融合注意力机制和BiLSTM+CRF的渔业标准命名实体识别

为了解决渔业标准文本中专有命名实体具有上下文敏感性、长序列存在语义稀释等问题,提出了基于E-BIO标注法和融合注意力机制的BiLSTM+CRF (BiLSTM+Attention+CRF)命名实体识别模型,E-BIO标注法引入渔业标准文本中的结构化信息,可以使模型有效学习上下文结构特征,而注意力机制输出不断变化的语义向量,可有效解决长序列语义稀释问题。为验证所提出方法的有效性,在采用E-BIO方法标注的语料上进行对比试验,结果显示,BiLSTM+Attention+CRF模型对不同类别的渔业标准命名实体识别的准确率均能达到90%以上,召回率均能达到85%以上。研究表明,本研究中提出的BiLSTM+Attention+CRF命名实体识别模型可以有效利用上下文结构特征,避免了语义稀释问题,对于渔业标准命名实体识别具有较好的识别性能。     

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。     

多特征融合的中文实体关系抽取研究

词性等特征在句子中扮演着重要的角色,往往能揭示命名实体之间的关系,而当前的实体关系抽取任务大多仅基于词向量进行,忽视了词性等对实体关系抽取任务有益的特征。因此,文章采用了一种多特征融合的方式进行中文实体关系抽取模型的训练,在以词向量作为输入单元的前提下融合了句子中词语的词性、距离实体对的位置、实体标注相关特征,并以双向长短期记忆网络结合注意力机制的模型进行了中文实体关系抽取的实验,实验结果表明,基于多特征融合的训练方式提升了中文实体关系抽取的效果。     

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。     

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。     

基于属性值集中度的分类数据聚类有效性内部评价指标

针对分类数据,通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values,CONC),用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度;通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs,DCRP),用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values,CVC),它具有以下3个特点:(1)在评价每个类内相似度时,不仅依靠类内各数据对象的特征,还考虑了整个数据集的信息;(2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度,确保评价过程不丢失有效的聚类信息,同时可以消除噪音的影响;(3)在评价类内相似度及类间差异度时,消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验,将CVC与类别效用(category utility,CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors,CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy,IE)等内部评价指标进行对比,通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information,NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标,CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外,CVC指标相对于NMI指标,不需要数据集以外的信息,更具实用性.     

基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归建模方法及应用

提出了一种基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归(kernel partial robust M-regression based on kernel density estimation,KDE-KPRM)方法。以核密度估计加权策略代替原来的M估计加权策略,利用主成分分析技术和核密度函数识别高杠杆点(输入变量空间异常点),利用残差和核密度函数识别高残差点(输出变量空间异常点),无需反复迭代便可以为样本赋予合适权重,有效地提高了建模速率。通过函数仿真和实际工业仿真,证明了所提出的方法比标准的核偏鲁棒M-回归算法有更好的鲁棒性和更高的建模效率。     

基于GA-BP算法的旋转控制头轴承温度预测

旋转控制头轴承组件要承受很大的动载荷,由于摩擦力的作用,使轴承发热和磨损非常严重,极易发生轴承温度过高而导致轴承失效。针对旋转控制头轴承温度影响因素多、精确计算困难、不易测量等特点,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络(the optimized algorithm of BP neural network based on genetic algorithm,GA-BP)进行旋转控制头轴承温度预测的方法,利用某无外挂冷却润滑泵站式旋转控制头台架实验数据进行训练和测试,并与传统神经网络模型(BP)进行对比。结果表明,GA-BP预测模型实现了控制头轴承温度预测过程的自适应控制,预测得到的轴承温度与期望值之间的线性相关度达到0.991 48;通过95%置信区间以及平均、最大、最小绝对百分比误差的对比得到,GA-BP模型在逼近能力、收敛和泛化能力上都要优于BP预测模型。GA-BP预测模型预测精度高、稳定性好,对掌握轴承运行状态,优化旋转控制头冷却润滑方式和结构。提高旋转控制头的整体性能有重要指导意义.     

供水管网流量监测数据异常值检测方法对比分析

随着信息化技术的发展,水务企业迎来了智慧化转型升级。数据采集与预处理作为水务企业实现智慧管理的重要前序步骤,为后续数据挖掘、运营管理、调度决策提供了基础。由于环境的影响、管网中的随机扰动、管网事故等原因,监测数据的质量问题广泛存在,因此寻求有效的供水管网流量监测数据的异常值检测方法至关重要。基于此,首先根据供水管网流量监测数据的基本特征和时间维度的相关性,将常见异常归纳为3个类型;其次,以东南沿海某市的真实小区流量监测数据为例,分别探究基于统计、密度和预测的Boxplot、LOF与Prophet异常值检测模型在不同类型异常数据检测中的性能。结果表明,Boxplot与LOF模型能够较准确地识别出异常数据,但Boxplot对异常的判断标准较宽泛,容易将部分非异常数据识别为异常点,Prophet对于不稳定性较高的流量数据识别效果有限。     

B + S + P + T + PL + M

Collaborative studio projects tested as full-scale models allow students of architecture to learn about performance and its concrete relation to spatial situations. This article articulates a pedagogy that utilizes six critical points to approach architectural performativity in the design process.     

2020+ 2020+

正展览时间:2020.08.01-2020.10.18展览地点:北京红砖美术馆1938年,英国诗人奥登参观布鲁塞尔美术馆后,将观看16世纪荷兰古典大师勃鲁盖尔(Bruegel Pieter the Eder)作品的感悟融入了《美术馆》这首充满视觉性的诗歌中,在这里,苦难、悲剧和众生的场景交错出现,平静中透露着沉郁悲凉。2020年,我们面对着近百年来最难以抹去的"疫情"时刻:突发的公共危机和社会事件笼罩全球;个体、集体、生命、自然、当下、永恒,一切     

再谈“V+了+T+的+N”结构的歧义

本文讨论了"V+了+T+的+N"结构,不同意"T+的+N"是一个认知单位的说法。我们分析了由于N的类别不同而造成四种不同类型的歧义切分,并讨论了一些有关句法切分的问题。     

A+A品鉴之约

“A+A品鉴之约——上海当代艺术博物馆设计展”是上海当代艺术博物馆成立以来首个建筑设计展,展览结合了建筑·人·艺术主题摄影作品,共同为大家展现了上海当代艺术博物馆历经六年两次改造的建设历程,也体现出了原作设计工作室的设计精神.此次展览由原作工作室负责承办,活动当天播放了为此次展览特别制作的纪录片、3D动画,并赠送了主办单位精心撰写和设计的当代馆介绍书册、艺术衍生品,300余位来自各相关行业的嘉宾参加了开幕活动,全程得到了多家建筑专业期刊、电视台和网络媒体的支持和报道.     

一种带宽最小化算法的 C + + 程序实现

介绍了一种对稀疏、对称的总体刚度矩阵重新排序 ,而使其最大半带宽减小的算法 ,并给出了实现它的C 程序。指出此算法可有效地提高有限元分析程序的解题规模与速度。     

河北隆化县“政银企户保”金融扶贫模式探析

以河北隆化县"政银企户保"金融扶贫模式为例,指出该模式核心优势在于有效降低贷款风险,破解了金融机构扶贫参与动力不足的问题;面临的制约因素是县级政府财力有限、产业层级较低、深度贫困和顽固贫困较多、贫困户脱贫意识不强等;存在的主要问题有政府资金来源的可持续性难以保障、低风险下对银行的激励稍显过度、对保险公司的激励略显不足、企业和农户的风险责任边界模糊、监督约束机制缺位及普惠程度较低等。最后从扶贫和可持续发展的角度提出深入推进隆化县"政银企户保"金融扶贫模式的对策建议。     

包西铁路（23＋41＋96＋41＋23）mV撑连续梁设计

结合某高速铁路特大桥高度小、刚度大、跨越能力强等特点,详细介绍了主桥结构构造、主要施工步骤及静力计算等,实践证明该施工工艺可提高桥梁竖向刚度,对高标准铁路建设是一种合理形式。