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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献
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琅琊山选矿厂为了提高选铁回收率,进行了粗、精、扫选磁场强度试验及磨矿细度对铁回收的影响试验。结果表明:①增大扫选磁场强度可以提高精矿铁回收率0.37个百分点;扫选磁场强度从168 kA/m提高到240 kA/m,磁性铁回收率从89.79%提高到90.86%。②磁性铁主要以微细粒流失在尾矿中,回收难度极大。③以增大扫选磁场强度可提高铁回收率0.37个百分点计算,每年可增加销售收入约14.6万元,大半年即可收回设备改造投资。 相似文献
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基于超高效液相色谱—串联质谱(UHPLC-MS/MS),建立了同时检测茶叶中7种可能非法添加的香料(茴香烯、香豆素、胡椒酚甲醚、指甲花醌、甲基丁香酚、蒲勒酮和反式肉桂醛)的定性、定量方法。茶叶样品经过乙腈—水混合溶剂提取,涡旋振荡,适当稀释并加入无水硫酸钠、十八烷基键合硅胶(C18)和N-丙基乙二胺(PSA)进行净化,涡旋离心后,上清液过膜待测。以Kinetex C18色谱柱分离,在多反应检测扫描(MRM)模式下经MS/MS进行基质外标法定量检测。试验结果表明,7种目标物在0.8~1 600.0 μg/L范围内呈良好线性,线性相关系数(R2)均大于0.999。方法的检出限为0.02~0.03 mg/kg,定量限为0.05~0.10 mg/kg,平均回收率为82.5%~102.5%,日内、日间精密度分别小于16%和18%。该方法快速、可靠、灵敏度高,用于检测市面流通的100个茶叶样品,结果检出了反式茴香脑、香豆素和胡椒酚甲醚等物质,最大浓度值分别为65.0,2.0,72.2 mg/kg。 相似文献
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该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题,确定了K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。 相似文献