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垂直搜索引擎的研究与实现

垂直搜索引擎的研究与实现

作者：勾智楠河北科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的不断发展，计算机技术和个人电脑的普及，人们获取的信息的渠道得到极大丰富。在众多信息来源的方式中，互联网的影响越来越大，越来越广。通过互联网获取信息成为人们获取信息的主要方式之一。在Web信息以几何级数增... 详细信息

随着互联网技术的不断发展，计算机技术和个人电脑的普及，人们获取的信息的渠道得到极大丰富。在众多信息来源的方式中，互联网的影响越来越大，越来越广。通过互联网获取信息成为人们获取信息的主要方式之一。在Web信息以几何级数增长的情况下，传统的搜索引擎提供的服务已无法满足用户的需求，越来越多的用户对搜索引擎系统的智能化、人性化有了更高更新的要求，人们希望搜索引擎的检索结果能够更加准确，更能符合自己的个性化需求，这些新的需求给搜索引擎技术提出了更高的要求，垂直搜索引擎技术就是在这种背景下孕育而生。本文对垂直搜索引擎技术领域的应用问题进行了一些探索性的研究。首先分析了垂直搜索引擎的特点和工作原理;之后，重点研究了网络爬虫抓取工具Heritrix的内部构成及其运行机制，并使用Heritrix实现网页内容抓取;同时对所抓取的网页信息进行结构化抽取，并存储相关网页内容;之后，研究了Lucene的内部构成及其运行机制，并使用Lucene建立索引系统;研究了Lucene排序机制，并且对排序结果实现了优化;实现了一个完整的垂直搜索引擎系统，并对实验结果进行记录和分析。对企业网站产品的垂直搜索引擎系统设计，本设计研究提供了有实际意义的借鉴和参考。

关键词：垂直搜索引擎系统网络爬虫抓取信息结构化抽取建立索引排序机制

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融合混合表征的小样本关系抽取方法

计算机工程 2023年第8期49卷 63-68页

作者：刘昊鑫董超勾智楠高凯河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018 河北经贸大学信息技术学院石家庄050061

针对传统原型网络无法有效解决噪声数据带来的类原型偏差的问题,提出一种融合混合表征的小样本关系抽取方法,通过引入关系表述和实体提及作为辅助信息,并通过动态构建关系类别原型表示来提升模型对噪声数据的处理能力,进而获得更精确的... 详细信息

针对传统原型网络无法有效解决噪声数据带来的类原型偏差的问题,提出一种融合混合表征的小样本关系抽取方法,通过引入关系表述和实体提及作为辅助信息,并通过动态构建关系类别原型表示来提升模型对噪声数据的处理能力,进而获得更精确的原型判别性表示。首先,使用BERT预训练语言模型对文本进行特征提取,利用实体提及提取实体关系表示,构建局部原型,并设计关系注意力模块对关系表述和支持实例进行语义计算和关键特征选择;然后,提出基于混合表征的动态原型网络构建模块,分别利用局部原型和关系注意力模块动态构建实体表征类原型和关系表征类原型;最后,融合两者形成更具判别性的混合表征原型点,进一步增强原型的关系表示能力。实验结果表明,在公开数据集FewRel 1.0上,融合混合表征的小样本关系抽取方法相较于基线模型,在不同子任务设置下均取得了较高的准确率,最高可达96.26%,验证了所提方法能有效利用辅助信息缓解类原型偏差问题,获得较好的关系抽取效果。

关键词：关系抽取小样本学习原型网络注意力机制混合表征

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模糊综合评价法在瓦斯突出预警系统中的应用

煤炭技术 2022年第6期41卷 147-150页

作者：赵丁邵敏勾智楠石家庄工程职业学院石家庄050000 石家庄理工职业学院石家庄050000 河北经贸大学信息技术学院石家庄050061

煤与瓦斯突出造成的安全事故时有发生,定性的评价方法难以满足瓦斯突出预警的需求,因此将模糊评价法与层次分析法结合构建模糊综合评价体系对瓦斯突出进行预警。分析瓦斯突出的影响因素,构建瓦斯突出预警指标体系,对各指标进行分级,构... 详细信息

煤与瓦斯突出造成的安全事故时有发生,定性的评价方法难以满足瓦斯突出预警的需求,因此将模糊评价法与层次分析法结合构建模糊综合评价体系对瓦斯突出进行预警。分析瓦斯突出的影响因素,构建瓦斯突出预警指标体系,对各指标进行分级,构建其隶属度函数,确定模糊综合评价的分析流程。以1^(#)矿井部分煤层为例,计算瓦斯危险性,计算结果显示:总体危险性为严重,物理特性为严重,赋存特性为一般,开采特性为严重。

关键词：瓦斯突出模糊评价层次分析法危险评价指标体系

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联合实体边界检测的命名实体识别方法

河北科技大学学报 2023年第1期44卷 20-28页

作者：李晓腾勾智楠高凯河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北经贸大学信息技术学院河北石家庄050061

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对... 详细信息

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。

关键词：自然语言处理命名实体识别实体边界检测辅助任务深度学习

基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法

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河北科技大学学报 2022年第6期43卷 594-601页

作者：成悦赵康勾智楠高凯河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北经贸大学信息技术学院河北石家庄050061

当前大部分的抽取式摘要方法主要关注对摘要句的表示和抽取,容易忽略对文本特征表示的充分性。为了解决这一问题,提出一种基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法。首先,在抽取式任务基础上提出基于度量学习和层级推理的抽取式摘... 详细信息

当前大部分的抽取式摘要方法主要关注对摘要句的表示和抽取,容易忽略对文本特征表示的充分性。为了解决这一问题,提出一种基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法。首先,在抽取式任务基础上提出基于度量学习和层级推理的抽取式摘要模型(MLHIN);其次,在CNN/DailyMail数据集上进行模型评估,并在英文摘要数据集CNN/DailyMail上进行测试;最后,对测试结果进行验证。结果显示,所提方法模型在Rouge-1,Rouge-2,Rouge-L上的得分明显优于其他模型,比Lead-3模型分别高出0.84%,1.29%和2.43%;通过将提出的度量损失metric和层级推理模型中的句子编码器替换掉,可以看出模型性能均有不同程度的下降,证明了提出的层级推理网络和度量损失的有效性。新算法能够提高模型捕捉长距离依赖的能力,增强模型对摘要句与非摘要句的分辨力,有效改善了抽取式摘要方法的性能。

关键词：自然语言处理句子编码器文档编码器度量学习层级推理抽取式文本摘要

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基于多任务学习的多模态命名实体识别方法

计算机工程 2023年第4期49卷 114-119页

作者：李晓腾张盼盼勾智楠高凯河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018 河北经贸大学信息技术学院石家庄050061

针对传统多模态命名实体识别方法无法有效融合图文模态信息且不能区分易混淆实体等问题,提出一种基于多任务学习的多模态命名实体识别方法,通过对比融合辅助任务促进图文模态信息的融合,通过实体聚类辅助任务提升模型对易混淆实体的判... 详细信息

针对传统多模态命名实体识别方法无法有效融合图文模态信息且不能区分易混淆实体等问题,提出一种基于多任务学习的多模态命名实体识别方法,通过对比融合辅助任务促进图文模态信息的融合,通过实体聚类辅助任务提升模型对易混淆实体的判断能力。利用BERT预训练语言模型和ResNet模型分别对原始文本和图片进行特征映射获得相应的特征向量,并利用跨模态Transformer结构融合图文模态信息。在多模态命名实体识别任务基础上,增加对比融合辅助任务促进图文模态信息融合,增加实体聚类辅助任务学习实体类别之间的差异,提升模型对易混淆实体的区分能力。最后,利用条件随机场层学习上下文转移概率,并输出最优预测结果。实验结果显示,在国际公开数据集Twitter-2017上,所提方法相较于基线方法取得了更高的准确率、召回率和F1值,其中F1值可达85.59%,表明对比融合辅助任务和实体聚类辅助任务能够促进模型对实体的识别效果。

关键词：命名实体识别多任务学习多模态信息对比学习聚类

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基于Web的远程数据库管理探究

硅谷 2014年第5期 66-66页

作者：赵丁勾智楠石家庄理工职业学院河北传媒学院

随着网络技术的发展,基于Web设计应用基础上,对于远程数据库维护及访问相关技术进行分析,采用SQL Server 2008数据库为例进行说明,文章针对Web远程数据库的管理,提出基于Web方式的远程数据库管理框架。

关键词： Web 远程数据库维护及访问

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基于用户兴趣的多属性效用算法的研究

河北工业科技 2012年第2期29卷 82-85,97页

作者：勾智楠石家庄财经职业学院计算机系河北石家庄050061

针对用户兴趣提供个性化的搜索服务一直是搜索引擎系统追求的目标。提出了基于用户兴趣的多属性效用算法,该算法使用效用性算法并结合了实体多个属性偏好因子和遗忘因子,更好地表达用户的兴趣偏好并实现动态更新,提高检索的准确性,实现... 详细信息

针对用户兴趣提供个性化的搜索服务一直是搜索引擎系统追求的目标。提出了基于用户兴趣的多属性效用算法,该算法使用效用性算法并结合了实体多个属性偏好因子和遗忘因子,更好地表达用户的兴趣偏好并实现动态更新,提高检索的准确性,实现搜索过程的个性化服务。

关键词：兴趣度多属性效用算法遗忘因子兴趣偏好

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面向推荐系统数据安全的无证书门限解密方案

计算机科学 2017年第11期44卷 253-263页

作者：朱俊袁晓峰勾智楠杨亿南京理工大学紫金学院计算机学院南京210000 河海大学计算机与信息学院南京210000 盐城师范学院信息工程学院盐城224000

推荐系统是解决信息过载问题和满足用户个性化需求的有效途径之一。然而,由于推荐系统需要用户提供不同程度的个性化信息来提升推荐的准确度,因此各种数据的安全问题成为阻碍其发展的重要因素。在基于分布式体系结构的推荐系统中,门限... 详细信息

推荐系统是解决信息过载问题和满足用户个性化需求的有效途径之一。然而,由于推荐系统需要用户提供不同程度的个性化信息来提升推荐的准确度,因此各种数据的安全问题成为阻碍其发展的重要因素。在基于分布式体系结构的推荐系统中,门限解密技术是抵抗数据安全攻击、保护推荐系统用户隐私的有效方法之一。在无证书公钥密码体制下研究门限解密技术,既避免了传统公钥密码体制中昂贵的证书管理问题,又解决了基于身份密钥体制中固有的密钥托管问题。给出了无证书门限解密系统的形式化定义与安全模型,构建了一个新的无证书门限解密方案,并在随机预言模型下证明了该方案在适应性选择密文攻击下是安全的。与已有的方案相比,该方案的计算代价更小,传输速率更高,主密钥和公钥长度更短,用户之间需要传播的信息量更小。所提方案既能提高推荐系统的信息传输效率,又能有效地保证分布式推荐系统中用户隐私的安全性和可靠性。

关键词：推荐系统数据安全无证书公钥加密门限解密随机预言模型