18、多词表达式统计提取器与多区域弹性问题求解方法

多词表达式统计提取器与多区域弹性问题求解方法

1. 多词表达式统计提取器改进

在多词表达式（MWE）的统计提取方面，提出了一种对LocalMaxs统计提取器的改进方法。该方法显著提高了其精度值，在四种自然语言的测试中得到了验证。

具体改进措施如下：
- 停用词限制 ：要求MWE最左边或最右边的词不能是停用词。
- 均值替换 ：在评估n - 元语法在其邻域上下文中内聚性的相对重要性的准则中，用广义均值替换算术均值。

这种改进保持了语言独立性，使LocalMaxs提取器的精度提高了约12 - 13%，在测试的语言语料库中达到了约80%。此外，还提出了一种自动识别每个工作语料库停用词的新方法，该方法同时考虑了每个单词的音节数和相邻n - 元语法的数量。与仅使用词频相比，通过与语言无关的统计方法，该方法在识别排名前n的停用词时提高了精度，并且不依赖于可能某些语言不可用的预定义停用词列表，还可作为单语或多语语料库的通用工具。

2. 多区域弹性问题中的PIES方法

2.1 引言

在许多弹性问题中，所考虑的物体由不同材料组成，或者材料的力学性能（如杨氏模量、泊松比）呈分段变化。不同的数值方法处理这类问题的方式差异很大：
- 有限元法（FEM） ：无论问题如何，整体策略较为通用，将整个物体划分为有限元，可对这些单元赋予相同或不同的材料属性，能自动考虑不同材料，但所需的单元和节点数量最多。
- 边界元法（BEM） ：通过将建模限制在边界上，减