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1.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性. 相似文献
2.
为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑. 相似文献
3.
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。 相似文献
4.
随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络(ASGGCN)模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范(SMILES)编码,通过门控图卷积神经网络(GGCN)以及注意力机制预测反应中心所在位置;然后,根据化学约束条件和候选反应中心枚举出可能的化学键组合来生成候选产物,再通过门控图卷积差分网络对候选产物进行筛选;最终,得到反应产物。门控图卷积神经网络拥有三个权重参数矩阵并通过门控对信息加以融合,与传统的图卷积神经网络相比,它能获取更加丰富的原子隐藏特征信息。通过主动采样的方式进行训练,使得该模型能够兼顾较差样本和普通样本的分析能力。实验结果表明,所提模型对化学反应产物的Top-1预测准确率可达87.2%,对比Weisfeiler-Lehman差分网络(WLDN)模型提高了1.6个百分点,可见模型能够更准确地预测有机化学反应产物。 相似文献
5.
6.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。 相似文献
7.
针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因. 相似文献
8.
通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。 相似文献
9.
专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法(AHP)、粗糙集理论方法和逆向传播(BP)神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。 相似文献
10.
目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。 相似文献