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煤矿企业团委思想政治工作的创新路径

中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 2023年第4期 174-177页

作者：孔博洋霍州煤电吕临能化公司山西临汾033200

煤矿产业是重要的社会支柱产业,对社会经济的发展有推动作用。得益于科学技术的持续进步,煤矿企业的生产迎来全新的发展契机,煤矿生产自动化、智能化等特征突出,生产质量、效率、效益协同进步。但在煤矿企业良好发展的同时,仍存在员工... 详细信息

煤矿产业是重要的社会支柱产业,对社会经济的发展有推动作用。得益于科学技术的持续进步,煤矿企业的生产迎来全新的发展契机,煤矿生产自动化、智能化等特征突出,生产质量、效率、效益协同进步。但在煤矿企业良好发展的同时,仍存在员工态度不端正、工作消极等问题,不利于前沿技术在煤矿生产领域的发挥,乃至阻碍煤矿企业的发展。鉴于此,本文以煤矿团委思想政治工作为切入点,阐述此项工作的重要性及特点,剖析新形势下煤矿企业团委思想政治工作的突出问题,探讨创新式发展策略,例如以目标为导向的工作策略、创新工作方式、优化工作内容、加强制度建设、营造企业文化、融入现代化技术等,竭力提高煤矿企业团委思想政治工作水平。

关键词：煤矿企业思想政治问题剖析应对策略创新式发展

基于多依赖图和知识融合的方面级情感分析模型

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浙江大学学报（工学版） 2024年第4期58卷 737-747,837页

作者：何勇禧韩虎孔博兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

方面级情感分析存在以下问题:句法依赖解析方式单一,语法信息的提取和利用不完善;外部知识库使用有限,无法提供足以判断情感的背景知识与信息;引入的知识过多,导致结论出现偏差.为此提出新的方面级情感分析模型,使用2种不同的句法解析... 详细信息

方面级情感分析存在以下问题:句法依赖解析方式单一,语法信息的提取和利用不完善;外部知识库使用有限,无法提供足以判断情感的背景知识与信息;引入的知识过多,导致结论出现偏差.为此提出新的方面级情感分析模型,使用2种不同的句法解析方式对句子构建2种句法依赖图.依据外部情感知识构建情感关系图,引入概念知识图谱增强句子中的方面词本体,构建与经过概念知识图谱增强的句子对应的可见矩阵.使用双通道图卷积神经网络处理依赖图、情感关系图与可视矩阵,融合依赖图与情感关系图,对特定方面的特征表示进行语义、句法双交互.实验结果表明,所提模型在多个数据集上的准确率和宏F1值均显著优于主流模型.

关键词：方面级情感分析多依赖图知识图谱图卷积网络情感知识概念知识

数字化传承背景下音乐档案的知识产权保护研究

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山西档案 2024年第8期 156-159页

作者：孔博浙江音乐学院杭州310024

音乐档案在文化传承中具有重要价值,但其数字化过程面临诸多知识产权问题。在梳理音乐档案内涵与类型的基础上,分析了数字化传承中知识产权保护的法律依据,指出了数字化传承使得音乐档案的知识产权客体形式、权利归属、保护内容发生重... 详细信息

音乐档案在文化传承中具有重要价值,但其数字化过程面临诸多知识产权问题。在梳理音乐档案内涵与类型的基础上,分析了数字化传承中知识产权保护的法律依据,指出了数字化传承使得音乐档案的知识产权客体形式、权利归属、保护内容发生重要变化,并产生了诸多侵权风险。为应对挑战,提出了明晰权属边界、协调多方利益、完善法律制度、创新技术保障、强化宣传教育等一系列策略建议,以期实现数字化传承与知识产权保护的平衡发展,更好地传播优秀音乐文化。

关键词：音乐档案知识产权档案管理数字化传承

等高线形态知识与图神经网络联合作用下的黄土地貌类型识别

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测绘学报 2024年第6期53卷 1154-1164页

作者：孔博艾廷华杨敏吴昊余华飞肖天元武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079

地貌类型识别是多因素联合影响下的复杂决策问题。由于地貌区域环境的广泛性、差异性及地学要素作用的复杂性,简单地引入人工智能方法,通过典型样本监督学习并不能获得该问题的满意结果。因此,本文尝试将等高线形态知识这种测绘自然智... 详细信息

地貌类型识别是多因素联合影响下的复杂决策问题。由于地貌区域环境的广泛性、差异性及地学要素作用的复杂性,简单地引入人工智能方法,通过典型样本监督学习并不能获得该问题的满意结果。因此,本文尝试将等高线形态知识这种测绘自然智能与人工智能结合,在地形形态表达规则和典型地貌类型样本训练联合驱动下,开展混合智能下黄土地貌类型识别研究,提出了整合等高线形态知识与带池化操作图神经网络(graph neural network,GNN)的地貌类型识别方法。本文方法将地貌单元的等高线建模为图结构,并将提取的等高线顶点的形态知识嵌入图节点中,采用带池化操作的GNN模型,挖掘图结构中的高层次特征和上下文信息,以识别地貌类型识别。试验结果证明了本文方法在黄土地貌类型识别上的有效性:在测试数据上获得了86.1%的F 1值,比两个对比方法高出3.0%~8.2%。

关键词：黄土地貌模式识别等高线数据图神经网络

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基于多定序尺度的图卷积网络方面级情感分析

计算机工程与应用 2024年

作者：穆一茹韩虎孔博兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心

方面级情感分析旨在预测给定句子中特定方面的情感极性。由于现有研究方法仅考虑单一语料信息，导致存在语料库词共现、评论语句语义结构、局部词汇序列等多种信息利用不全面和不充分的问题，为此提出一种基于多定序尺度的图卷积网络模... 详细信息

方面级情感分析旨在预测给定句子中特定方面的情感极性。由于现有研究方法仅考虑单一语料信息，导致存在语料库词共现、评论语句语义结构、局部词汇序列等多种信息利用不全面和不充分的问题，为此提出一种基于多定序尺度的图卷积网络模型。定序尺度分为语料库级、句子级、词汇级。首先，构造包含三个卷积模块的多定序尺度图卷积网络，其中，纵向全局语法依赖图卷积引入语料库全局词共现信息丰富语法表示；横向全局语义结构图卷积学习句子本身的语义结构信息；文本局部序列图卷积挖掘句子局部范围内的词汇序列信息。其次，利用混合注意力进一步增强语法和语义结构特征表示，并通过交互机制实现多种信息的共享与融合。最后，实验结果表明，该模型与经典模型ASGCN相比，在五个公开数据集上准确率分别提升了2.56%、2.85%、3.13%、2.58%、1.76%。与最新模型DGGCN和CRF-GCN相比，均取得了优异的情感分类效果，证实了该模型融合多种语料信息的有效性。

关键词：方面级情感分析图卷积网络多定序尺度混合注意力

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基于剪枝策略的知识增强方面级情感分析

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：韩虎孔博何勇禧徐学锋兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心

为了克服在方面级情感分析模型中因外部知识引入而造成的信息冗余与噪声干扰，提出一种基于剪枝策略的知识增强双通道图卷积网络模型。通道一构造一个语法图卷积模块，面向特定方面重构依赖树，利用剪枝策略去除与特定方面语法距离较远... 详细信息

为了克服在方面级情感分析模型中因外部知识引入而造成的信息冗余与噪声干扰，提出一种基于剪枝策略的知识增强双通道图卷积网络模型。通道一构造一个语法图卷积模块，面向特定方面重构依赖树，利用剪枝策略去除与特定方面语法距离较远以及无关的分支，使用情感知识进行补充，得到降噪后以特定方面为根节点的情感依赖树。通道二构造一个语义图卷积模块，通过门控注意力机制构建注意力权重矩阵，挖掘语义信息。最后，利用图卷积网络捕获语法信息和语义信息，并通过交互机制进行信息的共享与融合。在4个公开数据集Twitter，Rest14，Rest15，Rest16上的实验结果表明，该模型在克服噪声干扰方面是有效的，与其他基线模型相比，均取得了优异的分类效果。

关键词：方面级情感分析图卷积网络知识增强剪枝策略情感知识注意力机制

基于地学信息图谱的科西河流域滑坡空间分异研究

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地理科学 2024年第6期44卷 1111-1122页

作者：张建强黄宇陈容孔博中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041 东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013

以科西河流域滑坡为例,对滑坡信息图谱的概念和内容进行研究,归纳滑坡信息图谱由条件图谱、编目图谱、风险分布图谱和风险管理图谱组成,提出滑坡信息图谱按表达内容和功能的分类方法。基于滑坡条件图谱与编目图谱,采用空间统计的方法,... 详细信息

以科西河流域滑坡为例,对滑坡信息图谱的概念和内容进行研究,归纳滑坡信息图谱由条件图谱、编目图谱、风险分布图谱和风险管理图谱组成,提出滑坡信息图谱按表达内容和功能的分类方法。基于滑坡条件图谱与编目图谱,采用空间统计的方法,揭示了研究区滑坡垂直向和纬度向分布与演化的空间分异规律:滑坡在垂直向200~1 000 m的高程段内为数量高密度区,400~1 200 m和2 800~3 600 m高程段面积比例大,北纬26°42′00″N~26°48′00″N为数量高密度区,26°42′00″N~26°48′00″N和27°24′00″N~27°30′00″N滑坡面积比例较大;相比1992年滑坡,新增滑坡在垂直向200~1 000 m和2 800~3 600 m高程段数量密度高,在3 200~3 400 m高程段面积比例较大,北纬26°48′00″N~26°54′00″N和27°48′00″N~27°54′00″N为高数量密度区,27°24′00″N~27°42′00″N为高面积比例区。

关键词：地学信息图谱滑坡垂直地带性纬度地带性科西河流域

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融合分段式位置信息的图卷积中文关系抽取

计算机工程与应用 2024年

作者：王婷婷韩虎何勇禧孔博兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心

关系抽取任务旨在识别句子中实体间的语义关系。针对中文关系抽取任务中语义信息挖掘不充分以及引入语法依赖产生的噪声问题，提出一种融合分段式位置信息的图卷积中文关系抽取模型。一方面引入实体的位置信息，在初始文本上添加相对位... 详细信息

关系抽取任务旨在识别句子中实体间的语义关系。针对中文关系抽取任务中语义信息挖掘不充分以及引入语法依赖产生的噪声问题，提出一种融合分段式位置信息的图卷积中文关系抽取模型。一方面引入实体的位置信息，在初始文本上添加相对位置编码，通过分段卷积神经网络将实体位置信息集成到局部特征中，并引入门控注意力机制构建注意力权重矩阵，捕获全局语义特征。另一方面通过语法剪枝规则构建局部语法依赖图捕获语法信息，去除与特定实体语法距离较远且无关的分支来避免噪声干扰。最后，采用门控机制动态融合不同粒度的语义信息，实现不同类型信息的共享与互补。在三个公开中文数据集SanWen、FinRE和COAE2016上的实验结果表明，该模型可以有效捕获语义语法信息，对比基线模型表现出了较好的性能。

关键词：中文关系抽取图卷积网络分段式位置信息语法剪枝门控注意力

水环境中含硫有机微污染物：污染现状、去除技术及机理分析

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环境化学 2024年

作者：金丽丽孔博宁陆俊杰黄辉任洪强南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室

含硫有机微污染物在国内外自然水体中高频检出，其主要包含生产生活中广泛应用的含硫医药和农药，具有难降解性及生物毒性，已形成较高环境风险.本文系统总结了含硫有机微污染物的种类及典型污染物理化性质，全面综述了其在水环境中的... 详细信息

含硫有机微污染物在国内外自然水体中高频检出，其主要包含生产生活中广泛应用的含硫医药和农药，具有难降解性及生物毒性，已形成较高环境风险.本文系统总结了含硫有机微污染物的种类及典型污染物理化性质，全面综述了其在水环境中的来源、环境风险及污染现状，采用文献计量学方法重点分析了含硫有机微污染物的去除技术及机理，并从优化污染物高精确度检测手段、完善复合污染物风险评估方法、开发高选择性的污染控制技术、建立效价官能团-环境效应数据库、加强区域水循环体系协同治理5个方面展望了未来研究的热点趋势，以期为水环境中含硫有机微污染物的有效削减及风险防控提供参考.

关键词：含硫有机微污染物环境风险污染现状去除技术去除机理