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基于BERT和图注意力网络的篇章级事件论元识别

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现代计算机 2024年第6期30卷 14-19,64页

作者：王凯廖涛安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001

事件论元识别是事件抽取的子任务之一,其目的在于识别文本中与事件相关的论元及论元对应的论元角色。研究表明,句子的依存句法关系有助于事件论元任务识别,然而,在构造篇章的依存句法关系时容易引入不相关的论元产生噪声问题,现有方法... 详细信息

事件论元识别是事件抽取的子任务之一,其目的在于识别文本中与事件相关的论元及论元对应的论元角色。研究表明,句子的依存句法关系有助于事件论元任务识别,然而,在构造篇章的依存句法关系时容易引入不相关的论元产生噪声问题,现有方法对噪声问题处理不佳。针对该问题,提出了一个基于BERT和图注意力网络的篇章级事件论元识别模型。该模型从两个角度去解决噪声问题,一方面,通过获取充分的篇章语义特征作为辅助,去构建更有效的篇章依存句法特征;另一方面,采用图注意力网络对不同的论元节点分配不同的权重,从而去除掉无效的论元。在RAMS语料库上的实验结果表明,该方法有效解决了篇章依存句法关系中存在的噪声问题,取得了较好的篇章级事件论元识别结果。

关键词：篇章级事件论元识别依存句法关系 BERT 图注意力网络

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基于双粒度图的文档级关系抽取

计算机工程 2024年第10期50卷 164-173页

作者：廖涛张国畅张顺香安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽合肥230000

文档级关系抽取是指在非结构性文本中抽取实体对之间的关系。针对当前文档级关系抽取方法未能充分利用文档语义信息且难以处理文档的噪声干扰问题,提出一种基于双粒度文档图的关系抽取模型,采用一种新型的构图思路以及降噪方法,分别在... 详细信息

文档级关系抽取是指在非结构性文本中抽取实体对之间的关系。针对当前文档级关系抽取方法未能充分利用文档语义信息且难以处理文档的噪声干扰问题,提出一种基于双粒度文档图的关系抽取模型,采用一种新型的构图思路以及降噪方法,分别在句间和句内两个层面进行设计。首先,在句间层面使用修辞语篇关系实体提及关系构建修辞语篇关系图RST-graph,采用异步降噪方式生成粗粒度文档图(CGD-graph),缓解了因实体对的句间关系路径长于句内关系路径造成的结构性误剪枝问题。然后,在句内层面采用依存句法关系对文档中的句子进行解析,构造依存句法树(SDT),增强句内语义信息。最后,将SDT和CGD-graph中存在的公共锚点相连接,构造细粒度文档图(FGD-graph)。实验结果表明,与去噪图推理(DGI)模型相比,该模型的lgn F1值和F1值分别提升了0.40和0.51个百分点,并且在实体对的多标签关系上随着标签数量的增多抽取效果提升较为显著。

关键词：文档级关系抽取双粒度文档图异步降噪修辞语篇关系依存句法关系

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基于跨度和边界探测的实体关系联合抽取模型

湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 178-184页

作者：廖涛许锦涛安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对大多数跨度模型将文本分割成跨度序列时,产生大量非实体跨度,导致了数据不平衡和计算复杂度高等问题,提出了基于跨度和边界探测的实体关系联合抽取模型(joint extraction model for entity relationships based on span and boundar... 详细信息

针对大多数跨度模型将文本分割成跨度序列时,产生大量非实体跨度,导致了数据不平衡和计算复杂度高等问题,提出了基于跨度和边界探测的实体关系联合抽取模型(joint extraction model for entity relationships based on span and boundary detection,SBDM)。SBDM首先使用训练Transformer的双向编码器表征量(bidirectional encoder representations from Transformer,BERT)模型将文本转化为词向量,并融合了通过图卷积获取的句法依赖信息以形成文本的特征表示;接着通过局部信息和句子上下文信息去探测实体边界并进行标记,以减少非实体跨度;然后将实体边界标记形成的跨度序列进行实体识别;最后将局部上下文信息融合到1个跨度实体对中并使用sigmoid函数进行关系分类。实验表明,SBDM在SciERC(multi-task identification of entities,relations,and coreference for scientific knowledge graph construction)数据集、CoNLL04(the 2004 conference on natural language learning)数据集上的关系分类指标S F1分别达到52.86%、74.47%,取得了较好效果。SBDM用于关系分类任务中,能促进跨度分类方法在关系抽取上的研究。

关键词：实体关系联合抽取句法依赖跨度实体边界图卷积关系分类

基于EPC工程总承包模式下的工程造价管理策略

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长江中游地区油菜生产全程机械化技术进展与建议

建筑与装饰 2024年第8期 52-54页

作者：廖海涛天栋建设管理有限公司广东广州 510635

随着全球经济一体化的不断深入,工程总承包模式在工程建设领域的应用越来越广泛.EPC工程总承包模式,即设计-采购-施工一体化的总承包模式,因其具有优化工程设计、降低采购成本、缩短建设周期等优势,受到广大业主的欢迎.在EPC工程总承包... 详细信息

随着全球经济一体化的不断深入,工程总承包模式在工程建设领域的应用越来越广泛.EPC工程总承包模式,即设计-采购-施工一体化的总承包模式,因其具有优化工程设计、降低采购成本、缩短建设周期等优势,受到广大业主的欢迎.在EPC工程总承包模式下,工程造价管理面临着诸多挑战,本文探讨了EPC工程总承包模式下的工程造价管理策略.

关键词： EPC 工程总承包模式工程造价管理

来源：博看期刊评论

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中国油料作物学报 2024年第2期46卷 245-259页

作者：郑娟黄凰廖宜涛王磊袁佳诚林建新廖庆喜华中农业大学工学院湖北武汉430070 农业农村部长江中下游农业装备重点实验室湖北武汉430070

油菜是我国重要的油料作物,长江中游地区湖北、湖南、江西三省光温资源丰富、越冬春化条件适宜,是我国油菜的主要种植区,播种面积约占全国总面积的42%,且保有冬闲田面积超3467千公顷,极具发展潜力。长江中游地区三省油菜耕种收综合机械... 详细信息

油菜是我国重要的油料作物,长江中游地区湖北、湖南、江西三省光温资源丰富、越冬春化条件适宜,是我国油菜的主要种植区,播种面积约占全国总面积的42%,且保有冬闲田面积超3467千公顷,极具发展潜力。长江中游地区三省油菜耕种收综合机械化率均高于全国平均水平,全程机械化发展在全国冬油菜产区具有引领示范作用。为此,本文分析了长江中游地区油菜产业的基本情况和现存问题,对耕整地、播种、收获关键环节机械化和智能化技术进行梳理,形成可推广的油菜生产全程机械化技术路线。比较分析该地区冬闲田油菜生产“耕、种、收”环节的技术需求特点、推广应用难点,明确该地区冬闲田油菜生产技术模式呈半机械化、机械化到智能化的发展趋势。各环节的技术发展路径依次为“防堵防黏防缠绕、高速高效低耗”的机械化耕整地技术,一次性完成多道作业工序的耕播集成技术,高效低耗低损的油菜机械化收获技术,联合收获和分段收获协同发展,油菜多功能开发利用的饲用、菜用、肥用机械化技术和油菜生产智能化技术应加快研发应用。为积极响应国家油料作物扩种的要求和实现2025年油菜机械化水平提升的目标,提出了长江中游地区冬闲田油菜全程机械化技术推广应用的若干政策建议。

关键词：油菜全程机械化耕整地播种收获进展

基于Transformer的分段供电故障诊断方法

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计算机应用与软件 2024年第9期41卷 61-69页

作者：姜锋徐兴华梁英杰崔小鹏廖涛海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室湖北武汉430033

分段供电系统是长初级直线电机的重要组成部分,对其应用有效的故障诊断方法有助于电机的正常工作和故障检修。根据实测三相电流波形特点,提出一种结合幅值特征序列提取算法和Transformer深度学习模型的分段供电故障诊断方法。除此之外,... 详细信息

分段供电系统是长初级直线电机的重要组成部分,对其应用有效的故障诊断方法有助于电机的正常工作和故障检修。根据实测三相电流波形特点,提出一种结合幅值特征序列提取算法和Transformer深度学习模型的分段供电故障诊断方法。除此之外,引入深度学习模型的解释性方法,实现模型对异常进行自监督辅助定位。最后,将以上方法在某型分段供电直线电机的试验数据上进行应用,并验证这些方法的有效性和可靠性。

关键词：深度学习 Transformer模型时间序列故障诊断分段供电

2023年世界羽联总决赛男单决赛安赛龙与石宇奇技战术统计分析

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福建体育科技 2024年第1期43卷 79-83页

作者：廖仲涛温倩文广西师范大学体育与健康学院广西桂林541006

本文以2023年世界羽联总决赛男单决赛安赛龙与石宇奇战术运用情况为研究对象,通过文献资料法、录像观察法、对比分析法、数理统计法等方法对二者的技战术进行对比分析,深入探讨了两位选手在比赛中的优势和劣势,以及他们在关键时刻的决... 详细信息

本文以2023年世界羽联总决赛男单决赛安赛龙与石宇奇战术运用情况为研究对象,通过文献资料法、录像观察法、对比分析法、数理统计法等方法对二者的技战术进行对比分析,深入探讨了两位选手在比赛中的优势和劣势,以及他们在关键时刻的决策和应对策略。为今后中国羽毛球男子单打训练提供理论参考以及为羽毛球热爱者提供合理建议。研究结果表明:(1)从发球技术来看,安赛龙的发球战术比石宇奇多样化,多次的反手发后场球从而打乱对方的节奏,造成对方被动丢球。(2)从前场技术来看,石宇奇更善于使用搓放球去迫使对手起球,从而给自己创造进攻机会,而安赛龙更善于使用挑球技术去消耗对手的体力,控制比赛节奏。石宇奇有着很好的判断力和反应速度,以及对球的控制能力,在4次扑球中都得到了分值。(3)从中场技术来看,两名运动员在中场范围里并没有做过多的纠缠,更多的是防守时通过接杀挡网球,将球快速回至对手场区,避免在自己场区丢分。(4)从后场技术来看,安赛龙的后场更偏向于杀球,数据占比显示得出杀球占比达到后场技术的50%,是他的主要得分和处理手段。石宇奇则是高远球、杀球和吊球三项技术相互之间灵活地使用,是现羽坛男单里十分罕见的进攻万花筒。

关键词：羽毛球男单决赛技战术特点

基于FinBERT和Bi-GRU的篇章级事件检测模型

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阜阳师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期41卷 1-6页

作者：廖涛王凯张顺香安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

现有的篇章级事件检测方法一般分为候选实体抽取和事件检测两个子任务,候选实体抽取任务的精度影响着事件检测任务的结果。针对现有方法候选实体抽取精度不足的问题,提出了基于FinBERT和Bi-GRU的篇章级事件检测模型。首先,采用FinBERT... 详细信息

现有的篇章级事件检测方法一般分为候选实体抽取和事件检测两个子任务,候选实体抽取任务的精度影响着事件检测任务的结果。针对现有方法候选实体抽取精度不足的问题,提出了基于FinBERT和Bi-GRU的篇章级事件检测模型。首先,采用FinBERT预训练模型提升词嵌入向量对金融语义的表示能力,从而增强模型对金融语义的感知。其次,将上一层获取到的语义表示输入Bi-GRU模型和多头注意力机制中捕获全局和局部特征,通过CRF进行解码并标注出候选实体和实体类型。最后,根据抽取的候选实体信息判断篇章中存在的预定义事件。实验结果表明,本文方法提升了候选实体抽取任务的精度,取得了较好的篇章级事件检测结果。

关键词：篇章级事件检测候选实体 FinBERT Bi-GRU

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基于双流特征互补的嵌套命名实体识别

计算机工程与设计 2024年第3期45卷 799-805页

作者：黄荣梅廖涛张顺香段松松安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对以往句子在文本编码后不能获得高效的特征信息,提出一种基于双流特征互补的嵌套命名实体识别模型。句子在嵌入时以单词的字级别和字符级别两种方式嵌入,分别通过神经网络Bi-LSTM获取句子上下文信息,两个向量进入低层级与高层级的特... 详细信息

针对以往句子在文本编码后不能获得高效的特征信息,提出一种基于双流特征互补的嵌套命名实体识别模型。句子在嵌入时以单词的字级别和字符级别两种方式嵌入,分别通过神经网络Bi-LSTM获取句子上下文信息,两个向量进入低层级与高层级的特征互补模块,实体词识别模块和细粒度划分模块对实体词区间进行细粒度划分,获取内部实体。实验结果表明,模型相较于经典模型在特征提取上有较大的提升。

关键词：命名实体识别自然语言处理嵌套结构双流特征互补神经网络实体词识别细粒度划分