检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于序列增强的事件主体抽取方法

湖南工业大学学报 2024年第1期38卷 70-77页

作者：沈加锐朱艳辉金书川张志轩满芳滕湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007 湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007

为了解决在事件抽取中使用固定文本长度造成短句子填充过多,从而引发语义偏移的问题,提出一种基于序列增强的事件主体抽取方法。具体而言,首先,将固定长度文本通过预训练模型映射到1个稠密向量中;然后,将文本对应的稠密向量与自定义Mas... 详细信息

为了解决在事件抽取中使用固定文本长度造成短句子填充过多,从而引发语义偏移的问题,提出一种基于序列增强的事件主体抽取方法。具体而言,首先,将固定长度文本通过预训练模型映射到1个稠密向量中;然后,将文本对应的稠密向量与自定义Mask层和SpatialDropout层按位相乘,得到编码输出;最后,将该输出连接BiGRU层以及Mask层,得到解码输出,并将其映射在MLP层中,得到最后的结果。该模型既能够避免预训练模型对文本表征过拟合的问题,也能够限制填充文本在语义上的过度表达。使用CCKS 2022所供金融领域事件主体作为数据集进行不同模型读取对比实验,所得实验数据表明,对填充文本加以负影响的增强序列比传统序列在事件主体识别的正确性、F_(1)值上皆显著提升。

关键词：序列增强事件主体抽取掩码模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于液化石油气钢瓶残液抽取设备的研发

特种设备安全技术 2024年第3期 10-11页

作者：聂杨胡可杨传宇马赟徐超湖北特种设备检验检测研究院宜昌分院湖北宜昌443000 宜昌市市场监督管理局湖北宜昌443000

在液化石油气钢瓶定期检验过程中,需要抽取瓶内积存的残液。目前,在残液抽取前,需要人工连接抽取软管,并在抽取后人工取下抽取软管。同时,现有的液化石油气钢瓶残液抽取设备成本高,操作性比较复杂,自动化程度低,操作劳动强度大。为此,... 详细信息

在液化石油气钢瓶定期检验过程中,需要抽取瓶内积存的残液。目前,在残液抽取前,需要人工连接抽取软管,并在抽取后人工取下抽取软管。同时,现有的液化石油气钢瓶残液抽取设备成本高,操作性比较复杂,自动化程度低,操作劳动强度大。为此,本人研发了一种残液抽取设备。该设备实际运用后,有效地提高了自动化程度,降低了操作人员的劳动强度。

关键词：气瓶残液抽取设备研究自动化程度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结合领域知识的标签生成方法研究

计算机与数字工程 2024年第5期 1459-1462+1501页

作者：景道月镇江市食品药品监督检验中心

传统文本资源的标签生成算法忽略了与领域有关的语义属性，不适用于针对特定领域的标签生成任务。论文提出了一种适应于军事领域特征的标签生成算法，首先使用适合该领域的分词方法，进而基于文本资源的主题信息和词语的统计特征进行标... 详细信息

传统文本资源的标签生成算法忽略了与领域有关的语义属性，不适用于针对特定领域的标签生成任务。论文提出了一种适应于军事领域特征的标签生成算法，首先使用适合该领域的分词方法，进而基于文本资源的主题信息和词语的统计特征进行标签的自动生成。实验结果显示，所提方法在准确率、召回率及F值上较传统的TF-IDF算法有一定的提升。

关键词：抽取标签生成分词 LDA主题模型统计特征

基于Smartbi的评标专家库管理系统设计

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

信息与电脑 2024年第6期36卷 114-117页

作者：赵佳男河南省机场集团有限公司河南郑州450000

将Smartbi和MySQL数据库相结合,建立评标专家信息库,采用合理的随机算法从专家库中抽取专家参与招投标工作,并实现自动出发短信通知被抽中的评标专家,可降低信息泄露的风险,提升采购的透明度和公开化水平,并提高招投标工作效率。

关键词： Smartbi 专家库抽取招投标

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

例析分层随机抽样的常见题型

中学生数理化（高一数学） 2024年第5期 16-17页

作者：季长征江苏省高邮中学

分层随机抽样是随机抽样的一种重要方法,使用的前提是总体可以分层,层与层之间有明显区别,而层内个体间差异较小,每层中所抽取的个体数可按各层个体数在总体上所占的比例抽取。分层随机抽样要求对总体有一定了解,明确分层的界限和数目,... 详细信息

分层随机抽样是随机抽样的一种重要方法,使用的前提是总体可以分层,层与层之间有明显区别,而层内个体间差异较小,每层中所抽取的个体数可按各层个体数在总体上所占的比例抽取。分层随机抽样要求对总体有一定了解,明确分层的界限和数目,只要分层恰当,一般来说抽样结果比简单随机抽样更能反映总体情况。下面就分层随机抽样的常见题型进行举例分析,供大家学习与提高。

关键词：分层随机抽样简单随机抽样个体数抽样结果常见题型举例分析例析抽取

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融入限定关系的专利关键词抽取方法

数据分析与知识发现 2022年第10期6卷 57-67页

作者：俞琰朱晟忱南京工业大学信息管理与技术研究所南京210009

【目的】通过考虑专利权利要求特征,提高专利关键词抽取准确性。【方法】挖掘出专利权利要求中技术特征间的限定关系,将限定关系融入基于图的专利关键词抽取方法中,以抽取专利关键词。【结果】在USPTO专利数据集和Baiten专利数据集上进... 详细信息

【目的】通过考虑专利权利要求特征,提高专利关键词抽取准确性。【方法】挖掘出专利权利要求中技术特征间的限定关系,将限定关系融入基于图的专利关键词抽取方法中,以抽取专利关键词。【结果】在USPTO专利数据集和Baiten专利数据集上进行实验,实验结果表明所提方法的MRR指标较传统的TextRank方法分别相对提升了31.79%(USPTO)和33.81%(Baiten)。【局限】实验分析的数据需要进一步扩大。【结论】融入专利权利要求的限定关系信息能够显著提高专利关键词抽取的准确性。

关键词：抽取限定关系权利要求 TextRank

一种基于全局和局部特征表示的关键词抽取算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

云南大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 825-836页

作者：祖弦谢飞合肥师范学院计算机学院安徽合肥230601 合肥师范学院安徽省电子系统仿真重点实验室安徽合肥230601

为解决传统关键词算法易忽略文档上下文语义信息,以及单词重要的统计特征未在深度学习方法中得到充分利用等问题,提出一种基于全局和局部特征表示的关键词抽取算法.首先,利用Transformer和卷积神经网络搭建深度学习模型,通过多头注意力... 详细信息

为解决传统关键词算法易忽略文档上下文语义信息,以及单词重要的统计特征未在深度学习方法中得到充分利用等问题,提出一种基于全局和局部特征表示的关键词抽取算法.首先,利用Transformer和卷积神经网络搭建深度学习模型,通过多头注意力机制计算单词的全局语义特征表示,并利用每个单词的词性和词频统计特征信息,与语义特征拼接融合得出单词的特征向量表示;然后,采用多层卷积神经网络融合空洞卷积神经网络高效捕获单词局部特征信息和单词间依赖关系;最后,将关键词抽取工作看成序列标注任务抽取最终关键词.通过在两个公开语料库上的多项调参和对比实验,证明提出的算法效果优于现有的主流关键词抽取算法,在Inspec和kp20k数据集上的F1值分别达到了49.87%和35.77%,有效提高了关键词自动抽取结果的准确性.

关键词：抽取 Transformer模型卷积神经网络空洞卷积神经网络多头注意力全局语义信息

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于句法分析及主题分布的关键词抽取模型

计算机应用研究 2022年第9期39卷 2603-2607页

作者：王昊刘丹刘硕电子科技大学电子科学技术研究院成都611731

针对TextRank算法在抽取篇章关键词时忽略句法信息、主题信息等问题,提出基于句法分析与主题分布的篇章关键词抽取模型(S-TAKE)。模型分为段落和篇章两阶段递进抽取篇章关键词,首先以段落为单位,结合词共现、语法及语义信息抽取段落关键... 详细信息

针对TextRank算法在抽取篇章关键词时忽略句法信息、主题信息等问题,提出基于句法分析与主题分布的篇章关键词抽取模型(S-TAKE)。模型分为段落和篇章两阶段递进抽取篇章关键词,首先以段落为单位,结合词共现、语法及语义信息抽取段落关键词;然后根据段落主题对段落聚类,形成段落主题集;最后根据段落主题分布特征抽取篇章关键词。在公开的新闻数据集上,模型的抽取效果较原始TextRank提升了约10%。实验结果表明,S-TAKE的抽取效果有了明显提升,证明了语法信息及主题信息的重要性。

关键词：抽取 TextRank 依存关系语义距离段落主题

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义依存和外部知识库的关键词抽取

计算机工程与设计 2022年第3期43卷 821-826页

作者：倪兵廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430081

为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法。使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这... 详细信息

为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法。使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后向匹配算法做进一步处理,使提取的关键词更具语义完整性。实验结果表明,该方法在数据集上的关键词抽取效果有了显著提升,可读性更强,验证了所提方法的有效性。

关键词：抽取语义依存图分析外部知识库前后向匹配算法特征加权