摘要：鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英-汉和OPUS英-法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。

摘要：板桥水库取水工程设计规模为35.2万m^(3)/d,采用自流管式固定取水构筑物,其主要建设内容包括取水头部、自流管、取水泵房、压力输水管线及配套设施等。其中,取水构筑物的位置经3种设计方案技术及经济性分析后确定,且取水头部采用六边形分层取水型式,因此可保证在不同季节和水位时取水水量和水质满足设计要求。并且经技术经济对比后确定取水泵采用运行效率较高、占地面积较小的立式混流泵,可减少工程投资,提高运行安全可靠性。同时工程设计中采取多种措施确保水库现状坝体安全、避免水源污染及保障防洪安全。综合分析水库交通、地质条件,并经多次考察论证后确定取水头部采用三节预制钢筋混凝土结构和浮运吊装的施工工艺,自流管采用沉管和顶管的施工工艺。实际运行结果表明取水量与进水水质均得到保障。