【摘 要】
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事件时序关系抽取是一项重要的自然语言理解任务,可以广泛应用于诸如知识图谱构建、问答系统等任务.已有事件时序关系抽取方法往往将该任务视为句子级事件对的分类问题,而基于有限的局部句子信息导致其抽取的事件时序关系的精度较低,且无法保证整体时序关系的全局一致性.针对此问题,提出一种融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法,使用基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的神经网络模型学习文章中事件对的时序关系表示,再利用自注意力机制融入上下文中其
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心 北京 100190;中国科学院大学 北京100049;中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京 100190;中国科学院计
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事件时序关系抽取是一项重要的自然语言理解任务,可以广泛应用于诸如知识图谱构建、问答系统等任务.已有事件时序关系抽取方法往往将该任务视为句子级事件对的分类问题,而基于有限的局部句子信息导致其抽取的事件时序关系的精度较低,且无法保证整体时序关系的全局一致性.针对此问题,提出一种融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法,使用基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的神经网络模型学习文章中事件对的时序关系表示,再利用自注意力机制融入上下文中其他事件对信息,从而得到更丰富的事件对时序关系表示用于时序关系分类通过 TB-Dense(timebank dense)和 M ATRES(multi-axis temporal relations for start-points)数据集的实验表明:此方法能够取得比当前主流的句子级方法更佳的抽取效果.
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面对日益提高的排放标准和日趋严格的环保执法的双重压力,在进水碳源不足的情况下,为追求稳定达标,大量投加药剂(如碳源、除磷药剂等)的现象在污水处理厂已较为普遍.采取强化反硝化过程、充分有效利用碳源、优化药剂投加控制等工艺优化和技术改造措施,实践证明效果显著,生物段总氮去除率从原来的40％～60％(加碳源)提高至70％～80％(不加碳源),全厂的药剂消耗从90万元/月下降到25万元/月,全年节约药剂费用约780万元,且出水水质更优、更稳定.着力于提高二级生物处理段的生物脱氮和生物除磷效率,避免单纯依赖外部碳源
供水行业不断发展,工程设计水平持续提高,然而,水厂的设计先于实际运行,在水厂投产后的实际运行中不可避免存在一些同原有设计预期认知存有偏差的地方.为此,锡东水厂二期的设计结合一期的实际运行进行了一些改进.为更深入进行水厂精细化的管理工作,结合锡东一、二期长时间的探索与优化运行,通过后评估,对工艺中不同的混凝方式、沉淀池水力条件及其出水方式、砂滤的进水方式以及尾水浓缩等进行了实际运行效果的对比分析.实践表明,机械混合较管式混合理论更优,但调节复杂,需在实践中进一步探索;沉淀池导流墙和出水指型槽的优化设置改善水
以河北某园区污水处理厂提标改造工程为研究对象,通过对污水厂来水组成调研、取样、化验分析、试验,确定水解酸化+MBR+臭氧催化氧化组合工艺为主要设计方案.根据调试及运行结果,MBR组合工艺系统运行稳定,出水达到《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)地表水Ⅳ类标准(除TN外),根据长期实际运行效果,出水CODCr≤30 mg/L、氨氮≤1 mg/L、TN≤10 mg/L、TP≤10 mg/L,SS≤0.7 mg/L,出水回用于当地景观水体.本项目的设计与实施为类似工业园区污水处理厂尤其是存在较高难