基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别

随着微博等社交平台的兴起,如何针对微博数据进行产品命名实体识别成为了自然语言处理领域研究的热点之一,也是实现舆情监督和商业智能的基础.传统的命名实体识别技术没有考虑中文微博口语化、不规范等特点,且忽略了深层语义对命名实体识别的重要作用.因此,考虑中文微博的特殊性,提出一种融合全局上下文信息的词向量特征选择方法,分别采用主题模型和神经网络词向量聚类两种方法获取深层语义信息,并结合层叠条件随机场进行中文微博的命名实体识别.实验结果表明,基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别方法取得了较好的效果.     

面向化学资源文本的命名实体识别

针对化学资源文本中的命名实体,提出一种适合于化学资源文本的命名实体识别方法,旨在将化学物质、属性、参数、量值4种命名实体进行识别.该方法根据化学资源文本的语言规律及特点,建立BLSTM-CRF模型对命名实体进行初步识别,并使用基于词典与规则相结合的方法对识别结果进行校正.实验结果表明,该方法在化学资源文本中能够较好地完成命名实体识别任务,在测试语料上的F1值最高能达到94.26%.     

融入自注意力机制的社交媒体命名实体识别

相比规范新闻文本中命名实体识别(named entity recognition,NER),中文社交媒体中命名实体识别的性能偏低,这主要受限于文本的规范性和标注语料的规模。近年来中文社交媒体的命名实体识别研究主要针对标注语料规模小这一问题,倾向于使用外部知识或者借助联合训练来提升最终的识别性能,但对社交媒体文本不规范导致的对文本自身蕴含特征的挖掘不够这一问题的研究很少。该文着眼于文本自身,提出了一种结合双向长短时记忆和自注意力机制的命名实体识别方法。该方法通过在多个不同子空间捕获上下文相关信息来更好地理解和表示句子结构,充分挖掘文本自身蕴含的特征,并最终提升不规范文本的实体识别性能。在Weibo NER公开语料上进行了多组对比实验,实验结果验证了方法的有效性。结果表明:在不使用外部资源和联合训练的情况下,命名实体识别的F1值达到了58.76%。     

体育赛事命名实体识别研究

为了准确地从中文文本中识别出复杂体育赛事命名实体,提出了一种基于双层条件随机场模型的命名实体识别方法.该方法首先在低层条件随机场模型中识别出简单体育赛事命名实体,然后在高层条件随机场模型中识别出嵌套了简单体育赛事命名实体的复杂命名实体如赛事名、参赛球队名和比赛场馆名.在对大规模真实语料进行的开放测试中,赛事名、参赛球队名和比赛场馆名识别的F值分别达到97.09%,97.81%和98.03%.     

基于分层标注的中文嵌套命名实体识别

中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色. 在中文信息文本中, 许多命名实体内部包含着嵌套实体. 然而, 已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别, 无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息. 采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition, NNER), 将每层的实体识别解析为一个单独的任务, 并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换. 利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验, 验证了模型的有效性. 实验结果表明, 在不使用外部资源词典信息的情况下, 该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%, 有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.     

基于分层标注的中文嵌套命名实体识别

中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition,NNER),将每层的实体识别解析为一个单独的任务,并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换.利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,在不使用外部资源词典信息的情况下,该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%,有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.     

针对命名实体识别的数据增强技术

近年来,深度学习方法被广泛地应用于命名实体识别任务中,并取得了良好的效果.但是主流的命名实体识别都是基于序列标注的方法,这类方法依赖于足够的高质量标注语料.然而序列数据的标注成本高昂,导致命名实体识别训练集规模往往较小,这严重地限制了命名实体识别模型的最终性能.为了在不增加人工成本的前提下扩大命名实体识别的训练集规模,本文分别提出了基于EDA(Easy Data Augmentation)、基于远程监督、基于Bootstrap(自展法)的命名实体识别数据增强技术.通过在本文给出的FIND-2019数据集上进行的实验表明,这几种数据增强技术及其它们的组合能够低成本地增加训练集的规模,从而显著地提升命名实体识别模型的性能.     

面向中文微博命名实体识别的对比研究

命名实体识别是自然语言处理的重要基础,同时也是信息抽取,机器翻译等应用的关键技术.近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体识别研究提供了全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,对目前命名实体识别两种应用比较广泛的方法,基于最大熵模型的识别方法和基于条件随机场模型的识别,进行对比研究.在真实的微博数据上进行对比实验.通过实验结果的对比得出这两种方法在中文微博命名实体识别上的优缺点.     

基于分层ERNIE模型的中文嵌套命名实体识别

近年来中文嵌套命名实体识别的相关研究进展缓慢，BERT和RoBERTa等预训练模型在处理中文语言时，导致模型只能学习到不完整的语义表示.针对以上两个问题，首先使用现有的中文命名实体基准语料库ACE2004和ACE2005,依照原始语料的中心词和外延的关系自动构造嵌套命名实体；然后使用分层ERNIE模型在构建好的中文语料库上进行中文嵌套命实体识别的研究，相较于BERT等模型，ERNIE模型则是通过对中文实体语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示.实验结果表明，分层ERNIE模型在ACE2004和ACE2005两个中文嵌套命名实体语料库上F1值分别为84.5%和85.9%,性能优于BERT和RoBERTa模型.     

基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别

生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务.机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势,本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究.实验取得了良好的效果,F测度达到了70.52%,与其它相关系统比较,识别性能有了明显提高.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.