检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2024年

作者：杨定木倪龙强梁晶邱照原张永真齐志强西北机电工程研究所

协议转换通常用于解决不同协议之间的数据交互问题，本质是寻找不同协议字段之间的映射关系。传统的协议转换方法存在以下缺点：转换大多是在特定协议的基础上设计，是静态的，灵活性较差，不适用于多协议转换的场景；一旦协议发生改变... 详细信息

协议转换通常用于解决不同协议之间的数据交互问题，本质是寻找不同协议字段之间的映射关系。传统的协议转换方法存在以下缺点：转换大多是在特定协议的基础上设计，是静态的，灵活性较差，不适用于多协议转换的场景；一旦协议发生改变，就需要再次分析协议的结构、字段语义重新构建字段之间的映射关系，从而产生了次方级的工作量，降低了协议转换的效率。为此，提出基于语义相似度的通用协议转换方法，旨在通过智能的方法发掘字段间的映射关系，提高协议转换的效率。首先，通过bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型分类协议字段，排除“不应该”存在映射关系的字段；其次，通过计算字段之间的语义相似度，推理字段之间的映射关系，构建字段映射表；最后，提出基于语义相似度的通用协议转换框架，并定义相关协议进行验证。仿真结果表明，字段分类准确率达到了94.4%；映射关系识别正确率达到了92.86%，比基于知识抽取的方法提高了13个百分点。验证了所提方法具有可行性，可以快速识别不同协议字段之间的映射关系，适用于有无人协同中多协议转换的场景。

关键词：语义相似度字段映射协议转换 bert模型 sentence-bert模型

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数据集成场景下考虑语义信息的高效实体识别方法

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图书情报工作 2022年第14期66卷 128-136页

作者：宗威林松涛刘继昶西安电子科技大学经济与管理学院西安710126

[目的/意义]针对当前数据集成场景下,实体识别时未能充分提取文本语义信息导致识别效果不佳以及传统分块方法无法满足高效识别的问题,提出一种考虑语义信息的高效实体识别方法,以提升实体识别的效果与效率。[方法/过程]以需要集成的两... 详细信息

[目的/意义]针对当前数据集成场景下,实体识别时未能充分提取文本语义信息导致识别效果不佳以及传统分块方法无法满足高效识别的问题,提出一种考虑语义信息的高效实体识别方法,以提升实体识别的效果与效率。[方法/过程]以需要集成的两个数据集A、B为例,首先,分别对数据集A和B中的所有记录进行分词、去停用词等数据预处理操作,然后基于数据集A中的每一个词,建立数据集A的倒排索引;其次,计算数据集B中记录的每个词在数据集A中的重要度,依据重要度大小选择关键词代表该条记录;最后将关键词与索引词进行比对,基于sentence-bert模型依次计算关键词所对应的记录与索引词包含的所有记录之间的相似程度。将超过阈值的记录判定为对同一实体的描述记录,如此往复直至比对完数据集B中的所有记录。[结果/结论]实验结果表明,本文提出的考虑语义信息的高效实体识别方法在精确率、召回率、稳定性和响应时间等评价指标的表现上均优于传统的实体识别方法,为解决数据集成中的实体识别问题提供了方法指导。

关键词：实体识别 sentence-bert模型倒排索引数据集成

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