基于知识增强的ERBERT-GRU中文图书分类方法研究

图书的自动分类是图书管理和图书推荐算法中的基础工作,也是难点之一,而且目前针对中文分类算法主要集中在短文本领域中,鲜有对图书等长文本分类的研究.该文对深度学习分类算法进行了深入细致的研究,并对BERT预训练模型及其变体进行相应的改进.利用复杂层级网络叠加双向Transformer编码器来提取隐藏在文本中的细粒度信息.在...     

基于实体信息和图神经网络的药物相互作用关系抽取

药物相互作用是指药物与药物之间相互促进或抑制.针对现有的药物关系抽取方法利用外部背景知识和自然语言处理工具导致错误传播和积累的问题，以及现有大多数研究在数据预处理阶段对药物实体进行盲化，忽略了有助于识别关系类别的目标药物实体信息的问题.论文提出了基于预训练生物医学语言模型和词汇图神经网络的药物相互作用关系抽取模型，该模型通过预训练语言模型获得句子的原始特征表示，在基于数据集构建的词汇图上进行卷积操作获得与句子相关的全局特征信息表示，最后与药物目标实体对特征进行拼接从而构建药物相互作用关系提取任务的特征表示，在获得丰富的全局特征信息的同时避免了使用自然语言处理工具和外部背景知识，提升模型的准确率.论文的模型在DDIExtraction 2013数据集上的F₁值达到了83.25%,优于目前最新方法2.35%.     

三种动力系统实测数据奇异值的比较

嵌入空间矩阵的本征值是定理描述混沌吸收子的重要指标,应用本征值分解技术对３种动力系统实测数据嵌入空间矩阵的本征值进行了计算,并具体计算基嵌入空间矩阵的本征值及其本征向量,提出了对不同的实测数据嵌入空间矩阵基的具体选取方法,并相互比较不同的动力系统实测数据和本征值等量,从而奠定了不同动力系统实测混沌数据的相变间重构的基础。     

基于径向基函数网络的混沌时间序列分析

给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。利用非线性自回归移动平均（ＮＡＲＭＡＸ）模型对非线性时间序列进行辨识并给出基于动态径向基函数（ＲＢＦ）网络的辨识算法。将这一方法应用到Ｈｅｎｏｎ映射的混沌时间序列的嵌入维估计及我国股票市场的混沌现象的实证研究,得到理想的结果。文章最后指出了进一步的研究方向。     

一种改进的中文词嵌入模型

针对当前中文词嵌入模型无法较好地建模汉字字形结构的语义信息,提出了一种改进的中文词嵌入模型.该模型基于词、字和部件(五笔编码)等粒度进行联合学习,通过结合部件、字和词来构造词嵌入,使得该模型可以有效学习汉字字形结构所蕴含的语义信息,在一定程度上提升了中文词嵌入的质量.     

一种基于概率投票的新型高效微支付方案

提出了一种新型的高效微支付方案,它允许客户使用一个由银行签名的公钥证书与多个商家进行交易,通过在支付阶段采用概率投票的方法,大大减少了客户进行超支花费的概率．在本方案中,因客户超支花费而造成的经济损失是由商家和银行共同承担的,且循环交互支付协议也使客户和商家的利益都得到了保障．与PayWord方案相比,其公平性大大提高,并为客户提供了有限的匿名性。     

学术期刊排版中关键问题的Word2000解决办法

鉴于学术期刊排版中的严格性和特殊性,在实际的排版过程中将会遇到一些不易解决的关键问题,例如图片与特殊字符的处理、版心尺寸及字号、版面设置、角注的位置、英文字体和版式等.此外各学术期刊的办刊特色不同,对排版也会有一些特殊要求.以《哈尔滨学院学报》排版为例,具体讨论了使用Word2000解决学术期刊排版问题的方法,以及如何利用Word2000提高学术期刊排版效率.     

LLE与ISOMAP降维的对比研究

局部线性嵌套和等距流形映射是两个基本的非线性降维方式,各自的优点和不足在人脸识别上值得做出深入的对比研究。因此对比测试这两种降维方式在不同参数下的执行效率,分析和总结这两种降维方式的适用特点和范围,选择局部线性嵌套和主成分分析,通过应用于人脸识别中,并总结人脸识别的识别率。     

Lp空间之间的1-局部可补嵌入映射

给出了B anach空间之间的1-局部可补嵌入映射的定义,并刻画了Lp(1≤p<∞,p≠2)空间之间的1-局部可补嵌入映射.     

基于Word2Vec和决策树的故障定位技术

利用Word2Vec方法对Java源代码进行深层语义编码,生成文件级和行级的语义向量,并将其用作输入数据来训练决策树模型,以实现精确的文件级别和行级别故障定位,优化故障检测过程,构建一个综合文件级别与行级别分析的高效故障定位框架. 实验结果表明：该模型在各项目中的故障定位准确率均高于83%.