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[目的/意义]开展面向数字人文的古籍触发动词识别及分类研究,对于古籍文本的深层次挖掘和内容揭示具有重大的意义。本文利用深度学习分类算法,探索依据古籍触发词进行事件句文本多元分类的自动化方法。[方法/过程]在构建了典籍事件触发词分类体系和触发词典的基础上,选取4个不同类别的事件句文本作为实验数据,利用Onehot和Tokenizer对类别标签和句子文本进行分别编码后,输入Bi-LSTM模型中训练分类器,并通过调整参数设置了对比实验,采取通用的评价指标分析了分类器的性能。[结果/结论]经过多次训练和调整之后得到的分类器,在测试集的评估中精确度达到了0.95,证明基于深度学习的实验方法和构建的触发词数据集能够有效的帮助我们实现古籍事件句文本的自动化多元分类。 相似文献
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轴向射水减弱尾水管低频压力脉动试验 总被引：2，自引：0，他引：2
设计了一种从蜗壳引水通过泄水锥向尾水管内进行轴向射水的结构,实现减弱尾水管内低频压力脉动.对轴向射水和无射水情况下混流式水轮机内部压力脉动进行了模型试验研究.分析了4种部分负荷工况轴向射水和无射水时水轮机内部压力脉动幅值特性和频率特性,研究了轴向射水减弱尾水管低频压力脉动的效果.研究表明,在部分负荷工况下尾水管中存在螺旋涡带并引起尾水管壁处强烈的低频压力脉动,其频率约是1/5转频,该低频压力脉动是引起水轮机不稳定运行的主要原因;实施轴向射水后,在各部分负荷工况尾水管中低频压力脉动幅值都有明显减弱,但涡带频率基本保持不变.轴向射水使涡带向下游移动并对双涡带结构起到抑制作用. 相似文献
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射水减弱混流式水轮机尾水管内压力脉动的数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
选用RNGk-ε湍流模型,对一台混流式模型水轮机在部分负荷工况下的流动进行了全流道三维瞬态湍流数值模拟.数值计算结果与模型试验结果进行了比较,成功预测了水轮机尾水管内压力脉动的幅值与频率特性.从混流式水轮机泄水锥处向尾水管内射水可减弱尾水管内低频压力脉动,对射水后水轮机内的流动进行了数值模拟.计算结果表明,通过射水可以有效减弱尾水管内的压力脉动,减小压力脉动幅值.随着射水量的增加,压力脉动幅值减小更加明显,但是同时会导致水轮机效率的下降.为了尽可能大的减小压力脉动幅值,并兼顾水轮机效率,建议选择0.03～0.05倍该工况流量的射水量.此时,水轮机压力脉动幅值降低明显,而水轮机效率下降不大. 相似文献
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