面向中文文本的地质语义信息标注与语料库构建

实现文本中地质信息的结构化抽取、语义解析、可视化表达和知识图谱构建，将为地质大数据的深度挖掘与利用提供有力的数据基础和技术支撑。无论是采用传统统计模型还是深度学习模型，地质信息语义解析均需要已标注的语料库的支持。特别是，地质信息的文本描述具有领域性特征，无法通过通用自然语言语料迁移实现。因此，不同层次的地质信息标注语料库的构建成为地质语义信息解析的关键和基础。文章在分析中文文本中地质语义信息描述语言特点的基础上，从地质实体的时空和属性描述特征出发，清晰表达地质实体的各种语义关系，制定了中文文本的地质语义信息标注体系和标注规范，自主研发了“交互式地质语义信息标注工具”，解决了传统人工标注存在错误率高、重复工作量大等缺点，以矿产资源的中文研究文献和报告为数据源，构建了大规模地质语义信息标注语料库，较为有效地解决了当前相关标准和规模化标准数据匮乏的问题。     

长牡蛎(Crassostrea gigas)黑色壳表面微生物多样性的研究

为探究自然海区与室内养殖环境对软体动物壳色及壳表面细菌群落多样性的影响，以黑色壳长牡蛎（Crassostrea gigas）为研究对象，在自然海区与室内环境分别暂养30 d后，对长牡蛎的壳色及壳表面细菌群落的多样性和差异细菌功能进行分析。结果表明，室内养殖的黑壳长牡蛎出现较为明显的壳褪色现象，其黑色素含量显著下降，远低于自然海区养殖的黑壳长牡蛎。16S rRNA基因测序结果显示，变形杆菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、蓝细菌（Cyanobacteria）为长牡蛎壳表面的主要优势菌，其中变形杆菌的丰度超过50%。在门水平上，放线菌（Actinobacteria）、俭菌超门（Parcubateria）和Bacterial rice cluster 1（BRC1）在室内、外养殖长牡蛎之间存在较为显著的差异（P<0.05），而具有降解作用的放线菌和俭菌超门细菌在室内养殖的黑壳长牡蛎壳表面丰度较高。在属水平上，两组之间存在显著差异的细菌共计67种。该研究揭示了不同生境条件下，黑壳长牡蛎壳表面的微生物群落物种组成及差异，为解析长牡蛎壳色的形成机制提供了新的分析视角。     

点群目标空间分布主方向定量描述模型

目前点群目标空间分布主方向模型较少顾及分布密度对点群分布主方向判断的影响，针对此问题，提出一种点群目标空间分布主方向定量描述模型。基于点群的分布密度构建方向玫瑰图；利用统计加权算法，计算点群主方向，引入置信区间，得到点群的主方向分布范围。实验结果表明，文中模型较好地反映了分布密度对点群目标空间分布主方向的影响，计算结果与人类认知具有较高的一致性。