需耗费时间来生成问卷页面。陆茜茜 [ 2 ] 把问卷定制分为出题、组卷两个步骤，虽然逻辑很清晰，但留给业务人员的可定制空间较小。由此可见，若使用通用型语言(如C++、Java)描述调查问卷领域，当业务逻辑复杂时，会造成代码结构庞大、判断逻辑复杂，这会降低开发人员效率，并且客户难以通过代码了解开发者思路，为客户和开发者的交流造成障碍。 针对上述问题，本文提出一种面向问卷的领域特定语言，并以该语言为辅助生成了目标代码，从而弥补通用语言的不足。领域特定语言(Domain Specific Language， DSL)，是针对某一特定领域的、具有受限表达性的一种计算机程序设计语言，也被称为应用型语言 [ 3 ] [ 4 ] 。使用针对调查问卷的DSL，可以在开发者和领域专家之间建立起一座桥梁，使开发者能迅速的构建出满足客户需求的软件。本文旨在设计并实现一种调查问卷生成方案，主要是通过构建调查问卷领域的DSL，借助该DSL进行编程，并最终生成目标代码，发挥了提高软件开发效率和产品质量的作用。
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user: 2. 方案提出 本文的调查问卷生成方案主要包括三个环节：概念抽取、DSL定制以及模板填充和目标代码生成，如图1所示。其中概念抽取环节的主要工作是领域界定与分析；DSL定制环节需经过DSL元模型构建，再使用巴科斯范式进行语法描述；模板填充环节中，需针对需求使用该DSL进行描述，并结合模板进行填充以生成目标代码。
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user: 3. 概念抽取 分析领域是设计DSL的前提，首先需要认识问题领域，其次对领域进行概念抽取并划分问题空间，最终针对问题空间设计DSL，但DSL的设计并不是一个简单的串行过程，需要不断回溯验证 [ 3 ] 。DSL涉及内容包含语法、语义、案例、方法、工具等 [ 5 ] ，如图2所示。 3.1. 领域对象的概念抽取 在领域分析过程中，通常由领域专家提取特定领域的关键概念，创建特定领域的元模型。本研究涉及的领域为问卷调查领域，DSL设计的目的是为了生成在线调查问卷的题目，DSL需要描述不同类型和选项数量的题目。 图1. 调查问卷生成方案概览 图2. 从分析问题领域到定制DSL 每个问卷下包含若干个、数量不等的题目。题目包括单项选择题、多项选择题、填空题、提示语句、选择填空题、矩阵题等6种类型，图3是一道矩阵题目的样例。 3.1.1. 题目的基本结构 虽然调查问卷的题目类型不同，但题目间具有一些共同的基本结构： 1) 包含一个题干，用于对问题的总体描述； 2) 包含一个题目类型属性，用于标记该题目所属的类型； 3) 包含一个至多个选项个数，用于用户作答； 4) 包含一个必填选型属性，用于标记该题目的作答是必须还是非必须。 对题目共同基本结构的总结有助于抽象对题目的描述。 3.1.2. 题目的其他特性 题目根据用户的要求会具有一些特殊的性质，主要表现为： 1) 逻辑关联性。题目之间会有逻辑关系，题目的不同答案会关联其他题目。 2) 问题嵌套。一道问题里可能包含多道其他问题，以矩阵题目为例，整个矩阵可视为一道题目，而每一行可视为被包含的小题。 3.2. 界面展示的概念抽取 包含各类题目的问卷的目标代码是HTML，展示在浏览器上，题目按题号顺序排列；对于有选择项的题目，提供选择框控件；对于有填空项的题目，提供输入框控件。 用户在终端界面作答时，系统代码会对其输入进行判断，并根据判断结果采取对应的交互操作： 1) 题目的输入答案具有校验规则，如只能选择一个答案； 2) 题目具有必须填写的属性，会要求用户在填写完毕后才能提交； 3) 题目和其他题目具有关联关系，会跳转到关联题目。 图3. 调查问卷的矩阵型题目样例 3.3. 数据访问的概念抽取 在数据输入方面，问卷内容根据题目模板和用户定制的具体内容共同生成。题目模板由业务员编写；题目具体内容由问卷编辑人员通过浏览器在网页上填写，数据被收集后封装成指定数据结构，通过模板引擎与题目模板结合。 在数据存储方面，DSL模板、模板引擎生成的DSL文件以及HTML目标代码均以文本文件的方式存储于系统磁盘上，对于其中频繁访问的文件可以使用数据库和缓存存储以优化性能。