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2003年 | 2篇 |
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案件要素识别指将案件描述中重要事实描述自动抽取出来,并根据领域专家设计的要素体系进行分类,是智慧司法领域的重要研究内容。基于传统神经网络的文本编码难以提取深层次特征,基于阈值的多标签分类难以捕获标签间的依赖关系,因此该文提出了基于预训练语言模型的多标签文本分类模型。该模型采用以Layer-attentive策略进行特征融合的语言模型作为编码器,使用基于LSTM的序列生成模型作为解码器。在“CAIL2019”数据集上进行实验,该方法比基于循环神经网络的算法在F1值上平均可提升7.4%,在相同超参数设置下宏平均F1值比基础语言模型(BERT)平均提升3.2%。 相似文献
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涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行。而对涡扇发动机的剩余寿命(RUL)进行判断,是设备监测与维护的重要一环。针对涡扇发动机监测过程中存在的工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,提出了一种遗传算法优选时序卷积网络(TCN)基模型的集成方法(GASEN-TCN)的涡扇发动机剩余寿命预测模型。首先,利用TCN捕获长跨度下的数据内在关系,从而对RUL作出预测;然后,应用GASEN集成多个独立的TCN,以增强模型的泛化性能;最后,在通用的商用模块化航空推进系统模拟模型(C-MAPSS)数据集上,对所提模型与当下流行的机器学习方法和其他的深度神经网络进行了比较。实验结果表明,在多种不同的运行模式和故障条件下,与流行的双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相比,所提模型都有着更高的预测准确率与更低的预测误差。以FD001数据集为例,在该数据集上所提模型的均方根误差(RMSE)相较Bi-LSTM低17.08%,相对准确率(Accuracy)相较Bi-LSTM高12.16%。所提模型在设备的智能检修与维护方面有着较好的应用前景。 相似文献
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情感的迁移变化是外界刺激与个体感知共同作用的结果,本文着重就个体感知进行了探讨。首先就文本中情感的迁移规律进行了分析,讨论了心情与人格要素对情感迁移的影响。在此基础上,采用将语言特征与情感间迁移规律相结合的方法,通过机器学习实现了文本的情感分类。实验结果表明,情感分类的精确率相对传统方法提高了9.21%,方法的有效性得到了证明。 相似文献
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通过自动摘要技术对生物医学概念进行摘要抽取,能够提高研究人员查阅和分析相关资料的效率.利用生物医学语义关系抽取多文档摘要,旨在从语义层面比较全面地覆盖查询概念的多方面内容,帮助研究人员快速掌握查询概念的主要信息.从生物医学文本中挖掘出了概念的重要语义关系,并利用语义关系作为衡量句子重要性的特征,生成查询概念的摘要.分析... 相似文献