预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

一种基于用户偏好和反馈的页面排序技术

传统的排名方法没有考虑用户的喜好、反馈和用户兴趣,很难满足用户的个性化需求.针对这个问题,提出一种新的网页排名方法,将网页的相似度、链接结构信息、用户偏好及用户反馈相结合进行页面排名.实验结果表明,改进的排序算法在一定程度上帮助用户提高检索网页的质量,最大限度地满足用户的需求.     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

Nonlinear analysis on the reinforced concrete multi-T girder based on the solid and degraded composite element

根据实体退化壳单元理论,推导单元的位移场,建立钢筋混凝土多梁式T梁的实体退化组合单元模式,其中纵向受力钢筋采用空间杆单元处理,并推求了其对实体退化组合单元刚度矩阵的贡献。采用Ottosen四参数屈服准则,考虑混凝土的材料非线性,以及通过V.Karman假设考虑了结构的几何非线性,分析几何非线性对此结构的影响。典型算例分析表明:考虑双重非线性的钢筋混凝土多梁式T梁的实体退化组合单元的计算结果与试验资料吻合良好;当偏载加载时,加载端边梁的受力钢筋应力发展较为迅速而首先达到屈服应力,其余各主梁的受力钢筋应力依次发展,直至结构破坏;对于钢筋混凝土多梁式T梁类实体结构,材料非线性效应明显,但几何非线性效应在一定范围内可以不计入。     

人性假设矩阵的构建——未来人性假设与管理理论定位的思考

人性假设是管理理论的基础。本文模仿管理理论"丛林"对人性假设进行了梳理,构建了基于时间坐标与空间坐标的人性假设矩阵,从而将人性假设归类入"实体—静态""实体—动态""关系—静态"及"关系—动态"四个象限。在梳理西方实体人性假设与东方关系人性假设的基础上,论证了未来的人性假设与管理理论应定位于"关系—动态"象限的观点,进一步指出了人性假设整体性、过程性、演绎性与非均衡性的特征。最后,本文还指出未来管理理论将出现的四种研究趋势。     

基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究

智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件随机场(convolutional neural network-conditional random field,CNN-CRF)的实体识别算法框架。为得到高质量的词向量,将标注实体加入词典进行分词,并将已标注和未标注文本作为语料,用word2vec工具对已分词文本进行无监督学习;为避免扩张卷积层数增加导致过拟合,采用迭代扩张卷积处理输入向量,并使用dropout随机丢弃一些连接;运用条件随机场对网络的分类结果进行修正。把该方法在中文电子病历上进行对比试验,从病历中提取出身体部位,疾病,症状,检查及治疗5类实体。实验结果表明,该方法能有效地辨别病历中的实体,其识别的准确率、召回率和f1值分别为90.01%,90.62%,90.31%,准确率和速率比传统方法都有一定提高。     

面向物联网的异构实体间关系服务模型

物联网中的实体大多以异构形式存在,解决异构问题是推进物联网发展的重要因素.为此,在分析了实体及实体上载到网络中信息的特点后,基于Agent提出一种异构实体关系服务模型.该模型具有实体信息数据处理和构建实体服务逻辑两种功能,利用提出的全新的实体物间动态关系计算公式将异构数据转化为物间关系紧密度（值）,并依此生成了Agent服务序列,结合二分图理论实现物联网环境下的Agent服务逻辑;屏蔽了原本因实体和其信息的异构而使得其无法正常交互通信的缺点,实体通过模型中与之对应的Agent进行交互,并在已构建的服务逻辑下支配Agent;最后对该模型进行了仿真实验,结果表明其可满足物联网环境中的用户服务需求,在数据更新和服务准确率及冲突的处理上要优于传统的本体语义技术对异构问题的处理结果.     

基于Attention机制的链接预测算法

针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以充分挖掘序列相关节点间的上下文依赖信息.通过Attention机制对链接中的节点进行关注和加权,强化重要节点对链接预测任务的贡献,实现链接拓扑特征的自动提取与准确分类预测.实验结果表明,在4种不同类型的社会网络数据集中,该算法的准确率和运算效率都有较大提高且普适性较强.     

BSAED:一种基于双向语义关联的实体消歧算法

考虑了实体的全局一致性,充分利用了知识库中实体间结构化的语义信息.在PageRank算法的基础上,提出一种基于双向语义关联的实体消歧算法,该算法通过在维基百科中抽取出实体之间的超链接关系构建知识图谱,重新定义两个实体之间的平均最短路径,并联合实体之间的语义信息以完成实体链接消歧的任务.在公开数据集上进行的实验结果显示:该算法能提高实体消歧结果的准确率和召回率,实验结果优于当前主流算法.     

构建本科教学质量工程平台研究

质量工程为高校教学质量的提高起到了积极的推动作用,但因缺乏相应的平台,各高校多年来所取得的有关质量工程成果未能发挥出其应有的示范、辐射和引领作用。为此,笔者结合本校实际开发了基于校园网的质量工程综合展示和链接平台并投入使用,收效很好,文章就平台的建设和应用做了相应的介绍。