研究一种基于新型神经网络结构的自动作文评分模型,该模型包括双层长短时记忆(two-layer long short-term memory,LSTM)神经网络层和注意力机制层,模型输入层的词向量通过word embedding预训练谷歌文本库生成.相较于基于本地文本数据集预训练,预训练谷歌文本库生成的词向量含有更丰富的上下文语义信息及依赖关系;双层长短时记忆网络的下层抽取上下文语义信息及隐藏的上下文依赖关系,上层捕获更深层次的上下文依赖关系;注意力机制依据双层长短时记忆网络的输出计算注意力概率,以突出关键信息在文本中的重要程度.模型所使用数据集由Hewlett基金提供,并以二次加权kappa系数作为模型的评估指标.实验结果表明,对比其他基准模型(如双向LSTM模型和SKIPFLOW-LSTM模型等),基于注意力机制的双层LSTM模型所获二次加权kappa系数平均值最好.
亮桥是太阳黑子内部一种常见的结构,通常在亮桥区域会产生一系列的爆发活动,并对黑子演化产生影响。利用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)搭载的大气成像阵列(Atmospheric Imaging Assembly,AIA)极紫外成像数据和日震学与磁场成像仪(Helioseismic and Magnetic Imager,HMI)视向磁图和矢量磁图,通过统计大数据样本,表明亮桥与冕环之间的抑制特征具有一定的普遍性。冕环缺失区域主要位于亮桥锚定点附近的本影-半影边界上,在该区域,随着亮桥的演化和形态的改变,冕环也表现出显现和消失现象。通过分析HMI磁图数据,亮桥锚定区通常伴随着极性相反的小尺度磁场结构,可以推断亮桥锚定点区域的磁力线与周围相反极性的小尺度磁场结构相连,并形成短程闭合磁环,由于磁环的长度较短,无法延伸到日冕层,因此在日冕层无法观测到冕环。根据研究结果,提出了亮桥与冕环关系模型,用来解释亮桥与冕环之间的磁连接性,这个模型可以解释许多与亮桥相关的物理过程。
