检索结果-南通市图书馆

作者：李佳芮北京交通大学

学位级别：硕士

命名实体识别任务旨在从文本中定位实体并将其划分到预定义的实体类别中,是自然语言处理中一项重要的基础任务。目前基于深度神经网络的有监督命名实体识别方法已经取得了卓越的进展,然而在实际应用场景中,很多领域缺乏充足的标注语料,... 详细信息

命名实体识别任务旨在从文本中定位实体并将其划分到预定义的实体类别中,是自然语言处理中一项重要的基础任务。目前基于深度神经网络的有监督命名实体识别方法已经取得了卓越的进展,然而在实际应用场景中,很多领域缺乏充足的标注语料,即低资源领域,如果直接采用高资源领域训练的模型进行实体识别,会由于领域差异问题而导致性能大幅度下降。跨领域的迁移方法作为一种解决低资源问题的方案,成为了当前的热门研究方向。跨领域命名实体识别研究虽然已经取得了一定的进展,但仍存在以下不足:1)大多数跨领域方法仅仅采用一个源领域进行迁移,而在实际场景中通常存在多个可利用的源领域数据集。2)常用的跨领域方法仅仅关注通用实体的识别,例如命名实体识别的经典数据集Co NLL2003只标注了四种通用实体,而在实际应用中,不同领域往往需要识别领域内特有的实体。针对上述问题,本文提出了三种跨领域命名实体识别方法,利用多个源领域的知识迁移来提升目标领域的命名实体识别性能,具体研究内容及创新点如下:(1)提出一种基于特征自适应的跨领域命名实体识别方法。在少量目标领域语料和多个源领域语料上进行语言模型的两阶段特征自适应训练,获得融合源领域和目标领域信息的特征表示,由此改善目标领域的实体识别性能。(2)提出一种基于多源领域贡献度的跨领域命名实体识别方法。利用领域层级和样本层级的贡献度加权,衡量每个源领域样本对于目标领域的可学习程度,通过有效地利用多源领域信息,提高跨领域命名实体识别的性能。(3)提出一种基于自步学习的跨领域命名实体识别方法。首次在跨领域命名实体识别中采用自步学习策略,在命名实体识别的训练过程中动态评估并筛选训练样本,使模型由易到难地进行训练,达到提升模型训练效果的目的。其中,研究内容(1)将获取到的词向量进行特征自适应,而研究内容(2)与研究内容(3)通过不同的样本权重衡量方式进行多源领域的知识迁移,研究内容(1)可与研究内容(2)或研究内容(3)结合应用,进一步提升跨领域命名实体识别性能。针对上述方法,本文在公开数据集上进行了详尽的实验,实验结果表明,三种方法与基准系统及最近的研究成果相比皆有一定程度的性能提升,验证了该方法的有效性。其中基于多源领域贡献度的方法达到了最好效果,相比于当前的最优方法,平均F1值取得了5.39%的提升。

关键词：命名实体识别跨领域多源领域贡献度加权

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一种多源领域自适应命名实体识别方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2022年第4期61卷 617-623页

作者：李佳芮刘健陈钰枫徐金安张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

领域自适应是解决低资源问题的一种通用方式,可应用于各种自然语言处理的任务中.当前针对命名实体识别(named entity recognition,NER)任务的领域自适应研究通常从单一的源领域迁移到目标领域,在目标领域和源领域相近的情况下,这种方式... 详细信息

领域自适应是解决低资源问题的一种通用方式,可应用于各种自然语言处理的任务中.当前针对命名实体识别(named entity recognition,NER)任务的领域自适应研究通常从单一的源领域迁移到目标领域,在目标领域和源领域相近的情况下,这种方式能够取得较好的识别效果,但是在目标领域与源领域相关度不高的情况下,单一领域迁移方式存在很大的局限性.针对这一问题,提出一种融合多源领域贡献度加权的自适应NER模型(multi-domain adaptation NER model based on importance weighting,MDAIW).1)通过多个领域的知识迁移来提升目标领域的实体识别性能;2)根据不同领域及其领域内样本对目标领域的重要性,计算领域贡献度;3)将领域贡献度引入到NER模型中,以此来实现更好的模型领域适应性.最终在多个目标领域上进行实验,性能皆优于当前性能最好的方法,验证了模型的有效性.

关键词：命名实体识别领域自适应贡献度加权多源

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基于CW-HCA联合指标的高含硫天然气净化过程故障监测

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化工学报 2018年第10期69卷 4292-4301页

作者：辜小花张堃王甜候松宋鸿飞李太福邱奎重庆科技学院电气与信息工程学院重庆401331 四川理工学院四川省人工智能实验室四川自贡643000

高含硫天然气(HSG)净化过程复杂,导致安全开发风险极高。因此保障净化系统可靠运行、实现过程安全生产具有重要意义。对于类似化工过程,在独立成分分析(ICA)方法基础上,高阶累积量分析(HCA)用样本三阶累积量代替均值方差构造统计指标大... 详细信息

高含硫天然气(HSG)净化过程复杂,导致安全开发风险极高。因此保障净化系统可靠运行、实现过程安全生产具有重要意义。对于类似化工过程,在独立成分分析(ICA)方法基础上,高阶累积量分析(HCA)用样本三阶累积量代替均值方差构造统计指标大大提高了检测率。然而,HCA构造独立分量空间指标时未考虑不同独立分量间重要性差异,这可能致使监测结果经样本高阶累积后出现一定程度的偏差。同时,采用多指标监测策略可能出现指标间监测结果相互冲突问题。为此,提出一种基于贡献度加权高阶累积量分析(CW-HCA)联合指标的故障监测方法。该方法根据独立分量的贡献度对样本的三阶累积量进行加权;再将加权后的指标与残差空间指标联合获得联合指标,实现监测。TE以及HSG净化过程的实验结果表明,所提算法相比ICA算法、HCA算法具有有效性和优越性。

关键词：动态建模主元分析天然气贡献度加权联合指标故障监测

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