AUTOCAD的二次开发中对实体操作功能的设计

如今,CAD（计算机辅助设计）技术已被各制造业广泛应用。而美国的AutoCAD是目前在Windows环境下应用最广泛、使用人数最多的CAD支撑软件。本次设计是在论证了CAD二次开发的可行性并比较了AutoCAD各开发系统的优劣之后,选择Object ARX开发平台,用C／C＋＋对AutoCAD软件进行的二次开发。本系统设计工作共分数据库构建、文件读写、操作功能实现和交互式界面四部分。最终完成的软件是一个具备初步的CAD软件结构、用户接口和操作方式的CAD系统,此软件随AutoCAD的启动自动运行,能够实现“读写文件”和“交互式创建、删除和修改直线实体”等功能。     

融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.     

基于注意力机制特征融合的中文命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理领域中信息抽取、信息检索、知识图谱等任务的基础。在命名实体识别任务中,Transformer编码器更加关注全局语义,对位置和方向信息不敏感,而双向长短期记忆（BiLSTM）网络可以提取文本中的方向信息,但缺少全局语义信息。为同时获得全局语义信息和方向信息,提出使用注意力机制动态融合Transformer编码器和BiLSTM的模型。使用相对位置编码和修改注意力计算公式对Transformer编码器进行改进,利用改进的Transformer编码器提取全局语义信息,并采用BiLSTM捕获方向信息。结合注意力机制动态调整权重,深度融合全局语义信息和方向信息以获得更丰富的上下文特征。使用条件随机场进行解码,实现实体标注序列预测。此外,针对Word2Vec等传统词向量方法无法表示词的多义性问题,使用RoBERTa-wwm预训练模型作为模型的嵌入层提供字符级嵌入,获得更多的上下文语义信息和词汇信息,增强实体识别效果。实验结果表明,该方法在中文命名实体识别数据集Resume和Weibo上F1值分别达到96.68%和71.29%,相比ID-CNN、BiLSTM、CAN-NER等...     

基于多特征嵌入的中文医学命名实体识别

针对基于字符表示的中文医学命名实体识别模型嵌入信息单一、缺失词边界和结构信息的问题,文中提出了一种融合多特征嵌入的医学命名实体识别模型。首先,将字符映射为固定长度的嵌入表示;其次,引入外部资源构建词汇特征,该特征能够补充字符的潜在词组信息;然后,根据中文的象形文字特点和文本序列特点,分别引入字符结构特征和序列结构特征,使用卷积神经网络对两种结构特征进行编码,得到radical-level词嵌入和sentence-level词嵌入;最后,将得到的多种特征嵌入进行拼接,输入长短期记忆网络编码,并使用条件随机场输出实体预测结果。将自建中文医疗数据和CHIP＿2020任务提供的医疗数据作为数据集进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型同时融合了词汇特征和文本结构特征,能够有效识别医学命名实体。     

基于知识图谱的中成药智能问答平台构建

近年来,中成药的使用和生产规模不断增大,产生了越来越多的中成药数据,中成药的普及与发展是一关键性问题。本项目结合知识图谱和多标签文本分类与命名实体识别的自然语言处理、语音识别等智能问答技术搭建中成药智能问答平台。在用户文本提问或语音提问后,平台会根据提问在海量中成药信息中迅速准确地查询相关中成药信息,并呈现相关中成药的知识图谱辅助用户理解。知识图谱可以将中成药很好的存储起来,智能问答可以帮助用户了解中成药,使用知识图谱结合智能问答技术对中成药普及与发展具有一定的意义。     

基于MFE-BERT与FNNAttention的心理医学知识图谱构建

针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652个实体, 2396条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考.     

基于有向图模型的旅游领域命名实体识别

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络（L-CGNN）模型,用于旅游领域中的命名实体识别。将预训练词向量通过卷积神经网络提取丰富的字特征,利用词典构造句子的有向图,以生成邻接矩阵并融合字词信息,通过将包含局部特征的词向量和邻接矩阵输入图神经网络（GNN）中,提取全局语义信息,并引入条件随机场（CRF）得到最优的标签序列。实验结果表明,相比Lattice LSTM、ID-CNN+CRF、CRF等模型,L-CGNN模型在旅游和简历数据集上具有较高的识别准确率,其F1值分别达到86.86%和95.02%。     

鉴别逻辑：从相信逻辑到可信逻辑

鉴别逻辑从1990年第一次提出相信逻辑以来,已经历了三个发展阶段：相信逻辑,信任逻辑,可信逻辑。相信逻辑和信任逻辑都是把实体分类为主体和客体,主体对客体的把握度的证明称相信逻辑,     

工程车辆底盘冷却系统的匹配设计

本文通过对工程车辆底盘冷却系统各部件介绍,根据各部件的计算和特性分析,提出了一种冷却系统匹配的设计方法。并利用Pro/ENGINEER三维软件设计工具,在零件实体建模和曲面建模的模块设计平台上介绍了冷却包的三维建模思路和方法。     

漫画补完计划

对于一个漫画爱好者来说,下载一个更新迅速的漫画阅读器直接去网络搜索查找最新的漫画来观赏,是最正常不过的事情,虽然和实体漫画书相比有着许多优势,但是下载漫画的过程中阅读器还是会遇到各类讨厌的小麻烦。如果想在漫画下载和观看过程中更轻松,不但要选对一个好的漫画阅读器,还要对它们进行一番仔细的调整。