构式的操作界定：认知固化与条件概率

学界对构式范畴的争议源于没有厘清其理论／ 操作层面,本文提出基于频次的认知固化可以作为构式的操作界定。认知固化的渐变性、层级性、动态性对应构式的原型性、抽象度、动态性。通过对英语本族语者的关系代词取舍开展基于条件概率的共现词分析发现：1）隐性／ 显性关系代词从句呈现基于条件概率的认知固化,可以被界定为构式;2）隐性关系代词从句比显性关系代词从句更加靠近具体词语层面,认知加工负载更小。     

以目的与背景知识为双条件的逻辑AKC

首先，我们构造以目的和背景知识为双条件的条件句系统AKC，给出它的一些证明论结果。其次，我们引入有序邻域语义，给出描述AKC的特征公理和推理规则的框架条件，证明AKC相对这些框架条件是框架可靠的。最后，我们证明AKC相对这些框架条件也是框架完全的。     

Nonparametric inferences for kurtosis and conditional kurtosis

Under the assumption of strictly stationary process, this paper proposes a nonparametric model to test the kurtosis and conditional kurtosis for risk time series. We apply this method to the daily returns of S&P500 index and the Shanghai Composite Index, and simulate GARCH data for verifying the efficiency of the presented model. Our results indicate that the risk series distribution is heavily tailed, but the historical information can make its future distribution light-tailed. However the far future distribution's tails are little affected by the historical data.     

基于清华汉语树库的时间表达式抽取模型构建研究

基于清华汉语树库,利用条件随机场,构建时间表达式知识抽取模型。为了确保模型的性能,统计分析时间表达式的内部和外部特征,并把确定的特征应用到模型的构建中。在语言特征模板基础上,在摘要语料上抽取验证表明,时间表达式抽取模型的调和平均值最高达到80.83%。     

海量食品安全事件下的命名实体识别研究

对食品安全事件当中的实体进行分析和识别,不仅有助于人们加深对食品安全事件的了解,而且有利于管理者应对食品安全事件。以食品安全事件的新闻报道文本为语料,通过系统地统计和分析人名和机构名的内部与外部特征,在制定的含有多个特征的识别模板的基础上,基于条件随机场模型,本文完成了对食品安全事件当中的机构名和人名这两个命名实体进行识别的任务。通过与最大熵模型的测试结果进行比较,实验表明条件随机场模型的整体性能比较突出,取得了较好的准确率和召回率。     

浅议逮捕证明标准——也谈如何破解羁押难题

逮捕作为我国《刑事诉讼法》规定的刑事强制措施之一,对于保障刑事诉讼活动的顺利进行起到了非常重要的作用。但是由于现行立法未能构造一个合理的逮捕标准,无法较好地规范司法,导致实践适用中出现了不少的问题,影响了逮捕制度功能的充分发挥,这引发了理论界的质疑和实务部门的反思,因此亟需给予切实的关注和研究。     

蚁群算法在Logit模型参数标定中的应用

Logit模型作为一种离散选择模型,被广泛地应用于交通需求预测,其中的交通方式选择是其应用的一个典型。建立logit模型最重要的步骤之一,便是对模型的参数进行标定。logit模型参数估计是极大似然估计,求解参数的算法一般使用NR法(Newton-Raphson)和DGP法(Davidon-Fetcher-Powellmethod),本文尝试采用一种新兴的人工智能算法-蚁群算法,来代替NR法和DGP法对logit模型的参数进行标定。最后结合一实例进行验证,并与NR算法下的结果进行对比,证明蚁群算法解决logit模型参数标定的可行性和合理性。     

基于ARCH族模型的中国出口集装箱运价指数波动特征

为改善中国出口集装箱运输市场预测的可靠性,选取上海航运交易所发布的样本区间为2000年1月7日至2012年8月31日中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)的周数据,对CCFI收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验.利用广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型描述CCFI波动的集聚性和敏感性,利用指数GARCH(EGARCH)模型分析CCFI波动的非对称性.结果表明,CCFI收益率序列是平稳的,集装箱运价波动具有反杠杆效应.该方法可为提高我国出口集装箱运输市场预测的可靠性提供参考.     

我国检察官不起诉裁量权的立法完善

目前,我国存在低不起诉率现状。改革和完善我国检察官的不起诉裁量权应当全面认识自由裁量权的价值和可能被滥用的倾向,通过扩大检察官不起诉裁量权的适用空间、改革不起诉的运作程序、建立和完善不起诉裁量权的制约和救济制度等措施,使检察官不起诉裁量权更加丰满,运作程序更加简化和规范,以体现其应有的价值和立法意旨,充分发挥其在构建和谐社会中的作用。     

Effect Analysis Using Nonlinear Structural Equation Mixture Modeling

In this article, we present an approach for comprehensive analysis of the effectiveness of interventions based on nonlinear structural equation mixture models (NSEMM). We provide definitions of average and conditional effects and show how they can be computed. We extend the traditional moderated regression approach to include latent continous and discrete (mixture) variables as well as their higher order interactions, quadratic or more general nonlinear relationships. This new approach can be considered a combination of the recently proposed EffectLiteR approach and the NSEMM approach. A key advantage of this synthesis is that it gives applied researchers the opportunity to gain greater insight into the effectiveness of the intervention. For example, it makes it possible to consider structural equation models for situations where the treatment is noneffective for extreme values of a latent covariate but is effective for medium values, as we illustrate using an example from the educational sciences.