基于分级规划的工艺决策推理与知识管理策略

论述了基于分级规划的工艺决策推理控制策略、混合式推理策略以及工艺决策知识和数据管理策略．推理控制策略将复杂的工艺决策推理机分解成性质不同的三个子推理机,简化了推理机的结构．混合式推理策略综合了变异法、创成法以及人机交互法的优点,便于解决复杂多变的工艺决策问题．工艺决策知识管理策略使工艺决策知识和数据按三个子推理机分类存储,从而便于规则的搜索、存储、管理与维护．     

基于分级规划的加工方法排序规则研究

结合工艺决策的分级规划策略,构造了一种新的实用化的加工方法排序规则,该排序规则将传统排序规则分解成两个相关的部分：工序排序规则与工步排序规则．工序排序规则代表了排序规则的普遍性,描述了一类零件的总体加工过程,只与加工方法有关,与组成零件的形状特征等其他因素无关;工步排序规则代表了排序规则的特殊性,描述了工序中各特征的加工顺序,与特征有关而与加工方法无关．     

基于锚文本相似度的链接算法

对链接算法在搜索引擎检索结果排序中的应用进行研究,提出基于Page Rank和锚文本对检索结果进行二次排序,合理评价网页重要程度.实验结果表明,该方法在一定程度上能提高检索效果.     

融合汉字字形信息的文本关系抽取

关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一定程度上隐含了字义,为此提出了包含字形级别实体表示的BERT_BI-GRU_Glyph模型.模型中...     

基于BERT与主题模型联合增强的长文档检索模型

尽管将BERT运用在Ad-hoc文档检索领域能够提升任务精确度,但也存在两个显著缺陷：第一,由于BERT存在输入限制,对长文档进行截断会导致文档信息丢失;第二,Ad-hoc文档检索任务的数据集中存在相当数量的领域特定词,而BERT不能较好地学习这些特定词的特征.而利用LDA主题模型不存在输入限制,可以表示完整的语义信息的优点,将其引入联合增强模型,且对文档中的领域特定词及语义内涵进行学习表征,弥补了BERT模型的不足.为此提出RWT-BERT联合增强模型通过对BERT和LDA主题模型的表征构建交互网络,对查询语句和长文档进行更深层次的特征挖掘.实验结果表明：该模型在3个数据集的主要指标上都有不同程度的提升,尤其在Core17数据集上,与目前效果最好的句子级Ad-hoc文档检索模型Birch相比,nDCG@20指标提高了4.01%.