基于BiLSTM的公共安全事件触发词识别

提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过Bi LSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库(Chinese emergency corpus,CEC)上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78. 47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征(词性、句法、实体)的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论.     

基于注意力机制和深度学习模型的外来海洋生物命名实体识别

为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。     

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination, MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary, DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection, SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection, SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。     

神经语言模型在框架排歧中的应用

在使用神经网络语言模型进行汉语框架排歧实验时,可选取词、词+词性、随机embedding矩阵及与词相对应的embedding矩阵作为特征,在2077条句子的语料上进行框架排歧实验,在给定数据集下,随着embedding矩阵迭代次数的增加,准确率也增大,当迭代次数达到7000万时,准确率最大,然后随着迭代次数的增加,准确率有减小的趋势,最后趋于稳定。把词的embedding矩阵作为特征提高框架排歧的准确率,进一步说明,深度学习在自然语言处理中的应用与仅有词及词+词性特征的若干模型对比中,词的分布式表示是有一定作用的。     

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别研究

中文文本实体识别,是自然语言处理的关键问题。传统的语言处理模型无法有效表示文本中的上下文语义信息,无法处理一词多义的不同语境,影响实体识别效果。提出了一种BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,BERT预处理语言模型生成表征上下文语义信息的词向量,通过双向长短期记忆网络对生成的向量进行特征提取,自注意力机制能够有效获取文本语句中的长距离依赖,最后通过CRF进行解码生成实体标签序列。实验结果表明,该模型在微软亚洲研究院MSRA语料库和人民日报语料库上都取得了优异成绩,F1分别达到96.12%和95.88%。     

最大熵和HMM在中文词性标注中的应用

隐马尔可夫模型(HMM)基于n-元语法的标注效果虽然不错,但由于预测信息的不足,对汉语的词性标注,特别是未登录词的词性标注精度影响很大。而最大熵模型使用特征的形式,有效的利用了上下文信息,在一定的约束条件下可以得到与训练数据一致的概率分布,即使是未登录词,由于其丰富的上下文信息,对它的词性标注也起到了很好的预测作用。实验结果证明最大熵方法取得了较好的标注效果。     

关于实体关系信息在答案选择网络中应用

论文研究利用神经网络模型解决答案选择问题时,如何有效融入外部知识库关系信息对模型效果进行优化。文章使用深层神经网络、双向注意力机制等算法,将问答句中单词对应的空间词向量进行编码,得到问答句的句矩阵表示,并将句矩阵压缩为句向量表示,通过比对问答句句向量间的特征,判断两句话是否存在问答关系。文章在句矩阵压缩为句向量的池化步骤中,融入了知识库关系信息,优化了句子中单词之间的权重。模型在WikiQA和TRECQA两个数据集上进行对比实验,MAP、MRR两个指标均有提升,证明此方法的有效性。     

基于支持向量机的网络评论情感分析方法

本文提出了一种基于支持向量机的情感分析方法,首先用python对网页评论信息进行抓取,然后词向量Word2vec模型表示词语及句子,最后用基于支持向量机的情感分析方法对评论中的正面、负面和中性情感进行分类。实验结果表明提出的方法对网络评论情感分析的准确率较高。     

基于深度学习的渔业领域命名实体识别

为了解决基于分词的渔业领域命名实体识别效果受分词准确度影响这一问题,采用一种基于深度学习的渔业领域命名实体识别方法。该方法使用神经网络训练得到字向量作为模型输入,避免了分词不准确对渔业领域命名实体识别效果造成的影响;针对渔业领域命名实体长度较长这一特点,使用LSTM单元保持较长时间记忆信息,并将标记信息融入到CRF模型中构建Character+LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在渔业领域语料集上进行多组实验,结果表明,本研究中提出的Character+LSTM+CRF方法具有较好的效果,与LSTM模型相比较,在准确率、召回率、F值上分别提升了3.39%、2.99%、3.19%,对于渔业领域实体识别具有较好的效果。     

基于深度学习的渔业领域命名实体识别

为了解决基于分词的渔业领域命名实体识别效果受分词准确度影响这一问题,采用一种基于深度学习的渔业领域命名实体识别方法。该方法使用神经网络训练得到字向量作为模型输入,避免了分词不准确对渔业领域命名实体识别效果造成的影响;针对渔业领域命名实体长度较长这一特点,使用LSTM单元保持较长时间记忆信息,并将标记信息融入到CRF模型中构建Character+LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在渔业领域语料集上进行多组实验,结果表明,本研究中提出的Character+LSTM+CRF方法具有较好的效果,与LSTM模型相比较,在准确率、召回率、F值上分别提升了3.39%、2.99%、3.19%,对于渔业领域实体识别具有较好的效果。     

高架桥上BRT公交车火灾事故调查的思考

通过对一起高架桥上BRT公交车火灾事故的详细勘察和缜密调查,分析提出制定特殊火灾事故调查应急预案的重要性,探讨如何建立重大火灾事故多部门尤其是刑侦部门协作配合机制,以及从火灾事故调查中总结经验教训,提出改进措施和建议。     

基于ANSYS的水平受载桩桩身受力性能的研究

基于ANSYS有限元软件,建立了钢筋混凝土管桩模型,对成层土中桩身处承受水平荷载的基桩受力性状进行了计算机数值模拟,通过对桩身位移和应力变化曲线的分析,得出了水平荷载下桩身位移和应力的变化规律。     

浅析“辛以润之”

"辛以润之"是中药药性理论的重要组成部分,一方面,"辛润"是"辛散"功效作用于脾、肺、肾而依次派生出的功用变易,是天地阴阳、五行五脏之间紧密联系的体现;另一方面,对"辛润"的运用不该只局限于治疗"肾苦燥",而更应将其追溯到"发越脾气"与"从阳引阴"上去,以使其对临床用药的指导意义更加深刻、广泛;最后,对于药物性味的合理运用与理解应该与药味之间的相互配伍、中药归经理论结合起来,使其得以互相为体为用,从而更好地发挥功效。     

燃气表跳字分析

分析了燃气表滑阀与滑座、输出轴、计数器对产生跳字的影响,提出了解决方法。     

对混凝土裂缝自愈合的研究

阐述了混凝土裂缝产生的原因以及混凝土裂缝自愈合的机理,并对混凝土的自愈合技术进行了深入的研究,结合该领域存在的问题,对其在未来的发展进行了展望,以期为该问题的研究提供借鉴。     

浅析MVRDV的密度实践

对MVRDV 的理论进行了探索,指出MVRDV 建筑事务所热衷于研究城市空间扩张与自然空间发展的关系及城市空间和建筑本身的密度实践,并通过对MVRDV 案例的分析,论述了提高建筑密度的手法和优化城市空间的理念。     

同层分户排水刍议

住宅楼分户排水可基本杜绝以往管道穿楼板导致的"跑、冒、滴、漏"和随意往管道投垃圾而导致堵塞下层管道(尤其是底层排水横管)等弊病,有效解决卫生间"臭味"问题.     

基桩施工质量检测探讨

基桩性能一直是工程技术人员关注的问题,基桩承载力、桩身完整性及基桩施工质量具有不同的定义和联系,既有基桩性能检测是基桩验收的必要条件。该文主要论述了桩身完整性和基桩施工质量检测、鉴定的概念及差别,基桩抽样检测的方法、特点及钻芯法检测应注意的问题,所述观点和工程实例可供相关技术人员参考。