DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 突如其来的新冠肺炎疫情，引发了一场全球性危机，国际货币基金组织预测2020年全球经济将萎缩3%。世界卫生组织称，新冠肺炎疫情将与人类长期共存，而且北美、欧洲各国疫情形势依然严峻，复工复产政策尚不明朗，失业率不断上升。虽然国内疫情已经基本扑灭，但内需不足，而且在全球产业链深度融合的背景下，中国企业的原料供应与产品销路受阻，出口停摆。全球经济发展充满了不确定性。加之原油期货价格暴跌至负数，欧佩克提前减产，股市的走向扑朔迷离。借助模型预测股市走向，准确率最高可达80%，能够帮助投资者在重重迷雾中制定正确的投资策略，避免不理智的追涨杀跌。 国内外学者提出了多种股票预测方法，例如时间序列预测、灰色预测、组合预测。但是由于历史股票数据规模庞大，多噪声和高度模糊非线性的特点，而且常受到黑天鹅事件影响，上述方法的适应性不佳。人工智能算法BP (Back Propagation)神经网络所具有的良好的自适性能力、自学习能力，能够以任意精度逼近复杂的非线性关系，弥补线性模型的缺陷，构建股票指数预测系统 [ 1 ]。 BP神经网络由Rumelhart和McClelland等科学家于1986年提出，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文采用二层人工神经网络，以沪深300指数为例进行股票数据的预测和分析。二层人工神经网络由输入层和输出层组成，输入层神经元对应自变量，为沪深300指数的历史数据 [ 2 ]，经过激活函数，输出因变量，然后通过调整自变量缩小输出值与样本的误差，提高准确性 [ 3 ]。
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user: 4. 总结 本文采用二层人工神经网络对沪深300指数进行分析预测，用实证分析举例证明了模型的可行性。从预测拟合结果来看，所得模型预测值的准确率理论上在60%以上，结果与实际的吻合程度较高。可见，采用人工神经网络模型对股价预测的可靠性较强，这为投资者提供了强有力的参考价值和理论基础的同时，为众多股票投资者提升了投资效率，提供了更加有效的信息，也降低了损失发生的概率，增强了收益能力，还能在股票市场趋势预测方面产生较大的效应。
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user: 摘 要 本文根据柯布道格拉斯函数，选取江西省1995~2018年劳动投入量、资本存量、化石能源投入量以及GDP (支出法)等与经济增长相关的数据，分析其影响。通过拟合分析，对边际产出、边际弹性、边际技术替代率和技术进步系数进行拟合分析，并对江西省未来经济发展提出相关建议。 关键词 :柯布道格拉斯函数，江西省，经济增长，影响因素 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 借助改革开放的春风，江西省在40年来在经济方面取得了突飞猛进的发展。2019年，全省实现生产总值24，757.5亿元，较去年同比增长8%，位于全国前列；人均地区生产总值突破50，000元，达53，164元。但江西作为欠发达省份，仍然存在经济总量不大、质量不高等问题，与发达的经济沿海地区相比存在很大的差距，发展步伐受到诸多因素的限制。 2020年4月13日，国务院发布《关于同意设立江西内陆开放型经济试验区的批复》，江西内陆开放型经济试验区将是中部地区的首个内陆开放型经济试验区。内陆开放型经济是指具有内陆地区发展特点的开放型经济。基于内陆地区的区位差异，与外向型经济比较，它更强调经济发展的全面协调的可持续性，更加注重提高贸易产品的质量和科技含量，以提升区域对外开放的整体功能和区域创新能力。此外，开放型经济以降低关税壁垒和提高资本自由流动程度为主，因此它注重发挥比较优势，对资本流动限制较少。这是新时代江西迎来的具有里程碑意义的重大国家战略机遇 [ 1 ]。因此，研究江西省经济增长问题，对如何充分把握这次机遇、促进区域协同发展具有重要的经济发展意义。 为了避免单因素分析的缺陷，本文选取了江西省1995~2018年的数据，利用现代工具python进行柯布–道格拉斯模型拟合，研究资本、劳动、能源、技术四个经济发展要素与江西省生产总值的关系，并基于拟合结果进行进一步分析。 柯布–道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布(C. W. Cobb)和经济学家保罗•道格拉斯(PaulH. Douglas)共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数，用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型 [ 2 ]。近年来，运用柯布–道格拉斯生产函数及其变形对影响经济增长的资本和劳动及技术等要素进行研究的文章很多。例如石贤光(2011)选取了劳动力、资本并把能源这一新要素加入了柯布–道格拉斯生产函数，进行了回归分析，得出河南省经济增长主要依靠劳动资本和能源的投入 [ 3 ]。杨欢(2015)等运用柯布–道格拉斯生产函数对资本、劳动和技术这三大生产要素的投入各自对四川省经济增长的贡献进行了实证分析 [ 4 ]。邓雨婷(2018)运基于柯布–道格拉斯生产函数研究了经济增长、劳动投入与资本投入之间的关系 [ 5 ]。骆娜、黄文姗(2018)运用柯布–道格拉斯生产函数测算了资本和劳动力对经济增长的贡献率 [ 6 ]。
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user: 4. 总结 从上述分析可以得知：江西省地区生产总值与劳动力、资本及化石能源消耗量的关系能够较好地运用柯布道格拉斯模型进行拟合。模型显示，在推动江西省经济增长的因素中，劳动力、资本及能源的贡献旗鼓相当，不过当下资本仍是经济发展最主要的动力。而对边际产出、边际弹性、边际技术替代率以及技术进步系数的分析则表明：技术进步是并将持续成为江西省经济发展的重要引擎；当下江西省的劳动力投入及化石能源的投入不够，不能很好地匹配资本地投入；以及劳动力投入将取代资本投入成为江西省经济增长的最主要因素。 针对上述问题，江西省应当重视科研的引进和技术的创新，聚焦数字经济、互联网经济、人工智能、物联网等新领域，促进新产业、新模式、新业态的发展，进一步发挥科学技术进步对经济的拉动作用。同时江西省可以加大绿色能源的开发与投入，以弥补因污染与有资源有限导致的化石能源投入的固有限制。最后江西省应当切实实施本省的人才计划，加强社会保障制度与就业政策的合作与完善，提供良好的创业与就业环境，以加大人才的引入，减少优质劳动力外流。 江西省现在正处于经济发展转型的重要节点，更应当重视各生产要素的平衡，为“高质量发展”的目标提供强大助力。
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user: 摘 要 库兹涅茨曲线(EKC)库兹涅茨在1955年提出，该理论认为“随着经济增长，收入不平等呈先加剧后改善的态势”；随后，经济学家格罗斯曼与克鲁格通过实证研究，进一步得出环境库兹涅茨曲线，即“随着经济增长，环境破坏程度也呈先加剧后改善的态势”。环境库兹涅茨曲线可以帮助分析一个国家或者地区经济发展所处的阶段，进而做出调整策略。江西位于中国东南部，长江中下游南岸，属于华东地区，地理位置优越，交通便利。但是，其经济发展水平却在全国处于中下游位置，并不算发达。因此，本文将借助Python的数据分析功能，分析江西省的经济发展与环境污染程度是否符合环境库兹涅茨曲线，并预测江西省未来的经济发展水平和提出若干参考建议。 关键词 :库兹涅茨曲线，切比雪夫多项式，江西，工业“三废”，Python 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. 序言 1.1. 研究背景与目的 库兹涅茨曲线的“随着经济增长，收入不平等呈先加剧后改善的态势”首先由1971年诺贝尔经济学奖得主库兹涅茨在1955年提出。而后，普林斯顿大学经济学家格罗斯曼与克鲁格在1991年首次对环境质量和人均收入的关系进行实证研究，结果表明：随着经济增长，环境破坏程度也呈先加剧后改善的态势。于是，学者们将此称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。随着研究的不断深入，库兹涅茨曲线的应用越来越广泛。 改革开放以来，中国的经济高速发展，取得的成就令人瞩目。但是不可否认的是，发展的同时，环境被破坏得愈加严重。资源的过度开采、工业废物毒物的肆意排放等，对我国的生态环境造成巨大破坏，对人们的身体健康造成重大威胁。显然，这种粗放式的发展模式短期内可以推动经济快速发展，但是长期来看，必将反作用于经济，带来不可预计的损失。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在全国生态环境保护大会上提出要“加大力度推进生态文明建设、解决生态环境问题，坚决打好污染防治攻坚战，推动我国生态文明建设迈上新台阶”。因此，保护环境、调整产业结构刻不容缓。 江西省位于中国东南部，长江中下游南岸，属于华东地区。东邻浙江、福建、南连广东；西靠湖南；北毗湖北、安徽而共接长江 1 。地理位置优越且交通便利。但是江西的经济总体来说处于全国中下游位置，并不发达。截至2019年年底，其产业结构以第二产业工业以及第三产业服务业为主，其中工业占比44.19%。一般来说，工业比重占比越高，对环境的污染程度可能越高。“既要金山银山，更要绿水青山”，发展的同时，环境保护不容忽视。江西经济虽然不是特别发达，但是其对中国经济的重要性却在不断提高。2019年，江西省生产总值24，757.5亿元，比2018年增长8.0%，高于全国平均水平1.9个百分点，居全国第4、中部第一。而且，处在长三角和珠三角附近，地理位置上的优势会对其未来发展带来绝对优势。因此，关注江西省经济发展与环境污染之间的关系具有重大意义。 结合以上背景分析，本文研究目的主要为两个方面：一是借助Python分析江西省经济发展与环境污染的关系是否满足库兹涅茨曲线；二是根据研究结果，提炼出促进江西省经济可持续发展的可行性建议。 1.2. 国内研究现状 国内学者对库兹涅茨曲线的研究方向主要集中在环境库兹涅茨曲线的实证研究，学者们试图通过研究我国经济增长与环境污染之间的关系，寻求两者发展的平衡点。 沈满洪、许云华 [ 1 ] 对浙江省近20年来人均GDP与工业“三废”及其人均量之间相互关系的分析，发现了一种新型的环境库兹涅茨曲线，即一条先是倒“U”型、然后是“U”型的波浪式的环境库兹涅茨曲线，得出浙江省高速发展时期的环境变迁不同于发达国家工业化时期的结论。包群、彭水军 [ 2 ] 基于1996~2000年中国30个省(市、自治区) 6类环境指标的面板数据，通过构建方程组得出中国存在环境库兹涅茨倒U型曲线；并且认为治理污染、改善环境质量的关键途径是加速经济增长的观点具有误导性。在处理环境恶化、污染排放这类具有负外部效应的问题时，环保经费的投入、治污技术的创新、贸易开放所带来的收益与产业结构的优化都是降低污染排放、减缓环境压力的重要途径。许广月、宋德勇 [ 3 ] 选用1990~2007年中国省域面板数据，运用面板单位根和协整检验方法，研究了中国碳排放环境库兹涅茨曲线的存在性。研究结果表明：中国及其东部地区和中部地区存在人均碳排放环境库兹涅茨曲线，但是西部地区不存在该曲线。刘海英、安小甜 [ 4 ] 研究表明，从全国范围看，无论基于哪一类工业污染物排放，均存在倒“Ｕ”型的EKC；增加环境税可以在一定程度上抑制工业废水排放，却不能减少工业废气和固体废弃物的排放。 此外，在对指标进一步优化之后，库兹涅茨曲线应用更加具有参考价值。 曲福田、吴丽梅 [ 5 ] 通过对天津市、山东省、江苏省、上海市、广东省、福建省6个典型地区经济发展过程中耕地损失的分析，证明我国经济增长与耕地数量之间存在类似库兹涅茨曲线型关系，并提出现阶段协调经济增长与耕地保护的公共政策调整方向。林伯强、蒋竺均 [ 6 ] 研究发现，简单的二氧化碳库兹涅茨模型模拟的理论曲线无法预测描述将来中国的二氧化碳排放状况，人均二氧化碳排放还受能源消费强度和能源结构碳强度的影响，工业能源强度和煤炭消费比例是两者变动的决定性因素。 樊胜岳、麻亮亮 [ 7 ] 选取我国1987~2013年土地利用、温室气体排放和用水量数据，运用投入产出法计算足迹家族中的土地足迹、碳足迹和水足迹，进行环境库兹涅茨曲线分析，得出指标的选取会影响环境库兹涅茨曲线形态的结论。 孙攀、吴玉鸣 [ 8 ] 等研究发现，从中国(整体)层面来看，雾霾污染EKC曲线存在；从区域层面来看，在东部地区，雾霾污染EKC曲线存在，而在中西部地区也存在雾霾污染EKC曲线但不显著。原因在于，雾霾污染EKC曲线的显著性与区域经济发展水平有关。区域经济发展水平离雾霾污染EKC曲线拐点越近，该区域雾霾污染EKC曲线越显著；反之，则越不显著。 张红凤、姜琪、吕杰 [ 9 ] 研究发现经济增长水平、食品工业产值与食品安全风险度之间存在着“倒U型”曲线关系，在“倒U型”曲线拐点到来之前，随着经济增长水平的提高、食品工业规模的扩大，食品安全风险度是上升的；而当突破拐点之后，食品安全风险度是不断下降的。邹秀清 [ 10 ] 研究发现，我国现阶段土地财政指标与经济增长之间存在着单调递增的关系，不存在土地财政库兹涅兹曲线。 揭昌亮、王金龙、庞一楠 [ 11 ] 本文基于1988~2016年省级面板数据，对中国农业增长与化肥面源污染的EKC关系进行检验；结果表明：中国化肥面源污染与农业增长之间存在显著的“倒U型”的EKC关系。 综上所述，库兹涅茨曲线的研究广泛，涉及环境与经济研究、碳排放研究、耕地面积研究、温室气体研究、雾霾污染等方面。应用方式也呈多元，既有模拟预测未来数量，也有对两种指标的相关关系的证明。其中，以环境库兹涅茨曲线应用最为广泛，因此本文将在前人研究的基础之上，运用Python拟合江西省经济增长与环境污染之间的关系，判断其是否存在环境库兹涅茨曲线，并据此给出相关建议。
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user: 2. 切比雪夫多项式模型 本文采用切比雪夫多项式模型进行数据的预测，采用环境库兹涅茨模型分析环境与经济的关系。 2.1. 切比雪夫多项式概述 切比雪夫多项式是以俄国著名数学家切比雪夫(Tschebyscheff， 1821~1894)的名字命名的重要的特殊函数。源起于多倍角的余弦函数和正弦函数的展开式，是与棣美弗定理有关、以递归方式定义的多项式序列，是计算数学中的一类特殊函数，对于注入连续函数逼近问题，阻抗变换问题等等的数学、物理学、技术科学中的近似计算有着非常重要的作用。 切比雪夫多项式是源于多倍角的余弦函数和正弦函数的展开式，因此，切比雪夫的定义域与值域均为 [ − 1 ， 1 ] 。它被分为第一类切比雪夫多项式 T n 和第二类切比雪夫多项式。第一类切比雪夫多项式的拟合精度高于一般多项式1，故本文提到的切比雪夫多项式均指第一类切比雪夫多项式 T n 。 切比雪夫多项式的定义表达式为： T n ( x ) = cos ( n ⋅ arccos ( x ) ) ，     n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ (1) 也可以由以下递推关系给出： T 0 ( x ) = 1 T 1 ( x ) = x T 2 ( x ) = 2 ⋅ x 2 − 1 T 3 ( x ) = 4 ⋅ x 3 − 3 ⋅ x T 4 ( x ) = 8 ⋅ x 4 − 8 ⋅ x 2 + 1 ⋯ T n + 1 ( x ) = 2 ⋅ x ⋅ T n ( x ) − T n − 1 ( x ) ，     n ≥ 1 (2) 2.2. 切比雪夫多项式模型的算法 由于切比雪夫多项式的定义域为 [ − 1 ， 1 ] ，首先，需要将实际的自变量定义域转换为切比雪夫多项式的定义域。 假设转换前的自变量t的定义域为 [ a ， b ] ，t与x的关系如图1，x关于t的表达式如下： t − a b − a = x − ( − 1 ) 1 − ( − 1 ) (3) 其中： t——实际的自变量； a——实际自变量的定义域最小值； b——实际自变量的定义域最大值； x——切比雪夫多项式的自变量； 定义域变换原理如图1所示： 图1. 时间序列转化为切比雪夫多项式定义域示意图 切比雪夫多项式的目标函数 F ( x ) 与x的函数关系式为： F ( x ) = α 0 ⋅ T 0 ( x ) + α 1 ⋅ T 1 ( x ) + α 2 ⋅ T 2 ( x ) + ⋯ + α n ⋅ T n ( x ) (4) 其中， n——为切比雪夫多项式的最高次幂； α ——为切比雪夫多项式的系数； T n ( x ) 的n为目标函数的最高次方，可根据实际情况选择，所以只有 α 为未知的参数。将大量的过去的数据代入公式(3)、公式(4)，可求出未知参数 α ，得到目标函数值，通过公式(3)输入t值进行预测。(本文求解未知参数的方法是运用Python的Chebyshev与SciPy模块的子模块Optimize中提供的拟合函数Curve fit求解。)
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user: 3. 环境库兹涅茨曲线(EKC) 3.1. 环境库兹涅茨曲线概述 国际上根据环境库兹涅茨理论所产生的计量模型有两大类，一类是基于时间序列数据分析的模型，另一类是基于面板数据分析的模型。在1992年被提出的基于面板数据分析的模型，与前一种模型最主要的区别是：将二次、三次函数与对数形式相结合，并加入GDP以外的环境影响因素。由于本文的研究目的为：分析江西省经济发展与环境污染的关系是否满足库兹涅茨曲线，并不考虑除GDP以外的环境影响因素。因此，下文所提EKC特指基于时间序列数据分析EKC模型。 3.2. EKC模型的算法 基于时间序列数据分析的环境库兹涅茨模型，一般表达式为： E t = β 0 + β 1 Y t + β 2 Y t 2 + μ t (5) 在公式(5)中： E t ——为某国家或地区在时刻t受到的环境压力，常用环境质量指标、污染物排放量等表示； β 0 ——是国家和地区特征相关参数； Y t ——是该国家或地区在t时刻的经济产出，一般以GDP或人均GDP表示； 一次项系数 β 1 与二次项系数 β 2 均为参数，这两个参数与0进行比较可以判断得出的曲线是否为“倒U”。由数学知识可知，一阶导数等于0，且二阶导数小于0，则可判断该函数有极大值，为“倒U”型曲线。 公式(5)的一阶导函数为： d E t d Y t = β 1 + 2 ⋅ β 2 ⋅ Y t (6) 公式(5)的二阶导函数为： d 2 E t d Y t 2 = 2 ⋅ β 2 (7) 令公式(6)等于0，公式(5)小于0，可以得到： Y t = − β 1 2 β 2 (8) β 2 < 0 (9) 只有同时满足公式(8)与公式(9)，才可得到公式(5)的极大值点。 又因为 Y t 必然大于0，当公式(6)等于0时： d E t d Y t = β 1 + 2 ⋅ β 2 ⋅ Y t = 0 (10) 联立公式(8)、公式(9)、公式(10)，可得出： β 1 > 0 。 因此，当 β 1 > 0 ， β 2 < 0 时，EKC曲线为“倒U型”，且在 Y t = − β 1 2 β 2 处取得环境质量转折点。 本文求解未知参数的方法是运用Python的Polynomial求解。
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user: 4. 江西省工业“三废”现状分析 4.1. 江西省经济发展现状分析 本文选取1998年~2018年江西省经济发展的2个指标来反映近20年来江西省经济发展状况，从而进行现状描述性分析，判断江西省经济发展的未来趋势。本文经过比较分析，认为江西省人均实际GDP比较能代表江西省经济发展情况，并最后采用其作为拟合函数的自变量。其中数据来源于《江西省统计年鉴》，历年江西省经济增长情况如图2所示： 图2. 江西省近20年经济增长状况 可以发现近20年来，江西省经济情况逐步提升，GDP与人均GDP稳步增长，截至2018年，江西省GDP已经从1998年1851.98亿元增加到21，984.78亿元，年均增速约为13.59%；人均实际GDP从1998年1287.13元增长到9209.86元，年均增速约为10.34%，两者平均增速均超过全国平均水平 2 。可以预见，未来一定时间内，江西省的经济增长仍然能够保持一定的增长势头。 4.2. 江西省工业“三废”排放现状描述性分析 从资料的可获得性与本文研究目的综合考虑，本文采用工业“三废”来反应环境污染程度。其中工业“三废”是指工业生产过程中排出的废气、废水、废渣的简称。 本文选取1998~2018年江西省工业“三废”排放量数据进行分析，分别从工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废物产生量来反映江西省工业“三废”排放情况，数据来源于江西省统计局《江西省统计年鉴》、中国国家统计局《中国统计年鉴》、江西省生态环境厅《江西省环境状况公报》。下面具体分析江西省近20年来各工业废物排放情况及趋势，具体情况见下图3： 图3. 江西省近20年工业“三废”排放情况 4.2.1. 工业废水排放量现状分析 由图3中工业废水排放总量的曲线可看出，从1998~2016年江西省工业废水排放情况总体是上升的，但\在2017年出现了较大程度的下降(近50%)。近20年来，废水排放量的最低水平为2018年的39，557.67万吨，最高水平为2015的年76，412.31万吨，两者变化幅度为93.17%，说明在2016年开始，江西省对于工业废水排放的控制与治理见到了巨大成效，抑制了排放量的增长，但总体排放量仍然较大，依然有较大的减排空间。 4.2.2. 工业废气排放量现状分析 从图3中工业废气排放总量的曲线可以明显的看出近20年江西省工业废气排放逐年递增，尤其是2011年增长量极其显著，相比2010年增长了64.12%，虽2012年稍有回落，但工业废气排放总量仍处于高水平，并且近几年仍处于增长趋势。对比1998年废气排放量，截至2018年，废气排放总量已经增长了8.90倍，显然工业废气问题比工业废水问题严重很多。因此，工业废气排放情况应引起足够重视。 4.2.3. 工业固体废物产生量现状分析 从图3中工业固体废物产生量的曲线可以看出，在1996年至2016年期间，江西省固体废物产生量呈上升趋势，2017年开始下降，但是下降幅度较小。近20年间江西省工业固体废物产生量从1998年的4447万吨增长到2018年的11，665万吨，增长了2.62倍，虽然没有工业废气排放量增长严重，但也达到了翻番增长的程度，需要引起政府重视。 可以看出，江西省是全国生态大省，但从近20年工业“三废”排放的现状分析我们可以发现，其工业“三废”排放增长情况不容忽视。由于经济增长压力，江西省“三废”排放量在20年间至少成倍增长，尤其是废气排放量增长迅速，从日常生活中也有明显感知。虽然近两年“三废”排放量增长情况有所减缓，但总体排放量仍然处于高水平，对于生态环境有相当大的压力。
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user: 5. 数据来源与处理 5.1. 自变量的确定 5.1.1. 获得1998年至2018年的样本数据 通过公式(11)、公式(12)、公式(13)可以求得江西省人均实际GDP： A t = B 1978 ⋅ D t (11) D t = C 1978 ⋅ C 1979 ⋅ C 1980 ⋯ C t (12) Y t = A t P t (13) 其中： A t ——第t年的江西省实际GDP； B 1978 ——第1978年的江西省名义GDP，由于本文采用的指数均以1978年的名义GDP为基数计算，因此1978年的名义GDP也是这一年的实际GDP； C t ——第t年江西省的国内生产总值指数(环比指数)，基年为1978年； D t ——第t年江西省的国内生产总值指数(定基比指数)，基年为1978年； P t ——第t年江西省的总人口数； Y t ——第t年江西省的人均实际GDP。 上述参数中，名义GDP与基年为1978年的国内生产总值环比指数均从江西省统计局获得。 5.1.2. 获得2019年至2030年的预测数据 阎虎勤 [ 12 ] 关于切比雪夫多项式拟合效果的研究表明，通过使用切比雪夫多项式对人均实际GDP进行未来预测，拟合效果相比一般多项式、幂函数等其他函数具有较大优势。因此本文经过分析对比，决定采用切比雪夫多项式模型对2019年至2030的江西省人均实际GDP进行预测。 切比雪夫多项式的自变量x与实际自变量t关系的具体表达式如下： t − 1998 2030 − 1998 = x − ( − 1 ) 1 − ( − 1 ) 切比雪夫多项式拟合函数为： Y t = 8749.3166 ⋅ T 0 ( x ) + 9608.2303 ⋅ T 1 ( x ) + 2121.387 ⋅ T 2 ( x ) 转化为一般多项式的表达式为： Y t = 6627.9295 + 9608.2303 ⋅ x + 4242.7741 ⋅ x 2 利用Python对拟合函数进行拟合优度检验，结果表1所示： Table 1 Goodness test of fitting function of per capita real GDP in Jiangxi Provinc 指标名称 可决系数R 2 R 调整后R 2 残差标准差 均方根误差 人均实际GDP 0.9994 0.9997 0.9994 60.2378 55.7694 表1. 江西省人均实际GDP拟合函数优度检测 从表1中可以得到，江西省人均实际GDP的样本曲线与拟合曲线的调整后的可决系数为0.9994，非常接近1，拟合程度非常高。这说明用切比雪夫多项式对人均实际GDP的预测比较可靠，使用预测值进行环境库兹涅茨模型的数据分析是可行的。 图4. 江西省人均实际GDP预测曲线 从图4中可以发现，江西省人均实际GDP的预测增长曲线符合前文所分析的江西省人均GDP增长趋势，可以判断出切比雪夫多项式对江西省人均实际GDP的预测是符合逻辑的。 5.2. 因变量的确定 如前文所述，本文将江西省人均废水排放量( E t 1 )、人均废气排放量( E t 2 )与人均固体废物排放量( E t 3 )为因变量指标。与自变量( Y t )相对应，采用1998~2018年为样本数据进行预测，预测期为2019年至2030年。
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user: 6. 江西省经济增长指标和环境污染方程拟合结果分析 6.1. 拟合结果 利用Python中的Polynomial根据样本数据求解自变量( Y t )与因变量( E t )的表达式，得出工业“三废”的EKC模型表达式如表2所示： Table 2 Expression of fitting equation for industrial “Three Wastes 指标 函数表达式 人均废水排放量 E t 1 = − 4.424 × 10 − 7 ⋅ Y t 2 + 0.004618 ⋅ Y t + 4.478 人均废气排放量 E t 2 = − 0.0006965 ⋅ Y t 2 + 11.45 ⋅ Y t + 1.208 × 10 4 人均固体废物排放量 E t 3 = − 3.663 × 10 − 8 ⋅ Y t 2 + 0.0005748 ⋅ Y t + 0.3491 表2. 工业“三废”拟合方程表达式 从表2中可以很容易观察到，拟合结果的函数表达式中的一次项系数大于0、二次项系数小于0。故三条曲线均是“倒U”型曲线，如图5、图6、图7所示。 图5. 江西省人均废水排放量与实际人均GDP方程拟合图 图6. 江西省人均废气排放量与实际人均GDP方程拟合图 图7. 江西省人均固体废物排放量与实际人均GDP方程拟合图 利用Python求环境质量转折点，可结合公式(6)、公式(7)、公式(8)，与一阶导函数等于0、二阶导函数小于0来求得环境质量转折点。结果如表3所示： Table 3 Environmental quality turning point of industrial “Three Wastes” fitting equatio 一阶导函数表达式 二阶导函数表达式 环境质量转折点坐标 人均废水排放量 d E t 1 d Y t = − 8.849 × 10 − 7 ⋅ Y t + 0.004618 d 2 E t 1 d Y t 2 = − 8.849 × 10 − 7 (5218， 16) 人均废气排放量 d E t 2 d Y t = − 0.001393 ⋅ Y t + 11.45 d 2 E t 2 d Y t 2 = − 0.001393 (8218， 34966) 人均固体废物排放量 d E t 3 d Y t = − 7.326 × 10 − 8 ⋅ Y t + 0.0005748 d 2 E t 3 d Y t 2 = − 7.326 × 10 − 8 (7845， 2) 表3. 工业“三废”拟合方程环境质量转折点 当每人每年的实际GDP为5218元时，人均废水排放量的环境转折点是每人每年排放16吨废水；当每人每年的实际GDP为8218元时，人均废气排放量的环境转折点是每人每年排放34，966立方米废气；当每人每年的实际GDP为7845元时，人均固体废物排放量的环境转折点是每人每年排放2吨固体废物。 同样，利用Python对结果进行拟合优度检验，内容如表4所示： Table 4 Goodness of fit test for industrial “Three Wastes 指标名称 可决系数R 2 R 调整后R 2 残差标准差 均方根误差 人均废水排放量 0.6918 0.8317 0.6575 1.7151 1.5878 人均废气排放量 0.9480 0.9736 0.9422 3050.6788 2824.3798 人均固体废物排放量 0.9634 0.9815 0.9592 0.1199 0.1110 表4. 工业“三废”拟合优度检验 调整后的R 2 能对添加的非显著变量给出惩罚，也就是说随意添加一个变量不一定能让模型拟合度上升，因此我们参考调整后的可决系数R 2 来评价拟合优度。人均废气排放量、人均固体废物排放量的调整后的可决系数R 2 均大于0.9，可见，拟合优度较高，拟合曲线较为平滑。人均废水排放量调整后的可决系数R 2 接近于0.7，拟合优度较好，但足以进行较高程度的拟合分析。 残差标准差是对均值为0的随机误差项 μ t 的标准差的估计，指估计值 E t 的每个实际观察值 E t i 的标准差。残差标准差越小，拟合优度就越大。均方根误差亦称标准误差，是观测值与估计值偏差的平方和观测次数n比值的平方根。其对一组测量中的特大或特小误差反应非常敏感。均方根误差与残差标准差的区别在于自由度不同，但均可表现样本的离散程度。 从表3可以得出，当人均废水排放量调整后的可决系数R 2 为0.6575，残差标准差为1.7151，均方根误差为1.5878，均体现出，人均废水的拟合程度较好。而人均废气排放量与人均固体废物排放量的拟合程度要远远优于人均废水排放量。因此，我们可以认为，工业“三废”的EKC模型拟合效果良好。 6.2. 拟合结果分析 由图5、图6、图7可以看出，江西省人均废水排放量、人均废气排放量、人均固体废物排放量与实际人均GDP之间，均呈现环境库兹涅茨曲线关系。随着人均实际GDP的增长，人均三废排放量经历了迅速攀升随后下落的过程。不合理的负值取空后得到的预测值如表5所示： Table 5 Industrial “Three Wastes” per capita emissions and Forecast Value of Per Capita Real GD 年份 人均实际GDP (元/人) 工业废水排放量 (吨/人) 工业废气排放量 (立方米/人) 工业固体废物排放量 (吨/人) 2012 5493.19 16.49 29，793.00 2.40 2013 6043.99 16.23 31，672.72 2.48 2014 6627.93 15.65 33，204.06 2.55 2015 7245.02 14.71 34，306.13 2.59 2016 7895.25 13.36 34，893.47 2.60 2017 8578.63 11.53 34，876.00 2.58 2018 9295.16 9.17 34，159.06 2.53 2019 10，044.83 6.22 32，643.41 2.43 2020 10，827.66 2.61 30，225.19 2.28 2021 11，643.62 26，795.99 2.08 2022 12，492.74 22，242.77 1.81 2023 13，375.00 16，447.92 1.48 2024 14，290.41 9289.23 1.08 2025 15，238.96 639.90 0.60 2026 16，220.66 0.03 2027 17，235.51 2028 18，283.50 2029 19，364.65 2030 20，478.93 表5. 人均工业“三废”排放量与人均实际GDP预测数值 结合前文江西省工业“三废”现状描述性分析，以及图3、表3和表5，我们可以得出江西省人均废水排放量转折点在2012年；人均废气排放量转折点在2017年；人均固体废物排放量转折点在2016年。也就是意味着在转折点以后，随着实际人均GDP的增加，江西省人均废水排放量、人均废气排放量、人均固体废物排放量在逐渐减少。这表明，自2015年以来江西省三废治理初见成效，并且有持续变好的趋势。
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user: 7. 结论及建议 江西省工业“三废”污染物排放量与实际人均GDP之间有相关关系，且均符合环境库兹涅茨曲线。其中人均废水排放量、人均废气排放量、人均固体废物排放量三种指标与人均GDP之间呈现倒“U”型曲线关系，表明江西省环境污染问题正在得到改善。通过实证研究，本文试图为江西省实现经济与环境统筹发展的政策制定提供理论依据，而且对我国其它地区与工业污染的相关研究提供一定的借鉴意义。江西省环境污染问题的改善与江西省环境发展协调政策的助力、民众的环保意思提高有很大的相关性。但是，虽然江西省在近几年工业污染治理投资额处于高水平，对比以前年份有飞跃式增长，可“三废”排放治理效果却不够理想，“三废”排放量水平仍然居高不下，对生态环境仍有很大压力。因此本文提出了以下建议： 1) 建立生态保护区，统筹协调经济与生态发展。 防治环境污染，保护和改善生活环境与生态环境，建设绿色生态江西，促进经济社会全面、协调、可持续发展。政府统一行使生态环境监管者职责，重点强化生态环境制度制定、监测评估、监督执法和督察问责四大职能。赣江、抚河、信江、饶河、修河、东江源头和鄱阳湖设立生态功能保护区，保护和改善水生态环境 3 。发展经济的同时必须重视生态环境保护，使经济与生态协调发展，“既要金山银山，更要绿水青山” 4 。江西省生态环境治理应坚持从“省情”出发，坚持绿色发展、科学发展，立足自身实际不断完善相关法规条例。 2) 有效发挥税收杠杆调节作用，促进资源行业持续健康发展。 在增值税方面，对清洁生产的企业，在增值税上实行优惠政策，反之，对污染严重的企业则加重课税力度。在消费税方面根据对环境污染的影响程度不同实行不同的等级税率。在所得税方面，对环境友好型企业实现税收优惠，并且对治理环境污染的设备进行加速折旧，鼓励这类设备不断更新。扩大资源税征收范围，将地表水和地下水纳入征税范围，实行从量定额计征。在煤炭、原油、天然气等已实施从价计征改革基础上，对其他矿产资源全面实施改革。积极创造条件，逐步对水、森林、草场、滩涂等自然资源开征资源税 5 。运用财税手段解决环境问题，要循序渐进，先解决对环境保护最为急切的问题，再调整已有税制，增加开征新税种。
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user: 摘 要 随着时代的发展，网络中文本数量飞速增长，为了高效地提取和处理，对文本进行分类必不可少。该文以BERT模型为基础，提出了一种子词级的中文文本分类方法。在该方法中，使用子词级遮蔽方法改进原有遮蔽语言模型，使其能有效遮蔽完整中文单词，增加了BERT模型对中文文本的词向量表达能力。同时新加入了中文单词位置嵌入，弥补了BERT模型对中文单词位置信息的缺失。实验结果表明，使用了该文文本分类方法的BERT模型，在多个中文数据集中对比其他模型均拥有最好的分类效果。 关键词 :BERT模型，子词级，文本分类，遮蔽语言模型 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 文本分类是自然语言处理领域的核心问题之一，也是大数据时代高效获取和处理数据的基础，使用范围非常广泛。近几年来，随着计算能力的提升，以及2006年Hinton [ 1 ] 等人提出了深度学习的概念以来，文本分类迎来了新一轮的技术进步。在图形计算单元(gpu)以及并行计算技术的支持下，研究者可以更轻易地训练拥有更深、更多参数的模型，深度学习开始被广泛应用于文本分类研究与应用中，如Yoonkim [ 2 ] 首次将卷积神经网络(CNN)应用在文本分类任务上，Liu等人 [ 3 ] 提出的基于循环神经网络(RNN)的文本分类方法，Joulin等人 [ 4 ] 提出的Fasttest模型，以及Szegedy等人 [ 5 ] 提出的Inception结构，都在文本分类任务中取得了优秀的成果。 但是随着互联网技术的发展，传统深度学习分类模型在面对文本类型越来越丰富的网络文本时，都存在着泛化性较差的问题，比如将处理新闻分类任务的模型用来处理商品评论分类或其他差别较大的其他文本时，分类准确率就会大幅降低，需要调整模型参数并再次训练。 针对这个问题，2018年华盛顿大学提出了预训练模型ELMO [ 6 ] [ 7 ]，使用多层双向长短时记忆网络(multi-layer bilstm)对语句建模，并通过下一个词预测训练任务构建通用词向量表达。这种通过预训练的语言模型，能直接使用得到的词向量处理自然语言处理任务，不仅拥有很强的特征提取和学习能力，同时能极大提高文本处理的泛化性。实验表明ELMO模型在6个自然语言处理任务上取得了领先成绩，将结果平均提高了两个百分点。但不久之后，Radford等人 [ 8 ] 提出了预训练模型OpenAI GPT，使用Transformer [ 9 ] 模型中的解码器(Decoder)来代替Elmo中的双向长短时记忆网络，在同样使用下一个词预测的训练任务的情况下，在12个自然语言处理任务中刷新了其中9个任务的最好成绩。 但Elmo与GPT都受限于下一词预测的单向限制问题 [ 10 ]，导致模型无法准确预测部分词语 [ 11 ]。针对这个问题谷歌实验室提出了预训练模型BERT [ 12 ]，使用全新预测任务遮蔽语言模型 [ 13 ] [ 14 ] (MLM masked language model)来解决单向限制的问题。同时使用不同的Transformer编码器(Encoder)部分，使模型的参数量比GPT少4倍左右。通过大量实验，BERT模型再次刷新了11个自然语言处理任务上的最好成绩，是目前预训练方法中最优秀的模型。自此之后许多研究者开始着手于BERT模型的研究，如Liu等人 [ 15 ] 将预训练的BERT模型和多任务学习进行结合，以求获取更好的效果。Sun等人 [ 16 ] 通过修改模型的输入处理，将单句分类问题改造成BERT更擅长的双句分类问题进行处理。Sun等 [ 17 ] 着重研究了BERT在多个文本分类任务上的表现，详细分析了BERT的特点与优势。 然而，本文发现BERT模型在处理中文文本时，由于遮蔽语言模型只会遮蔽并预测单个的中文字符，而不是完整的中文单词，且输入模型的向量中，缺少中文单词位置信息的原因，导致模型构建的中文词向量表示差，分类准确率不如英语等其他语言。为了解决BERT处理中文时存在的不足，本文提出了一种基于BERT的子词级中文文本分类方法。在遮蔽语言模型中，通过子词级的文本表达，和独特的子词级遮蔽方法，实现了对完整中文单词的遮蔽。同时修改了BERT模型的输入处理，加入中文单词位置嵌入，弥补了中文单词位置的缺失。实验证明，相较于原始BERT模型，本文提出的方法在面对中文时，拥有更好的词向量表达能力与分类准确率。
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user: 2. BERT相关理论 BERT模型的全称是基于预训练的深度双向Transformer语言模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，作为一种预训练模型，不同于卷积神经网络与循环神经网络，该模型使用Transformer模型的编码器部分作为模型的基础。得益于Transformer编码器的强大能力，BERT模型可以增加到非常深的深度，充分发掘深度神经网络模型的特性，提升模型准确率。 2.1. BERT模型的输入处理 BERT在设计之初就是为了构建出一个通用的语言模型，所以BERT在输入处理上充分考虑了各式各样任务的需求。BERT模型除了与Transformer一样在词向量嵌入(Token Embedding)的基础上添加位置嵌入(Position Embedding)之外，为了处理一些涉及句子对(Sentence Pair)的问题，还添加了句子位置嵌入(Segment Embedding)。如图1所示： 图1. BERT模型输入处理 由图1可知，每一个文本序列的首位添加了一个特殊标记[cls]，不同句子之间也添加了一个特殊标记[sep]。[cls]标记是最终输出时整个句子或句子对的特征表征，[sep]标记是句子之间的界线。 2.2. 遮蔽语言模型 遮蔽语言模型是BERT模型中使用的全新预测任务。与传统预测任务的词预测不同，该预测任务通过完全遮蔽的输入文本中的部分单词，使得预测被遮蔽单词时能充分考虑上下文信息，以一种更符合人类语言习惯的过程来学习表达词向量。在遮蔽语言模型中，为了获得更好的训练效果，会进行以下两步操作： 第一步为遮蔽区域的选择，在BERT中模型会随机选择15%的单词作为遮蔽区域。保证训练的有效性。 第二步为遮蔽方式的选择，在BERT中，为了解决遮蔽语言模型在完全遮蔽单词后，被遮蔽的单词将无法被下游任务感知，从而导致模型预处理阶段与微调阶段文本不统一的问题，在训练过程中对遮蔽词会选择以下三种遮蔽方式： a) 遮蔽词在训练中80%的时间会被特殊记号[mask]代替。如图2所示： 图2. BERT模型的遮蔽 b) 而在训练中10%的时间会被词典中的一个随机词代替。如图3所示： 图3. BERT模型的替换 c) 在剩下的10%的时间里遮蔽词会保持不变。如图4所示： 图4. BERT模型的不变 2.3. BERT模型的分类任务 BERT模型不同于卷积或循环等传统分类模型，该模型会在分类之前，先在大语料环境进行预训练。通过预训练后的BERT模型虽然可以直接用来分类，但是往往准确率较差，需要在特定任务的数据集上进行进一步的预训练，在该阶段，模型会在原先预训练的基础上使用目标数据再次进行如遮蔽语言模型或下一句预测任务，使自身的参数适用于目标数据，这相当于将模型从一般领域到目标领域进行了一次迁移学习。最后通过对两次预训练后的模型进行分类效果的精加工(Fine-tuning)，也就是微调训练后输出分类结果。BERT模型分类流程如图5所示： 图5. BERT模型训练流程 得益于预训练阶段后优秀的词向量表达与模型参数，模型能轻易地捕捉语句的深层抽象特征，所以模型微调阶段大多只是在训练输出层的参数和略微调整预训练模型而已，这保证了微调阶段的收敛速度和分类准确率。
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user: 3. 基于BERT模型的子词级文本分类方法 3.1. 中文子词级文本表示 本文使用的子词级粒度的文本表示最早应用于英文文本翻译任务中。通过词切片 [ 18 ] (Word Piece)的方法将英文单词再次切分，如“The highest mountain”这句话进行子词级表示后，结果如图6所示。虽然子词级的粒度小于词级，但是仍大于字符级，这就保证了子词级不会像字符级一样丢失文本语义信息，同时也解决了词级所需词汇库过大的问题。 图6. 英文子词级表示 而在中文使用子词级时，与英文的操作不同。在对文本进行分词处理后，会先区分单词中的词首和非词首字符，对所有非词首字符添加“##”号，并生成一行标记序列seg_labels，使用0来标记所有没添加“##”号的字符，使用1来标记添加了“##”号的字符，使用−1来标记其余标点符号与占位符等。该标记序列不仅区分了单词的界线，同时也标明了不需要处理的标点符号等，其具体操作如图7所示： 图7. BERT模型子词级文本表示 添加了“##”号的字符拥有与原字符不同的数字或矢量，这样在仅增加一倍的词汇库大小的情况下，能够保留中文单词的语义信息。同时由于中文子词级表示中，词首字符就像是单词的主键一样，通过词首能有效减少对中文单词的操作流程和难度，对于需要提出遮蔽完整中文单词，以及中文位置的标注方法的本文来说是必不可少的。所以本文模型选择子词级的文本表示粒度。 3.2. 子词级遮蔽方法 在BERT模型中，由于英文与中文语言结构的差异，遮蔽语言模型在中文中选择遮蔽区域时，只会选择中文的字符，而不是完整的中文单词，为了解决这个问题，本文提出一种使用子词级遮蔽方法的遮蔽语言模型。对章节2.2中提到的遮蔽语言模型两个步骤做出以下修改。 第一步遮蔽区域的选择中，在模型随机选用15%的遮蔽区域前，使用章节3.1中的得到的标记序列seg_labels，按照词首决定整个单词是否遮蔽的原则，重新整合中文字符关系，使待遮蔽区域可以覆盖整个中文单词，同时排除占位符与标点符号。该方法步骤的伪代码如表1所示： Table 1 Subword level masking area selection cod 输入：文本序列，标记序列seg_labels。 输出：整合遮蔽区域的文本序列。 1. for sent_index， token in enumerate(sent): \\遍历文本序列 2. seg_label = seg_labels[sent_index] \\将文本对应标记序列 3. if seg_label == -1: \\如果为标点符号与占位符，进入判断 4. if pos == -1：continue \\如果位置信息为空，跳过 5. else：遮蔽区域 = pos + num; pos = -1; num = 0 \\如果位置信息不为空，将位置信息加计数的区域设为待遮蔽区域。清空位置信息，清空计数 6. if seg_label == 0: \\如果为词首，进入判断 7. if pos == -1：pos = sent_index \\如果位置信息为空，记录词首位置 8. else：遮蔽区域 = pos + num; pos = sent_index; num = 0 \\如果位置信息不为空，将位置信息加计数的区域设为待遮蔽区域。更新位置信息，清空计数 9. if seg_label == 1: num += 1; continue \\如果为非词首，计数加一，跳向下一字符 表1. 子词级遮蔽区域选择代码 在第二步遮蔽方式的选择中，按照非词首的遮蔽方式是否同词首一致的区别，子词级遮蔽方法可以继续细分为两种： 第一种子词级随机遮蔽方法中，一个单词中每个字符是否会被遮蔽服从词首，但是遮蔽方式都是单独判断。在某一个时刻可能都不相同，如同随机一样，如图8所示： 图8. 子词级随机遮蔽方法 在第二种子词级遵从词首的遮蔽方法中，一个单词中非词首字符不再单独进行遮蔽方式的判断，而是同判断是否遮蔽时一样与词首保持一致。如图9所示： 图9. 子词级遵从词首遮蔽方法 这两种子词级遮蔽方法都可以实现对整个单词的遮蔽操作，但哪个方法在真实数据中词向量表达效果更好，本文将在下文进行对比实验。 3.3. 中文单词位置嵌入 使在文本分类中大多数都是单句分类任务，不需要考虑句子位置的信息。所以本文模型的输入处理放弃使用句子位置嵌入(Segment Embedding)。同时由于BERT中原本用来标记单词位置的位置嵌入(Position Embedding)在面对中文时，标记的只是中文字符的位置，缺失了单词的位置信息。所以本文提出一种子词级的中文单词位置嵌入(Word Position Embeddings)，使用章节3.1中得到的seg_labels序列标记的词首和非词首信息，对于不同字符： a) 遇到于词首与占位符，位置计数加一。 b) 遇到非词首时，位置计数与其对应词首一致。 如图10所示： 图10. 中文单词位置计数 并将模型的输入处理改为词向量嵌入(Token Embedding)，位置嵌入(Position Embedding)和单词嵌入(Word Position Embeddings)的总和，如图11所示： 图11. 中文单词位置嵌入
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user: 5. 结束语 本文就BERT模型对中文的文本分类任务进行了研究，提出的子词级文本分类方法能有效解决BERT模型面对中文时的不足，同时增加中文文本分类的准确率。但是在面对越来越多的网络文本时，BERT模型无法处理这类文本中容易出现的错别字问题，导致分类准确率下降。所以在下一步中，将尝试在微调阶段使用遮蔽语言模型中的遮蔽预测方法进行文本纠错。
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user: 摘 要 图像描述生成技术可以加速图文内容的生产，因而有着广泛的应用前景。为了满足实际需要，我们提出了一种基于编码–解码框架的新方法。我们的模型通过融合图像和文本特征作为输入来指导图像描述的生成，文本特征包含图像的关键词信息作为图像特征的补充。实验结果表明，关键词信息加强了图像到图像描述的映射，本文模型比未融合关键词信息的模型具有更好的性能，并且不同的关键词信息对图像描述的生成有一定的控制作用。 关键词 :图像描述生成，编码–解码框架，关键词信息，多模态融合 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 随着互联网的发展，图文内容已经成为互联网上的主要表现形式。图文内容的呈现形式可以提高网民的阅读体验。汽车门户网站通常会发布汽车产品信息来吸引网民的关注，从而促进产品的推广。这些内容通常由许多图像和相应的描述组成，而目前这些图像描述通常由人工进行撰写，然后发布到互联网上。对于大量图文信息需求量的情况，手动撰写描述是一项耗时且枯燥的工作。因此，图像描述自动生成技术具有很大的实用价值。它可以加速图文内容的生产和发布，从而吸引人们的关注。近年来，由于在神经机器翻译的成功应用 [ 1 ]，编码–解码框架被应用于图像描述生成技术中。 与基于MSCOCO [ 2 ] 和Flickr30k [ 3 ] 等数据集的研究不同，本文基于实际应用为汽车图像生成相应的中文描述句子。在我们的应用需求中，输入一组图像，然后为这组图像生成描述语句。对于相似的图像，我们希望生成倾向不同侧重点的描述句子，以实现内容的多样性。因此对于同一幅图像，我们期望控制其描述的侧重点。 考虑到我们数据集的特点，许多相似的图像可能具有不同侧重点的图像描述。例如，两张相似的图片(a)和(b)，图片(a)的描述是“发动机并没有显得多么暴躁，风格沉稳舒适。”，图片(b)的描述是“变速箱很聪明，为新车的行驶质感添色不少。”。它们具有完全不一样的侧重点的描述。 针对上述情况，我们需要研究为同一张图像生成不同侧重点的图像描述句子的方法。在实际应用中面临的挑战是如何确定图像的可能存在的侧重点和如何引导描述生成过程从而在相应的侧重点生成描述句子。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法，该方法利用多模态融合的思想，将文本信息和图像信息融合作为方法的输入。文本信息是图像信息的补充，用于指导模型往不同的侧重点生成描述句子。本文的主要贡献如下： 1) 提出了一种新的图像描述生成方法，该方法将关键词文本信息和图像信息相融合作为图像描述的输入，通过关键词信息来指导模型往不同的侧重点生成图像描述。 2) 我们使用自行开发的爬虫采集的真实数据集进行了实验。该数据集由2100个图像–关键词–描述对组成，每个图像对应一个中文描述和关键词列表。
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user: 2. 相关工作 近年来，随着深度学习的发展，编码–解码框架被广泛应用于图像描述生成领域，它将图像编码成视觉特征图，然后再由解码器将提取到的图像特征解码成自然语言句子。然而，基础的编码–解码框架仅捕获整个图像的全局特征，而在解码端每个步骤生成的单词通常与图像的特定区域相关 [ 4 ] [ 5 ]。为了解决图像特征和词语的对齐问题，学者在编码–解码框架中引入了注意力机制 [ 6 ] - [ 14 ]。例如，文献 [ 7 ] 提出了“软注意机制”和“硬注意机制”两种类型的注意力机制，使得解码器能够在每个时间步注意到图像不同的区域特征。其他一些研究也集中在视觉注意力机制上。然而，这些视觉注意机制通常没有考虑图像和文本之间的任何相关性。文献 [ 12 ] 提出了一种基于文本的视觉注意模型，该模型通过消除由先前生成的文本表示的显著对象来消除无关信息。注意力机制能够使得模型在每个时间步关注不同区域的特征，以便在解码器每个时间步对齐视觉和文本特征。 除了引入注意力机制外，很多研究基于编码器或解码器进行了改进。例如，文献 [ 14 ] 使用多实例学习(Multiple instance learning， MIL)来训练一个视觉单词检测器，其输出被视为最大熵语言模型的条件输入。文献 [ 15 ] 提出了一种新的特征提取方法，通过目标检测算法将图像特征提取为低层特征，由图像特征训练的属性检测器将属性特征提取为高层特征。文献 [ 16 ] 提出了一种由粗到细的方法，将原始图像描述分解为骨架句子及其属性，然后分别生成骨架句子和属性短语。 一些方法直接针对模型的评价指标对模型进行优化。由于这些指标通常是不可微的，因此几乎所有这些方法都是通过使用强化学习进行优化的 [ 17 ] [ 18 ]。 受到多模态数据融合的启发，我们的模型使用图像和文本特征作为输入，通过文本特征作为图像特征的补充可以加强图像到图像描述的映射，根据不同的文本特征指导图像描述的侧重点。