基于半监督学习与CRF的应急预案命名实体识别

传统基于统计的命名实体识别方法存在需要大量人工标注的缺陷,导致识别准确率较低。为了提升识别效果,提出一种基于条件随机场的半监督学习方法（S-CRF）对命名实体进行识别。该方法将实体识别看作序列标注问题,对少量数据进行人工标注并构建实体集,通过K-means聚类算法选取有代表性的未标注数据文本进行自动标注,采用条件随机场对语料进行训练测试。选取中文应急预案文档进行实验,该方法在各个标签上的识别效果分别达到93.52%、93.04%、95.81%。实验结果表明,该方法优于传统规则方法,能有效提高应急预案命名实体的识别效果。     

中文文本命名实体识别在弹幕中的研究探讨

弹幕是最近比较流行的在线视频评论方式,因其内容为自发用户发出,可能带有大量的不和谐性,因此如何识别弹幕中的中文文本内容,文中使用了命名实体识别方法,针对弹幕文本规范化处理和研究,通过采用 Word2vec 方法进行词向量训练,以期望达到合理识别的效果。     

基于ALBERT预训练模型的通用中文命名实体识别方法

HMM、CRF等机器学习算法在中文实体抽取任务上存在大量依靠特征提取及准确率低的缺陷,而基于BiLSTM-CRF、BERT等深度神经网络算法在中文实体识别准确率高,但BiLSTM模型依赖大规模标注数据,BERT存在参数量大、效率低等问题。该研究提出了基于ALBERT-Attention-CRF模型进行中文实体抽取的方法。首先将glove、Word2vec等静态词向量替换为ALBERT预训练模型字向量,可有效解决分词错误、数据稀疏、OOV、过拟合以及一词多义等问题;然后采用ALBERT作为编码层并对其输出利用Attention机制捕获上下文语义特征;最后结合CRF作为解码层输出实体正确标签,摒弃主流BiLSTM-CRF模型,最终在《人民日报》数据的测试集上取得了理想的效果。试验结果表明,该方法有助于提升通用中文实体识别的准确率和效率,其有效性也得到了较好的验证。     

基于MHA-Lattice LSTM的中文命名实体识别

命名实体识别模型Lattice LSTM集成字信息和词信息,在路由词信息的过程中会退化成词模型,不能有效利用字信息内在关联性.针对上述问题,提出基于多头注意力机制的Lattice LSTM模型,获取字信息的内在关联和远距离语义信息,同时对模型进行调参优化与改进.在多个数据集上的实验验证,该模型相对于基线模型F1值提高了0.48％～1.11％.     

基于Hadoop的并行化命名实体识别模型研究

针对现有命名实体识别存在数据处理效率低的问题,该文提出了一种并行化Block-BAC模型.提出了前处理中的数据分块优化算法,并基于Hadoop实现并行化的运作机制;采用局部注意力优化机制,有效减少模型的隐层节点.与已有的BERT-BAC模型相比,在确保较高F1值(精确率和召回率的调和平均数)的情况下,该模型训练时间和实...     

基于BERT的中文电子简历命名实体识别

针对传统基于规则的简历实体提取方法效率低、迁移能力差的问题,提出了一种基于Transformer双向编码器表示(bi-directional encoder representations from Transformers,BERT)的深度学习模型,用于识别相关命名实体.模型通过BERT对简历信息进行字符级别编码,得...     

基于多特征融合的中文电子病历命名实体识别

中文电子病历命名实体识别对于医学知识库的构建和临床决策作用关键。针对中文电子病历结构化实体识别困难的问题,提出一种多特征融合的中文电子病历命名实体识别方法。该方法基于条件随机场,通过逐一融合语言符号、词性、关键词、词典、词聚类等多种特征,采用递增式学习策略验证其有效性,在最优特征组合下识别出疾病、症状、检查和治疗4类实体。实验结果表明,该方法识别准确率达到90.99%,有效满足了应用需求。     

基于命名实体的网页推荐算法研究

基于命名实体的网页推荐算法,从查询日志入手,分析用户的查询行为,给用户提供智能推荐,从而给出较好的推荐网页.提出了基于混合马尔科夫模型用于目录网页的导航链接和基于LDA特征选择的网页推荐算法用于主题网页推荐,实验结果显示,基于混合马尔科夫模型的推荐算法,达到了比较满意的效果;基于LDA特征提取的网页推荐算法优于传统的推荐算法,很好地满足了用户的需求.     

我国与欧盟反倾销实体规则比较

本文以《欧盟理事会关于抵制从非欧共体成员国倾销进口的第384/96号条例》英文原文及我国《反倾销反补贴条例》为基础,从采取反倾销措施的倾销条件、损害条件、因果关系条件三个方面,比较分析我国与欧盟反倾销实体规则的异同,提出调整我国反倾销实体规则的若干建议。     

基于多模型融合的警情要素提取

针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法.对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、车牌号等具备一定规律的数据,采用模式识别方法抽取符合定义规则的相关要素;然后将上述两种...     

民事诉讼中诚实信用规则的完善及其原则化强调

规范诉权与审判权行使的方式离不开内含特定时空条件的明确的具体规则,然而如何确保两者之间良性互动,最大限度地实现公正,仅靠具体的规则还不够,还需要完善民事诉讼法基本原则体系。诚实信用原则应当成为我国民事诉讼法的一项基本原则。     

土木工程专业课课程作业实施模式探讨

以《钢结构设计原理》和《桥梁振动》两门专业课程为实践背景,从设计作业体系、实施方案和效果评估三方面对专业课课程作业进行规范化设计。通过两门课的教学实践可知,作业完成质量一定程度上可反映学生对课程的学习情况,作业对提高课程学习质量具有良好的推动作用;也发现部分学生的作业质量不高,作业成绩与课程学习效果不相称。对造成不良现象的原因进行了分析,并提出了一些针对性的改进建议和措施。     

基于BIM技术的“土木工程制图”课程教学改革

"土木工程制图"是土木工程专业的一门必修的专业基础课,传统教学难以满足目前土木工程发展趋势下的人才培养需求,为了适应时代发展趋势,培养具有创新精神和实践能力的高素质技术人才,文章在分析传统教学存在问题的基础上,对BIM技术融入"土木工程制图"教学的必要性进行分析,从教学理念、教学内容及教学实践三个方面对教学进行改革,充分发挥BIM可视化、模拟性、优化性、协调性及可出图性的优势,提高学生的学习兴趣及"土木工程制图"课程的教学效率,使学生更能适应时代发展趋势,毕业后快速地适应工作。     

土木工程材料双语教学的探索与思考

土木工程材料是土木工程及相关专业必修的专业基础课,为促进其双语课程的开展,文章结合教学的实际情况,针对教材、教学方法和考核方式进行了探讨,并对存在的问题和不足进行了总结分析。     

浅谈建设工程管理领域中IC卡的应用

通过对建设工程管理领域中IC卡的应用可行性分析，介绍了建设工程管理中IC卡应用系统的设计方案以及对规范建筑市场行为所起到积极作用。拓展IC卡应用领域，进一步推动信息化工程的建设。     

建筑工程技术人才培养模式探讨

建筑工程技术作为一门专业性较强的学科,为满足社会需求,提高学生职业素质,应积极开展教学改革工作,提高教师教学水平,加大实践教学以及校企合作力度,为我国建筑行业输送更多的人才。     

基于行业需求的《土木工程材料》课程教学改革探索

基于建筑行业对土木工程材料知识体系的需求和传统教学之间的冲突,加强行业需求调研、实现动态教学,改革课堂教学,革新考核制度,实施满足行业需求的应用能力教学,是提高教学效率、促进高智能型土木工程人才成长的有效途径．     

《土木工程测量学》教改思考

分析了现有《土木工程测量学》课程在教学内容、教学组织、教学方式方法等方面的现状和存在的问题,从现代土木相关企业对测量工作要求不断提高的角度出发,研究提出了整合教学内容、合理教学组织、采用现代教学手段、特别是加强实践教学环节等方面进行教学改革的思路和途径。     

土木工程材料课程教学改革与实践

土木工程材料课程内容繁杂、难记,因此,在课程教学中,充分调动学生学习的积极性至关重要。要充分调动学生学习的积极性,首先得培养学生学习的兴趣,使学生在学习中体会学习的乐趣,给学生更大的自由空间,变被动为主动。结合"土木工程材料"的课程教学实践,探讨如何运用多种方法培养学生学习的兴趣,从而提高学生独立分析、解决问题和归纳总结的能力。     

高职土木工程类专业校内生产性实训基地建设探析

YANG Shao-ping;LIU Jian-ming;LIU Ying;MU Jiang-tian;ZOU Li(Sichuan Water Conservancy Vocational College,Chengdu,Sichuan 611231,China)