医学论文精读笔记摘抄

大学论文读书笔记如何写要注意以下几个方面。首先要收集到和自己研究相关的资料文献，这样才能做到没有遗漏。其次，将每篇论文的中心意思摘抄出来，提炼出主要观点。然后再将另外的论文主要观点摘抄出来，这样一对比就很清楚每个作者的相同和不同了。最后是技术方面的，将所摘抄的论文分门别类的进行整理，以方便自己以后查找。

Objective To evaluate acute and long2term angiographic and clinical outcomes of longstent or multiple overlapped stents (length ≥ 20 mm) implantation for diffuse atherosclerosis lesions inoctogenarians. Methods Long stent or multiple overlapped stents implantation was performed on 111diffuse native coronary lesions ( Group O : 47 lesions in 44 octogenarians ; Group Y: 64 lesions in 58 patientsaged under 60) . Baseline demographic , lesion characteristic , angiographic and procedural details weresimilar in these 2 groups. Six2month clinical and angiographic follow2up was completed in all cases. In2hospital and long2term outcomes were evaluated. Results Procedure success was 100 %for both had in2hospital major adverse cardiac events (MACE) . There was no significant difference inangiographic binary restenosis ( ≥50 % diameter stenosis) rate between the groups at follow2up ( Group Ovs. Group Y, 1218 % vs1 1019 % at 32month , 2918 % vs. 2616 % at 62month , P > 0105) . The rates oftarget lesion revascularization and MACE at follow2up were less in Group Y, but it showed no statisticalsignificance (718 % vs. 1016 % and 816 % vs. 1114 % at 32month , 1516 % vs. 2314 % and 2017 % % at 62month , respectively , P > 0105) . Conclusions Long stent implantation for diffuse lesionsin octogenarians appears safe and feasible , with high procedural success and favorable long2term outcomes.

中医学的论文篇2 浅谈中医学与气功 【摘 要】 中医学的气的概念和气机的变化，对气功的理论和实践具有指导意义。大力整理和应用中医理论指导气功和学术非常必要。中医学对于气功的指导地位的提升有助于规范中医气功学的术语和临床技术规范。 【关键词】 气功;中医学;内养功 中医学中对气的论述是权威的、实用的。千百年来在临床运用中经过严格的实践检验，对中医的气的理解有助于气功练习和指导病人有效地习练功法健身祛病。历来气功的解释多趋于使用佛家和道家术语，而使用中医术语进行是对气功诠释有助于加深对气功术语和气功医疗操作的规范，而且易于接受。 “恬淡虚无，真气从之，精神内守，病安从来”。《黄帝内经·素问·上古天真论》中谈到了主观精神因素的平静恬淡，会使气机畅达回归到原来的自然状态，精神内守对于防病具有重要的作用。 1 关于气：何为气? 气，是不断运动着的具有很强活力的精微物质，具有物质、能量和信息的特性。气的生成来自于： 先天之精气：即受之于父母的先天禀赋之气。其生理功能的发挥有赖于肾藏之精气的生理功能; 水谷之精气：即饮食水谷经脾胃运化后所得的营养物质; 吸入之清气：即由肺吸入的自然界的清气。 其中先天之精气为基础，奠定了总体的根基，后天之气补充和滋养先天之气使之源源不断、生生不息、循环不止。水谷之精气和肺吸入的大自然之清新之气汇聚于胸中形成宗气，走息道司呼吸、贯心脉辅心行血。呼吸和心血的运行直接影响气血之运行，在气功中呼吸调节能很好的调节气血的运行可见一斑。 2 气的分布与分类 根据所在的部位、功能及来源的不同，气分可为以下三类。 元气：元气又称“原气”、“真气”，是人体最基本、最重要的气，也是人体生命活动的原动力。元气主要由肾所藏的先天之精化生，并受后天水谷精气的不断补充和培养。元气根源于肾，通过三焦而循行全身，内至脏腑，外达肌肤腠理，无处不在。元气的主要功能是推动和促进人体的生长发育，温煦和激发脏腑、经络、组织器官的生理活动。因此说元气是维持人体生命活动的最基本的物质。机体的元气充沛，则各脏腑、经络等组织器官的活力就旺盛;反之就会因元气虚衰而产生种种病变。 在气功练习中，动功能使气机调达，推动元气敷布三焦。静功意守丹田则有温补元气的功效，在练习中动静结合达到完美的练功效果。 宗气：宗气是积于胸中之气，属后天之气的范畴。由肺吸入之清气和脾胃运化的水谷精气结合而生成。因此，肺的呼吸功能和脾胃之运化功能的强弱，直接与宗气的盛衰密切相关。宗气在胸中积聚之处，称为“气海”，又名为膻中。 宗气的主要功能表现在两个方面：一是上走息道以司呼吸。凡语言、声音、呼吸的强弱，都与宗气的盛衰有关。二是贯注心脉以行气血。凡气血的运行、肢体的温度和活动能力、视听的感觉能力、心搏的强弱及其节律等，均与宗气的盛衰有关。若宗气不足，临床可见语声低微、呼吸微弱、脉软无力等症。 呼吸的停闭调节有助于宗气的生成和运行，改善气血的运行，加强心肺的功能，心主神明、主血脉、为一身之大主，肺主气，为脏腑之华盖，为相辅之官，心肺功能的提高对于防病治病是非常重要的，习练气功不能不行呼吸之功以改善一身之气血状态，气功一词由兹而生不足为奇。 营气：营气是行于脉中而具有营养作用的气，主要由脾胃运化的水谷精气所化生。因其富有营养，于脉中营运不休，故称之为营气。营气是血液的重要组成部分，与血关系密切，可分不可离，故常常将“营血”并称。营气与卫气相对而言，属于阴，故又称“营阴”。 营气的生理功能主要表现在营养和化生血液两个方面，水谷精微中的精华部分是营气的主要成分，是脏腑、经络等生理功能活动所必需的营养物质，同时又是血液的组成部分。 卫气：卫气的功能主要表现在防御、温煦和调节三个方面，包括护卫肌表，防御外邪入侵;温养脏腑、肌肉、皮毛;调节控制汗孔的开合和汗液的排泄，以维持体温的恒定。 调节脾胃功能的气功练习方法内养功是首选，早期时候的科研和临床都已证实。 3 气的功能 作为人体生命活动的基本物质，气的生理功能主要有以下五个方面。 推动作用：气的推动作用，是指气具有激发和促进作用。气是功能极强的精微物质，能激发和促进人体的生殖、生长与发育，以及各脏腑、经络等组织器官的生理功能;推动经气的运行、血液的循行，以及津液的生成、输布和排泄。 温煦作用：是指气通过气化产生热量，使人体温暖，驱除寒冷。气维持并调节着人体的正常体温，保证人体各脏腑组织器官及经络的生理活动，并使血液和津液能够始终正常运行而不致凝滞、停聚。 防御作用：正如《素问·刺法论》说：“正气存内，邪不可干。”是指气具有护卫全身肌表、防御外邪入侵的作用。一方面，气可以护卫肌表，防止外邪入侵;另一方面，“邪之所凑，其气必虚”之说(《素问·评热病论》)，气又可以与入侵的邪气作斗争，以驱邪外出。 固摄作用：气的固摄作用，主要是指气可以保持胃、肾、子宫、大肠等脏腑器官位置的相对稳定;统摄血液防止其溢于脉外;控制和调节汗液、尿液、唾液的分泌和排泄，防止体液流失;固藏精液以防遗精滑泄。 气化作用：气化是指通过气的运动而产生的各种生理功能效应，气化过程就是物质转化和能量转化的过程。具体表现在精、气、血、津液各自的新陈代谢及其相互转化。如食物转化成水谷精微，然后再化生为气、血、津液等;津液经过代谢，转化成汗液和尿液等。 气的各种功能相互配合，相互为用，共同维持着人体的正常生理活动。比如，气的推动作用和气的固摄作用相反相成，一方面，气推动血液的运行和津液的输布、排泄;另一方面，气又控制和调节着血液和津液的分泌、运行和排泄。推动和固摄的相互协调，使正常的功能活动得以维持。 4 气机：气的运动形式 气机，即是气的运动。气运动的基本形式包括升、降、出、入四个方面，并体现在脏腑、经络、组织、器官的生理活动之中。人体之气流行于全身各脏腑、经络等组织器官，无处不在，推动和激发着人体的各种生理活动，因而气的功能是通过气机来实现的。升与降，出与入，以及升降与出入，相互为用，相反相成，共同完成人体内部及其与外界环境之间的气化过程。升者升其阳，降者降其阴，出者吐其故，入者纳其新。升降出入是机体生命活动的基本过程，存在于生命过程的始终，是生命规律的高度概括。五脏中，心肺位置在上，在上者宜降;肝肾位置在下，在下者宜升;脾胃位置居中，通连上下，为升降出入的枢纽。如肺呼气为出，吸气为入，宣发为升，肃降为降。六腑则传化物而不藏，以通为用，以降为顺。气机的升降出入应当保持协调、平衡，才能维持正常的生理活动。 气机失常又称气机失调，是气的运动紊乱，影响正常的生理功能而形成疾病。在疾病发生、发展的过程中，由于致病因素的作用，而引起人体内气的升降出入运动的紊乱，导致体内出现气滞、气逆、气陷、气闭、气脱的病理状态。 气机失常是人体生理功能及其相互关系出现紊乱的概括，也是疾病发生、发展、变化与转归的内在表现。 气滞 “滞”是指阻塞，不畅之意。气滞，是指气机郁滞而阻塞不畅的病理状态。 气滞的发生多与情志不畅、痰饮、水湿、食积、瘀血、结石等阻滞有关。由于上述因素，影响到局部或全身气的运行，形成气机郁滞不畅，可出现胀满、疼痛。“气行则血行，气滞则血瘀”，因此气滞可导致血行滞涩，而形成瘀血。若气滞导致水湿停滞，则可形成痰饮。 气滞还可以使某些脏腑功能失调而形成脏腑气滞，常见的肺气、肝气和脾胃气滞，可见脘腹胀痛，时作时止，得矢气、嗳气则舒，以及完谷不化等症。 气逆 “逆”是违背，不顺从之意。气逆，是指体内气机升降失常，当升者升之太过，或当降者不降而上逆的病理状态。气逆的发生，多由情志内伤、饮食寒温不适、痰浊壅阻及外邪侵袭等所致，与肝、肺、胃等脏腑关系密切。因肝主疏泄，升泄太过，肝气上逆，可见头痛而胀、目赤面红、烦躁易怒等症状，甚则导致血随气逆，出现咳血、吐血、中风、昏厥等症。因肺主肃降，肺失肃降而致肺气上逆，则见咳嗽、气喘、痰鸣等症。胃主降，胃失和降，则胃气上逆，而见呕吐、嗳气、呢逆、腹胀等症状。 气陷 “陷”是升举无力，不足之意。气陷，是指在气虚的情况下，以气的上升不及和升举无力为主要特征的病理状态。气陷的发生常因素体虚弱，久病耗伤或思虑劳倦等所致。气陷多发生于脾脏，故又称“中气下陷”。脾主升清，一方面上输水谷精微于头目清窍，另一方面托举维系人体内脏器官位置的相对恒定。因此，在气虚升举无力的情况下，既可导致清气不能上养头目清窍，而见头晕、眼花、耳鸣等症;又可出现脏腑器官的维系乏力，而引起某些内脏的下垂，如胃下垂、子宫下垂、脱肛等;还可兼见脘腹或腰腹胀满重坠、便意频频等症。此外，因气陷是因气虚发展而来的，故临床中常见疲乏无力、气短声低、少气懒言、面色不华、脉弱无力等气虚征象。 气闭 “闭”为闭塞，不能外达之意。气闭，是指气之出入障碍，气不能外达，闭郁结聚于内，而出现的突然闭厥的病理状态。气闭多于情志刺激而气郁之极，或痰饮、外邪、秽浊之气阻阔气机所致。其发生，可因外感寒邪，束于肌表，阳郁而不达而无汗，感受秽浊之气而致闭厥、外感热病过程中的热盛内厥、突然遭受巨大的精神刺激所致的气厥等。临床上，还可因气机闭郁，壅于心胸，闭塞清窍，可见突然昏倒、不省人事;阳气内郁，不能外达，则见四肢逆冷，拘挛、两拳握固、牙关紧闭;肺气闭郁，气道阻滞，则见呼吸困难、气急鼻煽、面青唇紫;气闭于腑，则见二便不通。 气脱 “脱”即脱落、不内守之意。气脱，是指气不内守，大量向外逸脱，从而导致全身性严重气虚不足，出现功能突然衰竭的病理状态。气脱多由正不敌邪、正气骤伤，或正气长期持续耗损而衰弱，以致气不内守而外脱;或因大出血、大汗出、大吐泻等，使气随血脱或气随津泄所致。临床上，因气大量外散脱失，脏腑功能突然衰竭，常出现面色苍白、汗出不止、目闭口开、手撒肢冷、脉微欲绝等危象。 5 病因中七情对于气机的影响 七情的致病特性 过度的情志活动可以直接干扰气机运动，造成气机的紊乱，如怒则气上，惊则气乱，恐则气下，思则气结等，气功的练习可以干预气机运动，气机平和则机体有机会得到修复，阻断了致病因素。内养功初级静功中松静筑基法，在自然呼吸同时配合松静的练习，使大脑和身体同时放松和入静，改善和提高机体的内环境，使身体处于较舒适的状态，而得到将息温养。 七情内伤直接影响其相应内脏，使其脏腑气机逆乱，气血失调，导致疾病的发生。 直接伤及内脏 不同的情志刺激可伤及相应的脏腑。因为人体是一个以五脏为中心的有机整体，而心是五脏六腑的统帅，它主宰着人的心理、情志活动。为此，七情致病均可损及心，并影响到其他脏腑，在七情致病中心起主导作用。另外，心主血藏神，肝藏血主疏泄，脾主运化为气血生化之源，又为气机升降的枢纽。故情志致病，以心肝脾三脏失调为多见。如过喜、惊吓、思虑劳神均可伤心，致心神不宁，症见心悸、失眠、健忘，甚则精神失常。郁怒伤肝，肝气郁结，证见两胁胀痛、善太息或咽中似有异物梗阻;妇女可见月经不调、痛经、闭经等。肝气上逆，出现呕血、面红耳赤、晕厥。思虑忧愁伤脾，脾失健运，见食欲不振、脘腹胀满、大便溏泄等症。若思虑劳神，不仅损伤心脾，而且可导致心脾两虚，同时会出现上述心神不宁及脾失健运的兼症。 影响脏腑气机 七情对内脏的直接损伤主要为影响脏腑气机，气血运行紊乱。《素问·举痛论》说：“怒则气上，喜则气缓，悲则气消，恐则气下……惊则气乱，思则气结。” 怒则气上，致肝气横逆上冲，血随气逆并走于上，见头胀痛、面红目赤或呕血，甚则昏厥卒倒。喜则气缓，包括两个方面，一是可缓和精神紧张，营卫通利;二是暴喜过度，致心气涣散，神不守舍，见精神不集中，甚则失神狂乱。悲则气消，过度悲忧损伤肺气，使肺气抑郁，意志消沉，见气短声低、倦怠乏力、精神萎靡不振。恐则气下，恐惧过度，使肾气不固，气泄于下，见溺频、溲多或二便失禁，甚则面白、昏厥、遗精。惊则气乱，突受惊吓，损伤心气，致心无所倚，神无所归，见心悸、惊惶失措。思则气结，思虑劳神过度，伤神损脾，致气机郁结，脾运无力，见食欲减退、脘腹胀满、便溏等。 七情的变化可以直接影响病情的发展 情绪波动可使病情加重或急剧恶化，如肝阳上亢证，情绪的波动可诱发中风偏瘫，此时对于情绪的调摄，运用气功调神之法使患者能处于安静愉悦的状态，则可以避免和阻断，能处于安静愉悦。 6 气功对于气机的干预 气功练习中，调神运用合理的良性意念替代和阻断不良情绪的侵扰，达到治病求本的目的。 动功的练习可以使身体的气机得到调整，动功的练习在中医里也与中医肝藏血，主筋，主疏泄行气。 气功通过三调的合理练习，对身心有序的调节，可以安神定志、养气、行气活血、舒筋通络，达到健身祛病的目的。动功如内养功动功、五禽戏、八段锦等。吐纳如内养功的停闭呼吸法、六字诀等功法，辨证选功、辨证练功，符合中医学理论的规律，合理的使用三调为宗技术，指导患者通过调神、调息、调身高效而安全的练功、养生祛病，练养结合来调达气机。 在气功的练习中，随着功夫的提高会逐渐形成自然的深长的腹式呼吸，提高消化系统的功能，自然提高了水谷精气的形成。使宗气生成和气血的生成有了生化之源。深长呼吸更能获得充足的自然清新之气，使宗气更加充足，气血的运行动力更强劲。 在气功练习中，由于是自我调控的功夫和技能，故在很多急重的情况下是很难完成这一技术操作的，所以在一定的程度上气功的练习需要在缓则治本的阶段来使用，对于气功自我练习的适应症上亦以慢性病或疾病的恢复期为主，总之，是以病人自身能够完成操作为前提。 总 结 通过上述的这些内容从生理到病因病机，中医学对于气的论述和实践运用都是完善而成熟的，用于临床亦行之有效。气功学，尤其是中医气功学或医学气功、医疗气功如何在中医理论指导下，合理指导病患者辨证的习练气功，是我们中医气功学研究的的主要目标和方向。 猜你喜欢： 1. 中医学职称论文 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【阅读笔记一】 Lattice-Based Recurrent Neural Network, Encoders for Neural Machine Translation （ Jinsong Su et al. ） 摘要介绍： NMT神经机器翻译很大程度上依赖于词级建模来学习输入句子的语义表示。 对于处理没有自然语言分隔符的语言（比如中文），需要首先进行标记，这就产生了 两个问题：1）为源句子模型找到最优标记粒度的难度很大，粗粒度导致数据稀疏，细粒度导致有用信息丢失；2）难度大就容易造成错误，产生的错误会带到NMT的编码器中去，影响源句子的表示。 基于这两个问题，为了更好地进行源句建模，有必要向NMT提供多个标记化，而不是单一的标记化序列。 本文提出了一种 基于词格的递归神经网络 NMT编码器：1）以压缩编码多个标记字格作为输入；2）并在前面的时间步骤中学习从任意多个输入和隐藏状态生成新的隐藏状态。 字格是许多标记化的压缩表示，基于词格的编码器不仅减轻了最佳标记方式的标记错误( 1-best tokenization errors)的负面影响，而且更具有表达性和嵌入输入句子的灵活性。   NMT特点： 传统的统计机器翻译模拟管道(pipeline)中源语言和目标语言之间的潜在结构和对应关系， NMT则是训练了一个统一的编码-解码神经网络，其中编码器将输入的句子映射成固定长度的向量，解码器从编码的向量生成翻译。基于词格的递归神经网络 NMT ： 本文调查和比较了两个基于词格的RNN编码器： 1).浅度词格GRU编码器：基于来自多个采用标准GRU体系结构的标记的输入和隐藏状态的组合； 2).深度词格GRU编码器：它学习并更新门、输入和隐藏状态的特定标记向量（tokenization-specific vector），然后为当前单元生成隐藏状态向量。 在这两种编码器中，可以同时利用许多不同的标记来进行输入句子建模。结论： 与标准的RNN编码器相比，本文的编码器同时利用输入和前面的隐藏状态，依赖于 多个标记 来为源语句建模。因此，它们不仅减少了1-best tokenization errors的传播，而且比标准编码器更具表现力和灵活性。 汉英互译的实验结果表明，本文的编码器在各种基线上都有显著的改进。 展望： 本文的网络结构依赖于源句的词格。 扩展模型，将分割模型合并到源句表示学习中 。通过这种方式，符号化和翻译可以相互协作。此外， 更好的组合策略来改进编码器 。验证实验： 为了验证所提出的编码器的有效性，我们对汉英翻译任务进行了实验。 实验结果表明: (1)利用词界信息学习准确嵌入输入的汉语句子是十分必要的; (2)基于词格的RNN编码器在NMT方面优于标准RNN编码器。据我们所知，这是第一次尝试在词格上构建NMT。实验部分： 1.数据集 对NIST汉英翻译任务中提出的编码器进行了评估： 训练数据集：LDC2002E18、LDC2003E07、LDC2003E14、LDC2004T07、LDC2004T08和LDC2005T06中提取的125万对句子，其中中文单词2790万，英文单词3450万。 验证数据集：NIST 2005数据集 测试数据集：NIST 2002、2003、2004、2006和2008数据集。 使用斯坦福大学发布的toolkit2在CTB、PKU和MSR语料库上训练分词器以获得汉语句子格。 为了有效的训练神经网络，我们使用了中、英文最常用的50K单词作为我们的词汇。CTB、北大、MSR、lattice语料库中的汉语词汇占、、、，英语词汇占。2.实验结果： 字符覆盖比率： 翻译质量： 使用1-best分词的NMT解码实验： 模型： Word Lattice Lattice模型完全独立于分词，但由于可以在上下文中自由选择词汇来消除歧义，因此在使用单词信息时更加有效。 两种基于词格的RNN 编码器 【阅读笔记二】 基于 BLSTM 的命名实体识别方法（ fenget al. ） 摘要介绍： 对于（1）监督学习语料不足；（2）RNN 无法很好地处理长距离依赖问题, 并且训练算法存在梯度消失或爆炸问题 基于三点考虑：（1）文本是否被识别为命名实体与其上下文有关, 也与 构成命名实体的每个字及字序 有关；（2）考虑标注序列中标签间的相关性, 对本文提出的模型的代价函数进行约束, 在小的训练数据上尽可能挖掘有价值的信息 , 以提高命名实体识别的效果；（3）传统识别方法中的人工特征和领域知识对命名实体的识别效果的提升有重要影响, 但设计人工特征和获取领域知识的代价昂贵。 因此，本文提出了一种利用神经网络模型解决命名实体识别问题的有效方法, 该方法不直接依赖人工特征和外部资源, 只是利用了少量的监督数据、 领域知识和大量的无标注数据, 解决了目前的机器学习方法中过度依赖人工特征和领域知识及语料不足的问题。本文提出的命名实体识别方法中融入了词语的上下文信息、 词语的前后缀信息和领域词典, 将这种信息特征化为词的分布表示特征; 考虑了词语的标签之间的约束关系, 进一步提高了识别的效果。 展望： 本文只是顺序地读取数据对命名实体进行识别, 每个词语对命名实体的影响同等重要, 并没有考虑不同的词语对命名实体的不同影响,如何将深度学习的 注意力机制 引入本文的模型中、 重点关注对命名实体识别有重要影响的词语, 是进一步需要解决的问题。 实验部分： 数据集： DataSet1（大规模无标注语料）、DataSet2（标注语料）、DataSet3（命名实体识别标注语料） DataSet4（本文将DataSet2 和DataSet3 中的标签进行 删除, 并 拆分 为 字符序列数据, 得到的数据集） DataSet5（选择搜狗输入法词库中的部分数据[, 包括常见的中国人名、中国地名、 国家机关组织机构名, 拆分为 字符序列数据） 样本分类：TP  FP  TN  FN 评价指标：精确率(Precision,P)、召回率 (Recall, R) 、F 测度值 (F-score,F) 、敏感度 (Sensitivity, Sent) 、特异性 (Specificity,Spec) 、1-特异性(1GSpec) 、 准确率(Accuracy,Acc) 实验结果： 实验影响因素： 地名和机构名这两类命名实体的长度通常较人名长, 而且构成复杂,由基于上下文的词向量和BLSTM_Ec 模型训练得到的词向量对识别效果有积极的影响。    人名词语长度较短、人名的姓氏和名字没有较强的约束关系、人名词典中的人名与待识别的文本中的人名实体没有很强的相关性, 因此前后缀信息、标签约束信息和领域知识对人名这类实体有一定的影响, 但影响不大。 模型： 其中，Ec为字符级向量；Ew为基于上下文词语的词向量。 【阅读笔记一】 An Empirical Study of Automatic Chinese Word Segmentation for Spoken Language Understanding and Named Entity Recognition （ Luo et al. ） 背景： 在英语文本中，句子是用空格分隔的单词序列。中文句子则是没有自然分隔符的字符串（其他类似语言：阿拉伯语、日语），汉语处理任务的第一步是识别句子中的单词序列，在合适的位置作边界标记。在中文文本中分词可以一定程度消歧义。分词通常被认为是许多中文自然语言处理任务的第一步，但它对这些后续任务的影响相对研究较少。 摘要介绍： 目前主要存在问题是1）在对新数据应用现有的分词器时的不匹配问题；2）一个更好的分词器是否能产生更好的后续NLP任务性能。 对于以上问题，本文提出三种方法： 1 ）在后续的任务中使用分词输出作为额外的特征，这比使用分词单元更能抵抗错误传播。 2 ）使用从后续任务训练数据中获得的部分标记数据对现有的分词器进行改进，进一步提高了端到端的性能。 3 ）利用了分词输出的 n-best 表，使得后续的任务对分词错误不那么敏感。 中文分词的任务主要是：1）识别句子中的单词序列。2）在合适的位置标记边界。 总结： 本文提出三种方法：利用分词输出作为附加特征；进行局部学习自适应；利用n-best表。 另外还研究了CWS在三种不同情况下的影响: 1）当域数据没有单词边界信息时，由公共域外数据构建的单词分段器能够提高端到端性能，将其与从人类注释派生的部分标记数据进行调整可以进一步提高性能。2）将n-best词分段边缘化会带来进一步的改进，当领域分词可用时，使用领域数据本身训练的词分段者有更好的CWS性能，但不一定有更好的端到端任务性能。一个在训练和测试数据上表现更 平衡 的词段器可以获得更好的端到端性能。3）在手工分割测试数据时，分词确实对任务有很大帮助，分词可以减少后续NLP任务的模糊性。 未来可能方向：顺序堆叠两层CRF，一层用于分词，一层用于后续任务。除了序列标记问题，探讨更多后续任务。 实验（ NER 部分）： 对于使用的NER数据，域训练和测试数据都有词界信息。这里讨论用域内数据训练的分词器和公开可用数据之间的区别(第二种情况)。分词性能与端到端后续任务之间的关系。 实验数据：使用第三个SIGHAN中文处理Bakeoff的基准NER数据(SIGHAN-3) (Levow, 2006)。训练集数据：46364句，测试集数据：4365句。这些数据都被标注了单词边界和NER信息。 实验结果：