DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 螺杆压缩机在压缩空气的运行过程中，部分润滑油会在高温条件下变成油雾并扩散到被压缩的空气中，从而影响压缩机的运行和能耗。这些油气混合物，大部分的油滴直径一般都在1~50 μm [ 1 ] 。为了提高压缩空气的品质，需要尽量多的分离出液相油滴，因此对油气分离相关设计提出了更加严格的要求。 在工程中，一般采用油气分离器进行处理。油气分离器通常采用两级分离。首先，对于大直径的油滴和大部分小直径的油滴，在油气分离罐中采用旋风分离法进行离心粗分；剩余的油气混合物，利用亲和聚结法(即滤网)进行精分。如果一级分离的效率足够高，那么进入二级油分滤芯的油量就会减少，分离效率也就越好。因为分离效率的高低是评价压缩空气纯净度和品质一个重要指标。 随着计算流体力学技术的快速发展，也为油气分离器的数值模拟仿真研究提供了一种重要途径。周华，孙为民等人采用此技术对油气分离器内部的结构进行优化设计，得到了更好的结构模型；褚晓东采用此技术对离散相的油滴轨迹进行追踪；丁晟，钟崴等采用此技术对液态油滴追踪，得到了油气分离器的分离效率。但是，目前对油气分离器分离效率的影响因素的研究工作较少。 本文应用PumpLinx软件对螺杆压缩机的油气分离器进行分析研究。PumpLinx软件是美国Simerics公司专门针对各类泵的水力学模拟计算开发的CFD软件，其中的两相流模块具有计算速度快、高度自动化的直角笛卡尔网格生成器、计算结果可靠等优点，能够预测空化、压力和流动。而且，不会受到试验和测试手段等因素的干扰，大大缩减了对油气分离器的研究周期，有利于其结构优化，具有重要的工程应用价值。通过PumpLinx软件对油气分离器的数值模拟，可以得到压缩空气在分离器内的速度、压力分布，以及液相油滴的运动轨迹追踪图。本文重点研究了不同入口方式、不同油滴直径以及不同容积流量对油气分离器分离效率的影响。
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user: 2. 控制方程 在油气混合物中，气主要指要压缩的空气，采用理想气体状态方程；油指的是润滑油。流动的控制方程包括连续方程、动量守恒方程和能量守恒方程。 2.1. 连续方程 (1) 式中 ρ ——流体密度； v → ——流体速度矢量； S m ——液滴蒸发进入气相的质量。 本文中，不考虑油滴的蒸发，因此这一项为0。 2.2. 动量方程 ∂ ∂ t ( ρ ν → ) + ∇ ⋅ ( ρ ν → ν → ) = − ▽ p + ∇ ⋅ ( τ ¯ ¯ ) + ρ g → + F (2) 式中 ——应力张量； ——重力； F——离散相粒子对气流的作用力。 2.3. 能量方程 ∂ ∂ t ( ρ E ) + ∇ ⋅ ( ν → ( ρ E + p ) ) = ∇ ⋅ ( k ∇ T + ( τ ¯ ¯ ⋅ ν ¯ ) ) + S h (3) 式中k——导热系数； E——总能； S h ——油滴通过对流换热和辐射换热向气流传递的热量。
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user: 3. 理论分析 3.1. 结构模型 在螺杆压缩机的运行过程中，空气混合物在外力的作用下以一定的速度切向(或径向)进入油气分离器内，在外桶内壁和内桶外壁之间作旋转流动，旋转方向向下。当绕过内桶底部后，再向上旋转，经过滤纸，从油精分离器中出去。即经过油分和滤芯二次过滤后，洁净的压缩气体从排气口排出，经过最小压力阀输出到施工设备中使用。而油滴在离心力的作用下，被甩到了外桶内壁，而后被壁面捕捉，在自身重力的作用下落到油气分离器的底部。如果温度超过温控阀的设定温度，则经冷却器冷却后，进入过滤器后流入压缩主机；如果油温未超过温控阀的设定温度，则直接经过油过滤器过滤后进入压缩主机。 本文重点研究的是一次油分分离，因此在对螺杆压缩机的油气分离器进行数值模拟计算时，为了节省时间，对实际应用的油气分离器物理模型进行了相应的简化，取消了实际分离器内部安装的滤芯。简化后的结构如图1所示。 3.2. 数学模型 对于油气分离器气液两相流的数值模拟，通常包含气相场以及气液两相计算。常见的计算主要有2种类型：欧拉–欧拉型算法和欧拉–拉格朗日算法。其中，欧拉描述流体的物理量，认为是随空间点及时间而变化的：拉格朗日描述流体质点的物理量，认为是随流体质点和时间变化 [ 2 ] 。由于欧拉–欧拉型算法相对复杂，并且成本较高。因此，本文采用的离散相模型是属于欧拉–拉格朗日算法。即把空气视为连续相，采用欧拉方法进行计算，而把油滴视为离散相，运用拉格朗日方法进行追踪计算。 3.3. 网格划分与计算格式 油气分离器内部几何结构比较复杂，为了适应其结构特点，本文计算采用了二叉树笛卡尔网格。应用PumpLinx软件可以快速生成网格。相对于以往网格生成速度慢，此软件具有节约时间的优势。同时，具有自适应、网格数量少、局部加密便捷、精度高、收敛性好等优点。在模型中，网格个数为81，637，其划分如图2所示。 方法求解，一般选取稳态的分析，利用压力求解器求解连续方程、动量方程与能量方程，对流项的数值差分格式采用迎风格式离散，离散后的线性方程解法采用共轭梯度法计算。 3.4. 湍流模型 在油气混合物中，油滴相的含量在总体含量中占的比重较少，体积分数一般少于10%，因此将油滴认为是稀相，满足离散相模型的使用条件。油气分离器内气相场采用RNG κ − ε 改进的双方程模型。文献资料表明，此模型对于弯管流 [ 3 ] 、冲击射流 [ 4 ] 和旋转流 [ 5 ] 等流动类型都具有较高的精度，而油气分离器内的流场恰恰是由上述几种流动类型构成的，因此，选择RNG κ − ε 模型来模拟油气分离器内部的湍流。 3.5. 边界条件 1) 在油气分离器的入口处采用给定速度(或给定容积流量)边界条件，在出口处采用给定静压出口边界条件，在所有壁面处均采用无滑移边界条件。 2) 对于离散相的油滴，对油滴的运动轨迹进行求解时，所做的假设如下：不考虑油滴的蒸发过程；射入的油滴粒子之间是相互独立的、均匀的圆形；忽略油滴在流动过程中相互碰撞导致的油滴破碎和结合。 图1. 油气分离器的结构模型 图2. 油气分离器的网格划分
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user: 4. 油气分离规律的研究 油气分离器的典型工况为：温度358 K，润滑油密度为972.2 kg/m 3 ，动力粘度为0.00148 Pa.s。空气密度为1.225 kg/m 3 ，动力粘度为1.79 × 10 −5 Pa.s。在本工况下，液相油滴含量较少，体积浓度小于10%，满足离散相模型的使用条件 [ 6 ] 。 4.1. 入口方向对流场分布规律的影响 油气分离器的入口方向不同，流体的流线、速度、压力分布规律也不同，从而影响其分离效率 [ 7 ] 。为此，模拟分析了流体的切向进入和径向进入两种方式。经PumpLinx软件模拟仿真，油气分离器的流线图如图3所示。 由图3可知，沿切向进入油气分离器的流体，存在较强的旋流效果，可使油滴产生较大的离心力，容易附着在油气分离器外桶内壁上，因而分离效率相对较高。而沿径向进入油气分离器的流体，产生的旋流效果不如切向明显，这是因为流体进入后直接碰撞内桶外壁，流速的旋向流动减弱。并且，流体在进入油气分离器后，在其背面产生对流，导致旋流速度减小，油滴产生的离心惯性力也减小，难以附着在分离器外桶内壁上，因而降低了油气分离器的分离效率。显然，利用PumpLinx软件进行仿真，其内部流线可以更为直观的看到。此结论只适应本工况，对于径向进入油气分离器来提高油气分离效率的结构，正在进一步研究中。 图4、图5分别为切向进入结构和径向进入结构在进口截面处速度和压力分布图。 图3. 油气分离器的流线图。(a) 切向进入，(b) 径向进入 图4. 切向进入的速度和压力分布图。(a) 切向速度分布，(b) 切向压力分布 图5. 径向进入的速度和压力分布图。(a) 径向速度分布，(b) 径向压力分布 由图4分析可知，沿切向进入油气分离器的流体，只在入口处发生了轻微的碰撞，压力变化相对均匀，流体在油气分离器的外桶内壁和内桶外壁之间做高速圆周运动。由图5可知，沿径向进入油气分离器的流体，在入口处与内桶外壁直接碰撞，压力分向两侧，且沿两侧进行对流，两股流体碰撞，旋流减弱。显然，切向入口更易分离。 通过进一步分析可知，气流与外桶内壁面的碰撞过程中，油滴由于自身的惯性，速度会急剧减小并被壁面吸附，从而提高油气分离效率。利用PumpLinx软件进行仿真，可以直观形象的说明切向入口比径向入口好，进一步验证加强混合物与壁面碰撞是油气分离效率提高的一个影响因素。 4.2. 油滴直径对分离效率的影响 研究表明，在重力的作用下，如果混合物的流速相对缓慢，大的油滴经过一定时间后都会被壁面捕捉而下落到油气分离器的底部。而直径小的油滴，下落时间长，并且有可能会悬浮在空气中，无法从气体中分离出来。而油气分离器的作用就是尽可能的把这部分直径相对较小的油滴分离出来。本文利用PumpLinx软件分别对不同直径的液态油滴颗粒，在分离器中的运动轨迹进行了模拟。图6是直径为30 μm、20 μm、1 μm的油滴运动轨迹。 从图6可以看出，不同直径的油滴在分离器内被分离的时间和运动轨迹明显不同，直径大的颗粒易于分离 [ 8 ] 。因为油滴从进气口进入油气分离器后，大部分的油滴直接撞击到桶壁上而被附着，其余的一部分油滴会在气流的作用下，继续做旋转运动 [ 9 ] 。在离心力的作用下，被甩到桶壁或者桶底，最后剩余的少量小直径油滴，由于随流性好，不容易分离出来，会随着气流流出。数值模拟仿真结果和相关经验理论相吻合。说明利用PumpLinx软件进行仿真，可以更为直观的看出油滴直径的大小对分离效率的影响，进一步验证了大直径油滴容易分离的结论。说明直径的大小是影响油气分离器分离效率的一个因素。 4.3. 不同容积流量对分离效率的影响 本文模拟了不同容积流量对一次油分效率的影响。工况为：排气压力0.7 MPa，排气温度91℃，进气温度20℃，油滴直径50 μm。为了研究不同容积流量下，一次油分对分离效率的影响，本文选择了3个工况点，分别为40 m 3 /min、60 m 3 /min、100 m 3 /min。经计算，对应的速度分别为8.8 m/s、13.2 m/s、22 m/s。其流线图如图7所示。 从图7中流线可以看出，不同容积流量下的油滴在分离器内被分离的时间和运动轨迹明显不同。从(a)、(b)图可知，随着容积流量的增大，油滴的分离效率明显提高。显然，在图(b)尺寸结构和工况下的油气分离器，即容积流量为60 m 3 /min时，分离效率较高。说明，增大容积流量(也即增大进口速度)是提高油气分离效率的有效办法之一。但是，并不意味着，容积流量越大越好。由(b)、(c)流线图的对比可知，当容积流量过大时，分离效率反而降低。分析原因，当速度增大时，压阻上升，导致油气运行路径变短，没有充分进行旋风分离。另一方面，漂浮在油气分离器底部液面上的油雾状油，会在气流较大速度的影响下被夹带出去，从而导致分离效率降低。对于此工况，工厂中油气分离器进口速度设定值是13~15 m/s。由图可知，利用PumpLinx软件仿真，其结果与理论是相符的。 图8、图9分别为不同容积流量在进气口截面处速度和压力分布图。 图6. 不同粒径油滴的运动轨迹图 图7. 不同容积流量下的流线图 图8. 不同容积流量在进气口截面处速度分布。(a) 40 m 3 /min速度分布，(b) 60 m 3 /min压力分布，(c) 100 m 3 /min速度分布 图9. 不同容积流量在进气口截面处压力分布。(a) 40 m 3 /min压力分布，(b) 60 m 3 /min压力分布，(c) 100 m 3 /min压力分布 从图8、图9可以看出，随着流量的增加，进气口截面处速度和压力范围也相应变大。说明管径在设计时，应该合理设置尺寸。否则，管径太小，相同工况下容积流量过大，导致压阻上升，气流噪声也会相应增大，容易引起共振，影响油气分离效率。在实际设计中，要尽量避开共振的产生。一般，在增大容积流量时，要进行相应的噪声分析测试，将油气分离器的进口速度控制在合适的范围内。如果容积流量过小，则表现为管径过大，容易造成资源的浪费，不经济。这两种情况，都会影响油气分离的效率。从PumpLinx软件仿真图片可以清晰地看出，在容积流量为60 m 3 /min时，即速度为13.2 m/s时，压力、速度分布相对均匀。在某公司中，此工况下油气分离器进口速度参考值是13~15 m/s。通过仿真结果和参考值的比较，说明运用PumpLinx软件仿真结果是与理论参考相符合的，是接近实际工况的。
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user: 5. 结论 采用PumpLinx软件数值模拟和实验理论相结合的方法，对油气分离器中一级油气分离的特性进行研究，得到以下结论： 1) 本次工况中，利用PumpLinx软件仿真图可清晰看出：沿切向进入油气分离器的流体，比径向进入结构旋流效果要好。究其原因，切向入口的油滴是旋转落下的，而径向进入的油滴没有经过旋转直接落到油气分离器的底部。因此，切向入口结构的油滴更容易附着在外筒壁面上，有利于油气的分离。因此，利用对PumpLinx软件仿真结果的分析，进一步验证加强混合物与壁面碰撞是影响油气分离效率提高的一个因素。 2) 利用PumpLinx软件模拟了油滴的运动轨迹，得到了不同粒径油滴的运动特征。不同直径的油滴，在分离器内被分离的时间和运动轨迹明显不同。直径越大的油滴，在分离器内停留的时间越短，越容易附着在壁面上，油气易分离；直径越小的油滴跟随气流运动的时间越长，因其随流性好，不易分离，随气体出去的机率较大。利用PumpLinx软件分析，进一步说明油滴直径是影响油气分离的一个因素。 3) 通过利用PumpLinx软件进行数值模拟分析得出，适当增大容积流量可以有效提高油气分离器的效率，但是要控制在合适的范围内。 4) PumpLinx软件具有设计计算速度快、仿真模拟能力强等优点，可以更为形象的模拟出流体的运动轨迹。说明将此软件数值模拟计算方法运用于压缩机油气罐的特性研究是有实际价值的，为后期优化油气分离器的结构提供了重要参考。 本文通过对PumpLinx软件数值模拟的结果和某公司内压缩机实验的结果进行比较，得出两者结论基本吻合。说明运用PumpLinx软件得到的结果与生产实践中实验所测数值十分接近，体现了软件的精确度。同时，改善了数值模拟与生产工况结合不密切的问题，对于实际工况具有指导意义，也有利于油气分离器的优化设计研究，具有重要的工程应用价值。
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user: 摘 要 精神分裂症是目前世界上让患者家庭承受最重的经济负担疾病之一，缺乏有效的分子标志物对其进行早期诊断及预后监测。微小RNA (miRNA)是一类约19至25个碱基长度的内源性非编码单链小分子RNA，转录后水平影响基因表达。有研究指出，miRNA在精神分裂症的发生、发展中起到重要作用，从而说明miRNA有可能作成为诊断和监测精神分裂症的预后新型分子标志物及新靶点。本文主要从以下三个方面简述miRNA与精神分裂症密切关系，并展望将来在临床的应用。 关键词 :微小RNA，精神分裂症，早期诊断，预后 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 精神分裂症在众多的精神疾病中是比较严重和复杂一种疾病，发病率差不多1% [ 1 ] ，表现为幻觉、神经生理功能及认知功能障碍和妄想等临床表现，患者经济负担沉重。精神分裂症以临床症状可分为两型，其中I型为阳性症状患者，有幻觉和妄想等症状，II型患者为阴性症状患者，有情感淡漠、主动性缺乏等体征。近些年来，随着多学科技术的发展，人类对精神分裂症的认识不能单纯局限于基因和细胞学层面，其病理生理机制研究越来越广泛 [ 2 ] 。 Micro RNA (miRNA)是大多数在大脑中表达一类非编码小分子RNA，约70%左右；既往研究指出，miRNA参与大脑发育过程中突触形成、神经生长和记忆调节等信号通路，起到主导作用 [ 3 ] 。随着miRNA的研究，大量临床研究表明，精神疾病的发生发展与miRNA关系密切，有望成为精神疾病的诊断有效的标记物及药物治疗靶点。越来越多的研究证实，与健康对照组患者相比，外周血miRNA在精神分裂症患者中存在过度表达情况，差异具有统计学意义 [ 4 ] 。由于循环miRNA具有稳定性及表达特异性等优点，取材方便，其临床无创特点优势突出，逐渐受到人们的重视，应用广泛。本文将对循环miRNA在精神分裂症诊断及预后方面的研究进展进行综述。
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user: 2. miRNA的作用 微小RNA (miRNA)是一类约19至25个碱基长度的内源性非编码单链小分子RNA，转录后水平影响基因表达。miRNA在人体内广泛存在，机体所有的生物调控过程几乎离不开它，包括参与细胞增殖、凋亡、神经发育、机体代谢等过程等 [ 5 ] [ 6 ] 。研究报道 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，在精神分裂症患者的尸脑中，发现miRNA表达存在上调和下调的现象，从而说明异常表达的miRNA可以作为精神分裂症的诊断标志物。一些脑疾病的患者，在检查中发生外周血中存在特异性miRNA，并且与疾病的严重性成正相关 [ 10 ] 。 最新研究表明，血浆miRNA也参与精神分裂症等多种疾病的侵袭与增殖过程，并发挥重要的作用 [ 10 ] ，这些实验结果进一步为miRNA成为分子靶向治疗的血浆生物标记物奠定理论基础。
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user: 3. 血浆miRNAs表达与精神分裂症 随着人体组织miRNAs被克隆和分子生物学的发展， 人类对疾病研究以深入到分子领域，一些常见如肿瘤、内分泌疾病、神经发育障碍等可能与miRNAs密切相关。Glinsky [ 11 ] 等学者一项临床荟萃研究表明，通过对精神分裂症等常见的疾病绘制miRNAs图谱，指出精神分裂症受DNA结构变异的影响，而miRNAs调控在DNA结构变异中发挥重要作用。组织miRNA检测由于受损伤大，假阴性等特点，在临床中的应用较少。有研究表明，miRNA以非囊泡复合体的形式存在，具有结构稳定、取材方便等特点，因此备受关注，广泛应用 [ 12 ] 。例如，许多文献报道精神分裂症患者外周血miRNA与健康对照组表达存在差异，说明miRNA在精神分裂中具有重要意义。通过分析800例人群miRNA分析分析表明，miR-130b和miR-193a-3p在精神分裂症患者组呈现高表达状态，而其他两组呈现低表达 [ 13 ] 。Dinan [ 14 ] 研究表明，不同微小RNA与不同的精神疾病呈现相关性，其中精神分裂症以miR-181、miR-346和miR-195为代表，miR-34a和miR-144则与双相障碍相关，而miR-219可能与二者都密切相关。 多项研究证明 [ 15 ] ，精神分裂症与miRNA基因多态性存在相关，Ripke等通过分析包含精神分裂和正常人群的全基因组，精神分裂症关联呈现最强的关系是在1p21.3 (rs1，625，579)编码初级转录miRNA-137的基因 [ 16 ] [ 17 ] ，而miRNA-137对在神经发育过程中起到调节作用。目前，不少研究报道一些miRNA-137的靶基因与精神分裂症关系密切，如TCF4、CACNA1C、钙通道等。研究报道指出，miRNA-137的多态性具有遗传特异性，能够影响精神分裂症家族史的患者的脑激活及脑功能连接情况，而没有家族史的人群则不受影响。miRNA-137既能调节神经元干细胞的增殖和分化 [ 18 ] [ 19 ] ，又与精神分裂症的密切相关。另外，研究发现精神分裂症的发生和miRNA的多态性相关，如miRNA-206、miRNA-498和miRNA-198等。
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user: 4. miRNA与精神分裂症的治疗 众多文献报道，miRNA在精神分裂症的产生及进展、预后中起到重要作用 [ 20 ] 。进一步研究发现，在精神分裂症中，miRNA既能早期诊断和监测预后，又可以通过干预神经细胞生长发育过程来治疗疾病。 最近，多项研究表明，在服用抗精神病药物治疗前后部分miRNA的表达水平存此差异，部分精神分裂症患者在用药前后miRNA表达呈下降趋势，随着用药时间延长，下降的趋势越来越明显 [ 21 ] 。Lai研究报道指出，患者在服用抗精神病药物后，并不是所有的miRNA表达水平会下降，在外周血及脑组织miRNA表达的差异，有7种miRNA表达水平没有改变，由此表明有些miRNA可作为精神分裂症疾病诊断的分子标记物 [ 22 ] 。而最近有研究将焦点由治疗前后的表达差异转向治疗的耐药性方面，miR-301a-3p和miR-181b-5p在治疗耐药组与正常对照组相比表达增加，而在用药有应答组与正常组对比表达减少，而耐药组患者得GRIA2基因的表达水平呈现降低，进一步研究发现miR-181b-5p可能沉默与神经传递有关GRIA2基因的表达 [ 23 ] 。以上分析说明，这些miRNA可以成为监测精神分裂症药物治疗反应性的潜在指标，而精神分裂症治疗的新方向可以通过调控miRNA的表达方面入手。
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user: 5. miRNA与精神分裂症的预后 临床上主要根据患者情感控制能力、思维敏捷度、认知能力、意志力等评分综合判断预后，但是阴性症状具有许多不确定性，并不能对精神分裂症做出准确的预测。近年来，精神分裂症发病复杂，未能彻底透彻研究其药理作用机制，并且精神分裂症的药物涉及多个治疗系统，没有针对性，导致治疗上的缺陷。目前，随着分子水平的发展，miRNA的研究逐渐成为热点，涉及各种疾病，引导我们开发思路，指引我们从分子水平研究精神分裂症，为此有研究报道miRNA与精神分裂症关系密切，有可能精神药物存在潜在的治疗靶点 [ 24 ] 。相关研究报道，抗精神病药物干预会使一些miRNA的表达水平发生改变，其中以Zhou等 [ 25 ] 研究为代表性，该试验主要说明了miRNA表达水平受大鼠海马区在锂盐或丙戊酸钠影响。 有研究为了证明微小RNA能否为成为精神分裂症的分子标记物，运用PCR 技术定时定量分析不同服药时期精神分裂症患者血浆miRNA表达水平的变化，观察临床表现，并记录数值，提供临床依据。在患者口服抗精神病药过程中，miRNA监测值随着用药进行成下降趋势，最后恢复到人体正常值，从而说明随着用药的进行miRNA表达水平出现特征性变化的特点。有临床试验表明，部分精神分裂症患者的临床表现的症状逐渐减轻，病情呈现好转的趋势，在此过程中miRNA表达量逐渐降低恢复到正常水平。有研究表明，越来越多的微小RNA联合监测可以监测精神分裂症的临床疾病状态，预测疗效和预后，其中以miR-30e、miR-181b和miR-132表现最明显 [ 26 ] [ 27 ] 。
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user: 6. 小结 研究证明，与传统方法比较，在早期发现精神分裂症、评价治疗的疗效以及综合治疗中微小RNA的优势很明显，为治疗精神分裂症的研究提供新的思维方式。精神分裂症是一多因素疾病，大多数因为一些炎性细胞因子、神经传输递质、遗传基因、环境作用等多种因素共同作用下产生的，miRNA的理论及发病机制为精神分裂症提供了新的治疗研究方向。由于每类miRNA分子都可能作用于多个靶点，产生多种效应，因此探索关于精神分裂症治疗的特异性miRNA靶点以及具体作用机制是我们需要深入研究的问题。即便此研究过程具有重重困难，但应该看到调节miRNA的表达对精神分裂症的治疗具有巨大的探索价值和广阔的应用情景，通过不懈努力，一定可以攻破精神分裂症这个难关。
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user: 摘 要 图像的语义分析技术一直是图像领域的研究难点之一，知识图谱作为一种智能的知识组织方式，可以帮助用户迅速、准确地查询到所需要的信息。本文首先提出了一种基于知识图谱的图像语义分析流程，然后采用了深度表达模型对图像的机构化语义信息进行描述和抽取，在此基础上研究了基于知识图谱的图像语义知识融合和加工技术，构建后的多层次图像语义模型具备管理实体关系三元组的能力、支持图谱的自动构建与多模式查询。最后基于该思路分析了图像语义分析技术在语义检索、关联分析及可视化方面等的应用，对媒体语义中的信息组织和知识管理有一定的指导意义。 关键词 :知识图谱，深度学习，图像，语义分析，语义检索 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息， 越来越受到人们的青睐，如何有效地描述和检索这些图像信息成为研究者们所关心的热点问题。尤其是随着近几年深度学习技术的日趋完善，传统的计算机视觉任务得到了前所未有的发展，提升了图像信息提取的能力。然而图像语义理解和语义分析等研究领域还停留在传统的图像信息抽取和图像标注技术上。 由于知识是对信息的进一步组织和抽象，符合人类活动的语义和逻辑。知识图谱技术在增进信息的组织、管理和理解领域具有巨大的应用潜力，是对图像视觉语义理解的一个行之有效的途径。相对于信息，知识能更直接地指导人的决策和行动。因此本文提出了一种基于知识图谱的图像语义分析的思路，将知识图谱技术用于构建图像的语义概念关系之中，能将完整的图像内容转换成可直观理解的结构化语言表达及可视化分析，在图像理解中起着至关重要的作用，同时还为基于语义的图像检索和多媒体关联提供了一定的解决思路。
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user: 2. 相关工作 图像语义分析的难点主要集中在两方面：1) 图像的视觉表达和语义之间很难建立合理关联，描述实体间产生巨大的语义鸿沟(Semantic Gap)；2) 语义本身具有表达的多义性和不确定性。目前，越来越多的研究在关注上述瓶颈，并致力于有效模型和方法以实现图像理解中的语义表达。目前的解决思路可大致分为三类，第一条思路侧重于图像本身的研究，通过构建和图像内容相一致的模型或方法，将语义隐式地融入其中，建立文本-图像的有向联系，核心在如何将语义融于模型和方法中；第二条思路从语义本身的句法表达和结构关系入手，分析其组成及相互关系，通过建立与之类似的图像视觉元素结构表达，将语义描述和分析方法显式地植入包含句法关系的视觉图中，建立图像-文本的有向联系；第三条思路面向应用，以基于内容图像检索为核心，增加语义词汇规模，构建多语义多用户多进程的图像检索查询系统。 图像的语义分析是建立在图像的信息抽取技术上的，图像信息抽取研究经历了三个阶段：1) 利用文本来描述图像特征；2) 图像底层视觉特征；3) 图像的语义内在特征。早期的图像信息抽取是利用底层图像特征，如方向梯度直方图HOG和尺度不变特征转换SIFT [ 1 ] 。基于机器学习的方法从最简单的像素级别阈值法、基于像素聚类的分割方法到基于图论划分的分割方法 [ 2 ] 。基于机器学习的方法，先将输入图像分为一些独立的区域块，并提取每个区域块的特征，然后根据一定的规则建立图像特征与语义类别之间的概率模型，建立起能量函数，并通过手工标注的特征库，迭代计算对能量函数进行优化，得到最优的参数，最终得到图像信息模型。这种机器学习的方法过于依赖手工标注的特征库，难以广泛表示图像特征，在实际应用中有很大的局限性。 面对海量的图像信息，人们期望以更加智能的方式组织图像资源。为了满足这种需求，知识图谱应运而生。它们力求通过将知识进行更加有序、有机的组织，对用户提供更加智能的访问接口，使用户可以更加快速、准确地访问自己需要的知识信息，并进行一定的知识挖掘和智能决策 [ 3 ] 。知识图谱技术的出现使得信息可以在语义层面上进行整合，这种语义层次的关联技术能够为图像的语义分析研判提供强有力的支撑。知识图谱即为用图对知识和知识间关系进行建模。知识图谱的功能主要体现在知识组织、展示与搜索方面 [ 4 ] ：第一，在一定程度上克服自然语言的歧义性; 第二，把经过梳理、总结的知识提供给用户; 第三，提供更深入更广阔的知识，知识图谱尝试通过对其他用户相关的搜索记录进行推理，激发用户对知识的搜索兴趣，从而进行一次全新的查询操作。
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user: 3. 基于知识图谱的图像语义分析流程 针对图像的语义分析，本文所提出的基于知识图像的图像语义分析流程图如图1所示，分析流程包括数据获取、信息抽取、知识融合加工、知识存储、知识应用和可视化结果6个部分。 图像数据获取是采集原始的图像数据，即可以包含结构化数据，如标注文本等信息，也可以包含半结构化和非结构化的图像特征信息等；图像的信息抽取是将图像数据进行抽象归纳为更具有语义特点的单元，例如实体抽取、实体之间的关系抽取以及实体的属性抽取等，为后续的知识提取做铺垫；图像的知识融合和加工是在图像信息抽取的基础上将信息升级为知识，例如具有相同表达但不同信息的实体消岐、具有相同意思但不同表达的知识合并、对知识进行概念归纳的本体构建以及丰富语义内涵的知识推理；图像的知识存储是利用知识图谱的三元组表达方式，结合前面两步获取的知识，将其存储在数据库中并进行知识更新；可视化结果则是利用知识图谱的可视化工具将图像的知识图像语义分析记过以网状可视化方式直观的展现出图像知识组成。
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user: 4. 基于深度表达模型的图像结构化语义信息抽取技术 图像信息抽取是通过一定的方法将图像中的每个像素分为不同的语义类别，最终得到不同的实体、关系、属性等信息。传统的图像语义特征的提取是以图像低层视觉特征为基础的，即首先通过相关的图像特征提取方法提取出图像的颜色、纹理、形状、轮廓等低层特征信息，然后寻找图像低层特征与高层语义的相关性，最后建立低层特征与高层语义的映射关系 [ 5 ] 。 图1. 基于知识图谱的图像语义分析流程 近年来深度卷积神经网络(DCNNs) [ 6 ] 的发展，使得计算机视觉任务中的许多问题得到了巨大的突破。由于深度卷积网络可以从大量样本数据中提取出图像的特征，比手工标注特征更好，在图像分类和物体检测等高层计算机视觉任务上获得了巨大的成功。LinG等 [ 7 ] 通过多尺度图像作为输入产生不同尺度的特征图，应用DCNN的图像信息抽取模型，可以通过大量的样本自主学习特征，打破了手工标注特征的局限性。本文首先提出了面向知识图谱构建的图像语义层次描述框架，然后利用深度学习技术实现图像的主要信息提取。 4.1. 图像语义层次描述框架 该框架主要包括四个层次，第一层关注整体感官信息，着重描述图像中整体的基础特征。例如，图像的纹理、色彩、形状、空间分布；第二层从整体转移至局部，开始关注图像中的实体与场景。实体的判断主要包括人物、动物、物体等。场景的信息抽取是交代图像整体的语义背景，同时提供依赖情境，是增加图像纵向关联不可缺少的基础数据。 第三层聚焦于实体的关系和属性上，主要是识别其与其他实体之间的交互位置关系。交互位置是立足于实体相对位置的描述，判断实体关系及实体交互位置关系是图像语义关联中的重要组成部分。实体的属性是描述实体包含的具体参数，例如种类、大小、颜色等信息，识别在该情境下各个实体的内涵。最后建立在属性与交互位置关系之上的行为交互语义。充分挖掘实体之间的横向关联和纵向关联；第四层是一种整体语义的回归，是判断完所有局部和聚焦信息后的语义概括，是全部对象行为的语义整合(图2)。 4.2. 实体抽取 人类视觉系统对复杂的场景结构具有较强的感知能力，例如场景中的物体类别、物体的空间位置、物体间的组合关系等。如何将上述具有明显结构的语义信息融入到深度模型的设计中，是视觉研究领域广泛关注的问题。神经网络的出现，使端到端的图像处理成为可能，而卷积神经网络(CNN)便是深度学习与图像处理技术相结合所产生的经典模型。本文采取的具体方法是文献 [ 8 ] 所提出的融合结构化语义的深度表达模型，即CNN-RNN的混合神经网络图像语义表达。该模型把一系列带有结构的语法知识融入到深度表达学习中，借助递归神经网络的特性对图像中的物体、物体间的关系等进行结构化的组合与表达。最终模型实现图像的深度层次化语义解析。 图2. 图像语义层次框架 该网络包含了2个相互连接的神经网络结构，底层是深度卷积神经网络(CNN) [ 9 ] ，上层是递归神经网络(RNN)。在CNN-RNN混合模型中、CNN模型和RNN模型将协同工作。其中，CNN模型能够生成具有判别能力的图像特征表达，被广泛地应用于图像分类与物体识别任务中，因此将其用作物体类别的表达学习；RNN模型则被一系列工作 [ 10 ] 证明能够对图像或者自然语言中的结构化组合关系进行预测，其原因在于该类网络能够同时对语义和结构化表达进行递归地学习，故而利用RNN模型把CNN模型产生的特征表达作为输入，用于进一步生成场景的结构化配置。该算法经实验验证，对图像实体语义抽取的准确度较高，具体算法实现过程如图3所示，由于该算法不是本文关注主要问题，不在文中详细阐述。 4.3. 关系和属性抽取 在CNN-RNN混合模型中，RNN模型将利用CNN模型所输出的每个语义类别的特征表达来生成图像的解析树，从而对图像进行内容上的分层表达，同时预测语义实体之间的交互关系。这里的RNN模型包含5个子网络，分别是中间转换网络、节点合并网络、语义解释网络、关系分类网络和合并分数网络。 在关系和属性抽取时，第一种方法是基于词法模式的原理根据语句构成成分之间的语义关系来预测语句整体的意义。比如通过对文本句法的分析，对于一个以动词为核心的短句，可以抽取出实体之间的潜在关系；另外一种是共现分析方法，这是一种定量与定性相结合的分析方法，其具体步骤为，先将待处理文本转化为数字形式表达的信息，然后使用不同的数学方法对文本进行定量计算和分析，最后结合定性分析的结果对文本中的分类关系进行综合分析；最后，还有基于开放链接数据和基于在线百科的方法，该方法通过百科类等网站规则的知识分类体系，定义或者学习知识分类的规则和特征，从而对隐藏的分类关系和属性进行准确地抽取。
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user: 5. 图像语义知识融合和加工技术 通过信息抽取获取的这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，有必要对其进行清理和整合。 5.1. 知识合并 为了剔除冗余信息，首先需要进行实体对齐与消歧。实体对齐是知识图谱构建过程中的重要步骤之一，通过实体对齐，将同一个知识图谱内部的实体进行精简，从而实现知识图谱之间的链接与合并，由此构建一个规模更大，服务范围更广泛的知识图谱系统。实体对齐是对于物理世界中的同一个对象，要识别出它在不同语言，不同地域，不同数据源下不同的表示形式，之后用一个全局唯一的编号来标识。实体对齐算法的主要过程是根据具体的知识图谱的特点和处理方法，利用不同的实体识别方法，例如传统概率模型的方法、以及机器学习的方法，来完成实体对齐的任务 [ 11 ] 。 图3. 基于CNN-RNN模型的图像结构化语义实现流程 实体消歧是专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术。通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接。同义关系是指在概念层面上相同或相似的实体。同义关系抽取的目标是寻找那些字面不同但是指代同一概念、实体或属性的术语。传统的基于模板的同义关系抽取方法灵活性不够，模板的覆盖率不高，导致该方法的正确率和召回率都比较低。孙霞等人 [ 12 ] 提出了一种自动抽取同义关系的机器学习算法。该方法具有领域自适应性，可以将训练好的分类器应用到不同的领域文本中，与基于模板的方法相比较，抽取结果的精度有了普遍提高。随着统计语言模型和深度算法的逐渐成熟，对于寻找自然语言中的同义关系的任务通常可以取得较满意的正确率。 5.2. 本体构建 在图像语义领域中，本体在某种意义上就是知识模型。图像语义的本体构建就是在领域专家的帮助下，建立基于领域概念知识的领域本体，收集信息源中的图像，并参照已建立的领域本体，把收集来的图像按规定的格式存储在元数据库(关系数据库、知识库等)中。图像本体是对图像的一种描述模式，任何一幅图像都是图像本体的一个实例，并可以用本体语言形式化地表示。 对于图像领域本体的构建，本文采用形式概念分析和Word2vec神经网络工具，结合结构化和非结构化资源，利用结构化资源概念层次明确、非结构化资源语义丰富以及容易获取的特点，有效降低领域图像本体构建的复杂度，节省时间人力成本，能提高图像领域本体的构建效率，挖掘出隐含的概念以及概念间关系，丰富图像领域本体的语义信息，能较好地反映图像领域的知识结构 [ 13 ] 。 5.3. 知识演化推理 图像中语义的演化与上文提出的基于表示过程的层次描述框架是密不可分的(见图2)。基于表示过程的层次框架本身是面向于用户解读过程，是一个语义抽象层次不断上升的过程。在该过程中，由于被添加新的解读信息，下层的语义将演化成更具意义的新内容。其次，语义的演化需要各种视觉信息，视觉信息在理解加工后才会具有更符合人类认知的概念和语义表达。 知识推理包含对实体属性的推理和对实体关系的推理。实体属性的推理主要是对会发生变化的实体属性值进行实时发现、推理、更新或者为实体创建新的属性；实体之间关系的推理是对实体之间潜在的关系进行推断和扩充。知识的推理方法可以分为基于逻辑的推理和基于图的推理。基于逻辑的推理主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及基于规则的推理，推理规则包含针对实体属性的规则和针对实体关系的规则；基于图的推理方法主要有基于神经网络模型或路径规划算法。
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user: 6. 图像知识图谱的应用 6.1. 语义检索 基于语义的检索对于克服图像信息中的语义鸿沟具有重要的作用，基于知识图谱生成的图像语义框架可以更好的服务于语义检索领域，这是由于与传统的基于关键字匹配的搜索引擎工作原理不同的是，知识图谱利用概念、实体的匹配度返回给用户与搜索相关的更全面的知识体系。 语义检索是基于之前的语义组织体系，实现知识关联和概念语义检索的智能化检索方式。知识图谱中的语义检索包含两类核心任务：一是利用相关性在知识库中找到相应的实体；二是在此基础上根据实体的类别、关系及相关性等信息找到关联的实体 [ 14 ] 。通过对知识库进行深层次的知识挖掘与提炼后，检索系统为用户反馈出具有重要性排序的准确且完整的知识，并推荐用户感兴趣的相关知识。 6.2. 语义关联分析 语义关联分析的基本任务是根据主题、形式、自然属性、社会属性等，链接具有相似语义信息的图像等视觉媒体。在各种跨媒体关联类型中最关键的是关联数据模型。传统的数据模型着重解决的是数据个体的存储组织与管理问题，而关联数据模型不仅要能够存储组织和管理非结构化媒体数据， 还要能够存储组织和管理媒体数据之间的逻辑关联，能够存储组织和管理每个媒体数据的多维属性以及每个关联的多维属性，能够反映跨媒体数据及其关联的时空属性、语义涵义、权重、概率等特性。知识图谱为基础构建数据模型，能够更好地实现传统数据模型所不能支持的多种智能分析，时空关联分析、逻辑关联分析、语义相似性搜索、数据世系管理与分析、数据溯源与核查等，提升多媒体信息之间关联分析能力。 6.3. 知识可视化 知识图谱可视化将知识库中的信息转化为更方便用户理解的方式进行呈现，用户可以一目了然地了解到他需要的知识；同时提供了更加丰富的文本信息，增加了更多的用户交互元素，提升用户体验，引导用户在短时间内获取到更多的知识。美国德雷克塞尔大学研发出的可视化软件Citespace为知识图谱研究提供了极大的便利，Citespace是基于JAVA开发的可视化软件，可以免费下载，使用起来也很便利。Citespace软件有强大的词汇分析能力，可用于做知识图谱的可视化分析，推荐选用Citespace5.1.R6 版本。
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user: 7. 结论 基于知识图谱技术实现的图像语义分析方法可以使人们更便捷、准确地获取到自己所需要的图像语义信息并增强对图像的理解，具有重大的研究意义和使用价值。在未来信息爆炸的世界中，知识图谱将作为人们访问知识信息的接口，在知识组织和展现上扮演越来越重要的角色。 目前利用知识图谱实现对图像等视觉媒体的语义分析研究还处于初级阶段，仍然存在很多的挑战和难题需要解决，例如图像语义知识库的自动扩展，推理规则的学习等。另外，利用知识图谱跨媒体分析同样是一大挑战。相信本文提出的基于知识图谱的图像语义分析方法将为多媒体语义分析领域提供一定的解决思路和参考价值。
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user: 摘 要 语法错误自动检查是自然语言处理领域的重要研究课题。尽管前人已经在该领域积累了丰富的经验，但是针对中国学生的英语语法错误自动检查研究尚处在初级阶段。本文对国外自动语法检查系统的理论和方法进行了梳理，详细描述了已有研究所采用的两大主流方法——基于规则的方法和基于统计的方法，并对这两者的优势和问题进行了评述。最后本文指出了今后自动语法检查系统可能采用的方法，并进行了试验，旨在对中国学生英语语法错误自动检查系统的开发提供启示。 关键词 :语法错误，自动语法检查，基于规则，基于统计 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 书面语中的语言错误多种多样，如拼写错误、语法错误、语义错误等。一直以来，这些错误只能由人工进行检查和纠正。20世纪70年代之后，随着自然语言处理技术的不断进步，研究者开始探索利用计算机对各种语言错误进行自动检查，自动查错成为研究热点。尤其是20世纪90年代以来，随着越来越多的人开始借助计算机进行语言书写和交流，自动语法检查研究的应用范围不断拓展，并被广泛运用于文字处理系统、语言校对系统，以及计算机辅助语言学习(CALL)等领域。除了作为文字处理系统(如Microsoft Word)必备的内嵌模块，语法检查系统开始以独立软件的形式出现，服务于更多的用户。
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user: 2. 语言错误类型 为了实现语言错误的自动检查，首先需要对语言错误进行归类，以确定自动检查的目标或范围，进而选择合适有效的检查技术。根据不同的研究条件或研究目的，语言错误大多可以被分为以下四类 [ 1 ] [ 2 ] ：1) 拼写错误。拼写错误的自动检查技术目前已经较为成熟，而且已经成为文字处理系统中必有的功能模块，例如，Microsoft Office系列产品。此外还有很多独立的拼写检查系统，如Ispell 1 、Aspell 2 、Hunspell 3 等。2) 语法错误。通常指的是一个句子违反语法规则所出现的问题，语法检查系统检查的就是该句子的合语法性。和拼写检查不同的是，语法检查的实现需要结合一定的语法规则或语境信息。例如，在句子“*Jill is younger then than Jack.”中，拼写检查无法查出“then”是错误的，因为该词的拼写完全正确。若要对这类错误进行检查，语法信息必不可少。3) 文体错误，指使用了与文体不相符的词汇或较为复杂的结构，从而使得文本难以理解 [ 1 ] 。该类错误与文体高度相关，例如，朋友之间的邮件通常是比较随意或非正式的，而技术报告则需要用语严谨、正式。如果将后者的语言用于朋友间的书信交流，就会导致文体错误。4) 语义错误。语义错误本质上是词汇之间和句子之间意义的连贯问题 [ 2 ] 。与前三类错误的自动检查相比，语义错误自动检查的实现难度较大。要解决语义问题，除了要让计算机了解语言本身的意义，还要为系统配备广泛的世界知识。就目前的研究情况来看，语义错误的自动检查还处在起步阶段。 除了上述分类方法，也可以从词类的角度划分语言错误。例如，介词错误 [ 3 ] 、冠词错误 [ 4 ] 等等。该类错误划分标准较为简单，在此不做赘述。
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user: 4. 对构建中国学生英语语法错误自动检查系统的启示 学习者语法错误形形色色，与母语者差异较大 [ 43 ] ，其中既有深层问题，也有浅层问题；既有远距离错误，又有近距离错误。因此，处理问题的方法也要多样化，既要使用演绎法，也要使用归纳法，基于规则的方法和基于统计的方法要适时地结合起来，共同实现语法检查的目的。总之，不管是规则的方法也好，统计的方法也罢，其本质都是要更多地、同时又是更系统、更有效地给计算机灌输有关人类自然语言的知识。 近几年来，语法检查研究者们将两种方法相结合的呼声越来越高。Gamon et al. [ 44 ] 就指出，对于不同类型的语法错误，我们可以使用不同类型的模型进行检查。Leacock et al. [ 7 ] 也强调，任何一个鲁棒的语法错误检查系统都应该是一个多种方法混合构建的系统。比如，对主谓一致错误的检查，还是基于规则的句法分析器更占优势，而冠词和部分介词错误的检查则是基于统计的方法更胜一筹。 综合考虑上述方法的优劣，要想构建一个更好地适用于中国学生的英语语法错误自动检查系统，采用基于正确规则的方法构建语法检查系统较为理想。同时考虑到基于统计的方法的优势，下一步研究可采用通过大规模语料库统计得到的语法规则，即“采用规则和语料库统计相结合的方法” [ 45 ] 。该方法与以往研究中基于正确规则的方法有所不同，主要表现在以下两个方面： 第一，规则来源不同。下一步研究所基于的正确规则来自语料库驱动的型式语法(Pattern Grammar) [ 46 ] [ 47 ] 。型式语法来自大规模真实语料，也就是说，所有型式(patterns)的背后都有大规模语料的支撑。可以说，作为语料库研究的理论成果，型式语法对语言细节描写的充分性和客观性是其他语言学理论所不及的。以往研究中的规则通常是基于直觉的规则，大多来自语言学家的直觉和内省，尤其是乔姆斯基学派的研究者们，更是“置内省证据于首要地位，注重研究者自己的直觉” [ 48 ] 。这样的规则是建立在非自然语言基础之上的，因此，很难对自然语言做出充分客观的描写。 第二，规则获取方式不同。型式规则的获取涉及两方面的资源：一是大规模真实语料；二是语言学家自身的语言学修养。具体来说，在整个语法系列的编撰过程中，除了语料库驱动的方法，语言学家的人工处理也占据了很大的比重。Francis & Sinclair [ 49 ] 也明确表示，型式语法创建的工作离不开语言学家的直觉。他们提倡使用真实语料，忠实语言事实，但这并不等于对直觉的压制或抛弃。语料库在辅助人们的语言直觉和内省的同时，离不开研究者本人的语言分析和判断能力，关键是要找到一个合理的平衡点 [ 50 ] 。与以往研究单纯依靠内省和直觉获取规则的方式不同，型式语法规则的获取是经验主义和理性主义的结合；不仅具有统计学意义，还具有很强的人文性，可以更好地服务于英语教学。 为了对上述假设进行验证，本研究选取了型式语法中的两个动词型式(V so/not， V n for n)，及其型式中的少量动词进行了试验。这样的动词型式错误常出现在中国学习者的作文中，学生很容易将动词和介词(或副词)的搭配用错，但是很多语法检查软件却无法查出。实验大致步骤如下： 首先是选取试验动词。从Francis et al. (1996)中随机选取V so/not、V n for n这两个型式下的动词若干。 其次，将链语法分析器(Link Grammar Parser)作为句法分析工具。根据链语法分析器的要求对动词下标进行相应的设置和添加。链语法词典中的单词具有唯一性，因此，有些用法较多的单词需要以下标作为区分，如run. n和run. v的下标就是用来区分词性的。由于型式语法对单词的划分主要是通过型式，因此笔者将动词所在的型式设计成了它们的下标，以传达型式语法“词汇和语法不可分”的理论主张。那么，动词型式V so/not和V n for n所属动词的分别是：“.v-sonot”和“.vn-for”，例如，think. v-sonot和bring. vn-for。 图1. 动词型式“V so/not”的分析结果 图2. 动词型式“V n for n”的分析结果 然后，为动词型式中具体的词项设计链名。由于所选取的两个动词型式中包含具体词项，如so/not、for，而链语法形式化体系并没有为它们设计链接子，因此，笔者将这些具体词项本身设计成了它们的链接子，以表示它们在动词型式中的特殊作用。 将相关动词内容存入链语法词典之后，运行链语法分析器；分别输入两个包含有目标动词型式的句子：“I believe so.”和“They bring water for me.”，获得结果如图1、图2。 由上述分析结果可以看出，将动词型式用于句法分析以及错误检查的方法是可行的。增加了动词型式规则的链语法分析器在分析包含目标动词的句子时，准确调用了本研究新编写的链语法规则，生成了非常具体的“SONOT”链和“FOR”链，为下一步的查错以及纠错提供了明确的指向。
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user: 摘 要 耕地景观格局的变化对农业规划和耕地的合理利用具有重要的意义。本文以关中平原1980年代到2015年的六期耕地的矢量数据为基础，首先对不同市级行政区域耕地的动态度和耕地区位指数进行分析，然后以不同尺度的网格为分析单元，分析关中平原耕地景观格局随时间的变化趋势和尺度效应。研究结果表明：1) 在六期的耕地动态度变化中，除了西安市1980年至1990年和宝鸡市2005年至2010年的耕地是正向变化，其他时期都是负向变化。2) 在研究期间，渭南市的耕地集约程度最高，耕地开发力度不断增强；西安市的集约程度最低，耕地减少速度不断加快，地区经济的发展与耕地保护的矛盾加深。3) 研究区耕地总面积以“蚕食”的方式减少，同时耕地面积指数的布局呈现“环围式”的特征，减少区域以西安市为中心呈“放射型”分布。4) 在1 × 1 KM网格尺度下，耕地的破碎化现象加重与减弱的区域表现为混合分布的特征，但随着网格尺度的增加，耕地破碎化现象加重和减弱区域各自聚集。 关键词 :耕地，景观格局，关中平原，时空变化，尺度效应 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 耕地是农业发展的重要物质基础，及时准确地分析耕地变化特征，对促进耕地保护及优化布局等方面具有重要意义 [ 1 ] 。随着经济社会和城镇化的快速发展，土地供需矛盾日益尖锐，不断增长的人口数量、日益减少的耕地、不断退化的土壤肥力等问题都对国家粮食安全战略构成威胁，其中耕地数量的减少和破碎化现象的加剧在这些问题中显得尤为突出 [ 2 ] 。耕地破碎化是指由于一些人为或者非人为因素的干扰，使原来连续的耕地要素变成不连续的斑块镶嵌体的过程，表现为板块数量增加、平均面积缩小、形状不规则和异质性增强等生态空间现象，是耕地变化的一种外在表现 [ 3 ] 。耕地破碎化程度的加深使耕地的可利用性大幅度的降低，对农业生产率造成较大程度的影响，不利于农业现代化和规模化的发展。了解区域耕地的空间形态演变可以为耕地的规划与管理提供数据基础，也可以为耕地的可持续提供参考。 景观格局是指景观的空间结构特征，是景观组成单元的类型、数目及空间分布与配置，是景观异质性在空间上的综合表现 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。目前在耕地景观格局的研究中，由于目的不同和关注点的不同，采取的数据指标和分析方法各有不同。例如陈帷胜等通过构建耕地破碎化评价模型，对宁波市耕地破碎化主要集中在通过利用不同意义的景观格局指数的综合分析 [ 8 ] ；宁松瑞等对同一行政区域的不同经济发展阶段地区进行研究，探索耕地变化与经济发展的关系 [ 9 ] ；彭文甫等通过利用因子分析方法分析影响耕地变化的经济、社会等因素，探究耕地面积变化的驱动力 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ；张慧等利用ArcGIS空间分析功能，探讨村级间耕地规模化整理难易程度，并采取障碍诊断分析方法制约耕地规模化整理的限制因素 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 等等。然而，耕地的破碎化不是瞬间的结果，而是一个长期的动态过程 [ 6 ] ，为了更加清晰和明确地表现出耕地景观格局的现状与变化趋势，对于耕地的景观格局研究不能仅局限在对于耕地地理空间上的数值研究，还需要对在长时间跨度下的耕地景观格局的动态变化进行分析。 关中平原是我国西北地区自然条件相对优越的区域之一，耕地资源丰富，土地耕作历史悠久，农业生产发达。同时，关中平原也是我国西北最重要的城市群的载体。以西安市为中心的关中城市群，在全国区域经济格局中具有重要的战略意义。然而，随着西部大开发战略、西咸一体化、“一带一路”战略的大力实施，给耕地带来了巨大的压力，一方面要保证粮食生产，另一方面又要满足日益扩大的城市对农产品的多种需求。随着城镇化的不断深入，城建用地急剧扩张，人均耕地不断减少，耕地的数量、用途和格局逐渐发生变化 [ 10 ] 。因此，了解和掌握关中平原耕地景观格局的时空演变规律，对该区域耕地的合理利用，促进区域经济建设和社会发展具重要意义。 鉴于此，本文以关中平原1980s代到2015年的六期耕地的矢量数据为基础，对不同市级行政区域下耕地的动态度和区位指数进行分析，同时通过以不同尺度的网格为分析单元，分析关中平原耕地景观格局随时间的变化趋势和尺度效应，探索近30年来关中平原耕地景观格局的时空变化特征，以期为关中平原耕地的合理利用和可持续发展提供参考。
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user: 2. 研究区与数据 2.1. 研究区概况 关中平原位于东经106˚18'~110˚37'、北纬33˚35'~35˚50'之间，地处黄土高原与秦岭山地之间(见图1)。西起宝鸡峡，东迄潼关港口，东西长约360 km，总面积39，064.5 km 2 ，耕地所占比例为45%左右 [ 15 ] 。区域气候属大陆性季风气候，处于暖温带半湿润与半干旱气候过渡地带，四季分明、降水集中、雨热同季。由于关中平原是由河流冲积和黄土堆积形成，因此地形平坦，土壤质量较高，水源丰富，适合种植农作 图1. 研究区地理位置 物，是我国粮食主产区之一。小麦种植面积占耕地面积50%左右，棉花主要分布于泾惠渠、洛惠渠、渭惠渠3大灌区。但是，近年来由于城市化和市场经济的杠杆作用，城郊大量耕地由粮食生产转变为蔬菜瓜果生产。 2.2. 数据来源与处理 耕地数据为关中平原1980s代到2015年的六期(1980 s、1990 s、2000年、2005年、2010年、2015年)土地利用数据中的耕地矢量数据，来源于中科院全国1:10万土地利用数据库 [ 16 ] [ 17 ] 。为了分析关中平原近30年的耕地景观格局变化，本文先以市级行政区为单元分析各行政区耕地的动态度和区位指数的分析，然后以网格单元计算不同尺度下对耕地的面积指数和形状指数，并对其时空变化和尺度效应进行分析。 由于原始数据是基于30米分辨率的遥感影像勾画的，并不是精确到每个耕地地块的图斑数据，并且对矢量斑块进行了融合，使得某个县的耕地矢量可能全部合并成了一个斑块，因此该矢量数据与实际耕地地块数目并不一致，因此无法利用Fragstats软件进行常规的景观格局指数计算。为了进一步对耕地景观格局的变化状况进行细节分析，探究不同行政区域下耕地景观格局变化特征，本文通过ArcGIS软件中的Fishnet工具，生成1 × 1 KM、2 × 2 KM、3 × 3 KM、4 × 4 KM和5 × 5 KM的网格，以网格为单元对六期耕地矢量数据进行切割，再计算不同尺度下每个网格单元耕地的面积指数和形状指数。