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基于双重注意力机制的渔业标准实体关系抽取

农业工程学报 2021年第14期37卷 204-212页

作者：杨鹤于红孙哲涛刘巨升杨惠宁张思佳孙华姜鑫于英囡大连海洋大学信息工程学院大连116023 设施渔业教育部重点实验室大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室大连116023

针对渔业标准实体关系抽取任务中存在重叠关系导致的效果不好问题,提出了基于双重注意力机制的实体关系抽取方法。首先,提出了一种句式分类标注策略,以解决渔业标准文本中重叠关系难以标注的问题;其次,提出了结合双重注意力机制与BERT-B... 详细信息

针对渔业标准实体关系抽取任务中存在重叠关系导致的效果不好问题,提出了基于双重注意力机制的实体关系抽取方法。首先,提出了一种句式分类标注策略,以解决渔业标准文本中重叠关系难以标注的问题;其次,提出了结合双重注意力机制与BERT-BiLSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)的渔业标准实体关系抽取模型,分别利用字级别注意力机制和句子级别注意力机制优化权重分配、消除噪音,进而提高关系抽取的准确性;最后,为验证所提出方法的有效性设计了对比试验,结果表明,基于双重注意力机制的实体关系抽取方法在DLOU-FSI(Fishery Standard Interaction)数据集(36万字符)上准确率、召回率、F1值分别达到了92.67%、92.31%、92.49%。研究表明,该方法可有效解决渔业标准关系抽取任务中存在的重叠关系问题,提升了渔业标准实体关系抽取的整体效果,为构建渔业标准知识图谱提供参考。

关键词：渔业标准模型关系抽取重叠关系双重注意力机制语料标注

面向知识图谱构建的水产动物疾病诊治命名实体识别

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农业工程学报 2022年第7期38卷 210-217页

作者：刘巨升杨惠宁孙哲涛杨鹤邵立铭于红张思佳叶仕根大连海洋大学信息工程学院大连116023 设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学) 大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室大连116023 大连海洋大学水产与生命学院大连116023

疾病诊治是水产动物健康养殖工程的重要支撑,知识图谱是水产动物疾病诊治知识表示及应用的有效手段,命名实体识别是构建水产动物疾病诊治知识图谱的关键。针对一词多义、实体嵌套等导致的水产动物疾病诊治命名实体识别准确率不高的问题... 详细信息

疾病诊治是水产动物健康养殖工程的重要支撑,知识图谱是水产动物疾病诊治知识表示及应用的有效手段,命名实体识别是构建水产动物疾病诊治知识图谱的关键。针对一词多义、实体嵌套等导致的水产动物疾病诊治命名实体识别准确率不高的问题,该研究提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)与CaBiLSTM (Cascade Bi-directional Long Short-Term Memory)的实体识别模型。首先,建立水产动物疾病诊治专用语料库,并利用语料库中的数据对设计的模型进行训练;其次,采用“分层思想”设计CaBiLSTM模型进行嵌套实体识别,用降维的内层实体特征提升外层实体的辨析度,并引入BERT模型增添实体位置信息;最后,为验证所提出方法的有效性进行对比试验。试验结果表明,提出的融合BERT与CaBiLSTM模型对水产动物疾病诊治命名实体识别准确率、召回率、F1值分别达到93.07%、92.85%、92.96%。研究表明,该模型能够有效解决水产动物疾病诊治命名实体识别过程中由于一词多义、实体嵌套等导致的识别准确率不高问题,可提高水产动物疾病诊治知识图谱的构建质量,促进水产健康养殖工程发展。

关键词：模型水产养殖知识图谱命名实体识别嵌套实体 BERT BiLSTM

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不同营养状况食管癌放疗患者临床分析

肿瘤研究与临床 2019年第12期31卷 852-854页

作者：米哲涛张秀甫谷景旭臧志方张文丽山西省肿瘤医院放疗中心太原030013 山西省肿瘤医院质控室太原030013

目的探讨不同营养状况食管癌放疗患者体力状况、生命质量及疗效。方法回顾性分析2017年12月至2018年12月山西省肿瘤医院收治的食管鳞状细胞癌患者62例,根据患者产生的主观整体评估量表分为营养状况良好组(A组)18例、轻中度营养不良组(B... 详细信息

目的探讨不同营养状况食管癌放疗患者体力状况、生命质量及疗效。方法回顾性分析2017年12月至2018年12月山西省肿瘤医院收治的食管鳞状细胞癌患者62例,根据患者产生的主观整体评估量表分为营养状况良好组(A组)18例、轻中度营养不良组(B组)25例、重度营养不良组(C组)19例。所有患者均接受局部根治性放疗。比较各组患者放疗前后体力状况、生命质量、近期疗效及放射性食管炎发生情况。结果A组放疗结束时及放疗结束3个月Karnofsky评分及生命质量评分均优于B组及C组(均P<0.05)。各组患者放疗结束时生命质量评分均较放疗前降低,放疗结束3个月较放疗结束时及放疗前升高。A组近期有效率为94.4%(17/18),B组为92.0%(23/25),C组为89.5%(17/19),三组差异无统计学意义(χ^2=0.778,P=1.000)。A组2~3级放射性食管炎发生率为22.2%(4/18),B组为24.0%(6/25),C组为68.4%(13/19),三组差异有统计学意义(χ^2=11.534,P=0.003)。结论营养状况与患者体力状况、生命质量及放射性食管炎发生程度相关,营养状况良好可提高患者对治疗的耐受性。

关键词：食管肿瘤放射治疗营养状况体力状况生命质量治疗结果辐射性肺炎

斑蝥酸钠维生素B6联合同期放化疗治疗局部晚期鼻咽癌效果观察

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肿瘤研究与临床 2017年第4期29卷 262-265页

作者：米哲涛臧志方张秀甫梁晋忠张生永范力山西省肿瘤医院放疗中心太原030013

目的总结斑蝥酸钠维生素B6联合同期放化疗治疗局部晚期鼻咽癌的临床效果及不良反应。方法选择2014年2月至2016年4月山西省肿瘤医院115例局部晚期鼻咽癌患者，按照随机数字表法将所有患者分为观察组（61例）和对照组（54例），观察组患... 详细信息

目的总结斑蝥酸钠维生素B6联合同期放化疗治疗局部晚期鼻咽癌的临床效果及不良反应。方法选择2014年2月至2016年4月山西省肿瘤医院115例局部晚期鼻咽癌患者，按照随机数字表法将所有患者分为观察组（61例）和对照组（54例），观察组患者给予斑蝥酸钠维生素B6联合同期放化疗综合治疗，对照组给予放化疗治疗。对比分析两组患者的近期疗效、生命质量及不良反应情况。结果观察组患者的总获益率为93.44%（57/61），对照组为79.63%（43/54），两组差异有统计学意义（χ2=4.818，P=0.049）。观察组患者生命质量总改善率为73.77%（45/61），对照组为53.70%（29/54），两组差异有统计学意义（χ2=5.028，P=0.032）。观察组患者口腔黏膜炎、血液学毒性、咽及食管不良反应、胃肠道不良反应、皮肤纤维化的发生率均低于对照组，两组差异均有统计学意义（均P〈0.05）。结论斑蝥酸钠维生素B6联合同期放化疗治疗局部晚期鼻咽癌的近期疗效较好，不良反应发生率低，能够提高患者的生命质量。

关键词：鼻咽肿瘤斑蝥酸钠维生素B6 同期放化疗

融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF模型的渔业标准定量指标识别

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农业工程学报 2021年第10期37卷 135-141页

作者：任媛于红杨鹤刘巨升杨惠宁孙哲涛张思佳刘明剑孙华大连海洋大学信息工程学院大连116023 设施渔业教育部重点实验室大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室大连116023

在渔业标准文本中,定量指标识别对标准内容服务具有重要的意义,针对目前常用的命名实体识别方法对渔业标准定量指标识别准确率不高的问题,该研究提出了融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Tra... 详细信息

在渔业标准文本中,定量指标识别对标准内容服务具有重要的意义,针对目前常用的命名实体识别方法对渔业标准定量指标识别准确率不高的问题,该研究提出了融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Bi-directional Long Short-Term Memory+Conditional Random Field,来自转换器的双向编码器表征量+双向长短时记忆网络+条件随机场)模型的渔业标准定量指标识别方法,该方法将渔业标准中定量指标拆分为指标名、指标值、单位、限制词4类实体,通过分析渔业标准语料的特点发现位置信息对指标名等实体识别效果具有重要影响,首先利用BERT模型中位置向量信息提高指标名等实体的识别效果,其次采用BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory,双向长短时记忆网络)模型学习渔业标准文本定量指标中长序列语义特征,然后再将注意力机制与BERT+BiLSTM模型进行融合以解决长序列语义稀释问题,最后利用CRF(Conditional Random Field,条件随机场)层得到预测序列标签。试验结果表明,融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF模型的渔业标准定量指标识别准确率为94.51%、召回率为96.37%、F1值为95.43%,研究表明,该方法解决了渔业标准定量指标识别准确率不高的问题,可以比较准确地识别由指标名、指标值、单位、限制词组成的渔业标准定量指标,是一种有效的渔业标准定量指标识别方法,可为农业、医学、生物等其他领域定量指标命名实体识别提供新思路。

关键词：渔业标准模型定量指标 BERT 注意力机制 BiLSTM 命名实体识别

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

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大连海洋大学学报 2021年第4期36卷 661-669页

作者：杨鹤于红刘巨升杨惠宁孙哲涛程名任媛张思佳大连海洋大学信息工程学院辽宁省海洋信息技术重点试验室辽宁大连116023 设施渔业教育部重点试验室辽宁大连116023

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替... 详细信息

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建“水产品名称”同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对“水产品名称”类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。

关键词：深度学习实体识别数据增广 BERT 双向长短时记忆网络渔业标准

“泳池征”——有助于高效识别头部T2液体衰减反转恢复序列

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华西医学 2022年第6期37卷 850-854页

作者：乔国艳张子伊刘鹏王哲涛张舒婷四川大学华西医院神经内科成都610041 成飞医院老年病科门诊成都610091 四川大学华西医院急诊科成都610041 四川大学华西医院影像科成都610041

目的探索与传统方法相比利用“泳池征”识别液体衰减反转恢复序列(fluid attenuated inversion recovery sequence,FLAIR)的高效性及有效性,解决在临床工作医学生和低年资住院医师在区分头部MRI T1加权像(T1 weighted image,TIWI)和FLAI... 详细信息

目的探索与传统方法相比利用“泳池征”识别液体衰减反转恢复序列(fluid attenuated inversion recovery sequence,FLAIR)的高效性及有效性,解决在临床工作医学生和低年资住院医师在区分头部MRI T1加权像(T1 weighted image,TIWI)和FLAIR序列上存在的困难。方法采用观察性研究方法,于2021年9月—11月连续纳入在四川大学华西医院神经内科轮转的规范化培训(以下简称“规培”)学员40人作为研究对象。将纳入规培学员根据抽签法分为2组,分别为“泳池征”组和对照组,每组各20人。同期选择2021年9月—11月于四川大学华西医院神经内科住院部分别诊断为中枢神经系统感染、脑血管病、痴呆综合征、多发性硬化、无明显颅内病变的患者100例,并根据其诊断分为5组,每组20例。两组分别予以相同的20张头部MRI图像,包含TIWI和T2 FLAIR序列。分别记录每位参与者的正确率、总耗时、每张图像耗时。结果每例患者均存在泳池征。在不同背景下,“泳池征”组的正确率均高于对照组(P<0.001),而总耗时、每张图像耗时均低于对照组(P<0.001)。结论在不同神经系统疾病中,“泳池征”在FLAIR序列上稳定存在。在临床实践中,与传统方法相比,通过识别“泳池征”可快速准确区分T1WI和T2 FLAIR序列。

关键词： T1加权像 T2液体衰减反转恢复序列头部磁共振成像

基于规则匹配与深度学习AbTransformer的渔业标准表格信息抽取方法

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大连海洋大学学报 2023年第1期38卷 140-148页

作者：孙哲涛于红宋奇书李光宇邵立铭杨惠宁张思佳孙华大连海洋大学信息工程学院辽宁省海洋信息技术重点实验室辽宁大连116023 设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学) 辽宁大连116023

为解决渔业标准文本中表格结构多样、表头位置不固定导致抽取效果不佳的问题,提出一种结合规则匹配(rule-based-matching,RBM)与AbTransformer(Absolute Transformer)深度学习模型的表格信息抽取方法,该方法对规则类表格信息采用规则模... 详细信息

为解决渔业标准文本中表格结构多样、表头位置不固定导致抽取效果不佳的问题,提出一种结合规则匹配(rule-based-matching,RBM)与AbTransformer(Absolute Transformer)深度学习模型的表格信息抽取方法,该方法对规则类表格信息采用规则模板与BERT-BiLSTM-CRF模型进行信息抽取,对非规则类表格信息采用改进的Transformer进行抽取,即在位置编码模块中引入行位置编码,与特征向量拼接以获取表格行列位置。结果表明:本文中提出的AbTransformer模型相较于机器学习MLP模型,AUC值提升了1.46%,相较于TabTransformer模型,AUC值提高了1.18%;本文中提出的RBM-AbTransformer模型与AbTransformer模型相比,准确率、召回率和F1值分别提高了7.78%、4.19%和5.27%。研究表明,结合RBM与AbTransformer的渔业标准表格信息抽取方法,有效解决了表格结构多样、表头位置不固定的问题,提升了渔业标准表格信息抽取的整体效果。

关键词：渔业标准实体识别表格信息抽取深度学习 Transformer模型

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雅江县额稀沟堆积扇成因分析及工程意义

山地学报 2009年第2期27卷 235-239页

作者：刘维国沈军辉章志峰王者涛贾留杰成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室

额稀沟为雅砻江右岸一级支流,位于雅江县城北,近沟口一带及其沟口下游雅砻江两岸残存发育有堆积体。从堆积体总体分布形态、堆积体成分及结构的空间变化特征,恢复了发生于末次冰期晚期的额稀沟巨大古洪积扇,并根据洪积物的物质组成及结... 详细信息

额稀沟为雅砻江右岸一级支流,位于雅江县城北,近沟口一带及其沟口下游雅砻江两岸残存发育有堆积体。从堆积体总体分布形态、堆积体成分及结构的空间变化特征,恢复了发生于末次冰期晚期的额稀沟巨大古洪积扇,并根据洪积物的物质组成及结构特征,合理选取了岸坡坍岸预测的计算参数,计算参数选取实验数值中偏大值。采用geo-slope软件自动搜索危险滑面和王跃敏的图解法,预测了Ⅳ区堆积体岸坡在牙根水库蓄水条件下坍岸范围,结果表明:2602m水位条件下坍岸宽度为28m,仅比2587m蓄水位条件下坍岸宽度20m扩大了8m。成果将直接应用于雅江县安全评价、县城搬迁范围划定以及牙根水库2587m、2602m水位线比选,亦对雅江县城环境地质条件认识具有一定意义。

关键词：额稀沟古洪积扇成因坍岸预测