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事件抽取旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,以便清晰、方便、直观地掌握并利用相关的关键信息。传统机器学习方法依赖于特征工程,利用人工构建的特征来进行事件抽取。而基于深度学习的方法利用CNN、RNN、GNN等深层神经网络通过提取重要特征来展开,但其依赖于大量的标注数据。近年来,研究者开始利用基于Transformer架构的大规模语言模型如BERT、GPT等采用预训练+微调范式来进行事件抽取并取得显著成效。而最近推出的大模型ChatGPT采用预训练+提示学习范式在自然语言处理领域取得显著成效,可以实现高效准确地抽取出关键的事件信息,将其应用到军事领域会产生重大影响。 相似文献
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现有的视频-文本跨模态实体分辨方法在视频处理上均采用均匀取帧的方法,必然导致视频信息的丢失,增加问题的复杂度。针对这一问题,提出一种结合关键帧提取的视频-文本跨模态实体分辨双重编码方法（DEIKFE）。以充分保留视频信息表征为前提,设计关键帧提取算法提取视频中的关键帧,获得视频关键帧集合表示。对于视频关键帧集合和文本,采用多级编码的方法,分别提取表征视频和文本的全局、局部和时序的特征,将其进行拼接形成多级编码表示。将该编码表示映射至共同嵌入空间,采用强负样本跨模态三元组损失对模型参数进行优化,使得匹配的视频-文本相似度越大,而不匹配的视频-文本相似度越小。通过在MSR-VTT、VATEX两个数据集上进行实验验证,与现有方法进行对比,在总体性能R@sum上分别提升了9.22%、2.86%,证明了该方法的优越性。 相似文献
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物理拓扑发现对于网络管理和应用具有重要意义,基于地址转发表的物理拓扑发现是目前学术界研究的热点问题.但由于实际网络的地址转发表通常不完整,导致了物理拓扑发现的难度,本文基于降低在实际拓扑发现时对AFT完整性的要求,定义了地址转发表的三类约束,并提出了地址转发表满足下行约束的树型剪裁算法,用于发现子网的物理拓扑结构.算法极大地降低了拓扑发现对地址转发表完整性的要求,是对仅通过下行端口地址转发表进行拓扑发现的最松约束.模拟仿真实验验证了算法的正确性和高效性,算法在实际网管系统中的部署进一步验证了算法在真实网络环境中的实用性. 相似文献
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大多数先前的事件共指消解模型都属于成对相似度模型，通过编码两个事件提及的表示并计算相似度来判断是否共指。但是，当两个事件提及在文档内出现的位置接近时，编码其中一个事件提及的上下文表示会引入另一事件的信息，从而降低模型的性能。针对此问题，提出了一种基于核心句的端到端事件共指消解模型(End-to-end Event Coreference Resolution Based on Core Sentence, ECR-CS),该模型自动抽取事件信息并按照预先设置好的模板为每个事件提及构造核心句，利用核心句的表示代替事件提及的表示。由于核心句中只包含单个事件的信息，因此所提模型可以在编码事件表示时消除其他事件信息的干扰。此外，受到事件信息抽取工具的性能限制，构造的核心句可能会丢失事件的部分重要信息，提出利用事件在文档中的上下文表示来进行出弥补。所提模型引入了一种门控机制，将上下文嵌入向量分解为分别与核心句嵌入向量平行和正交的两个分量，平行分量可以认为是与核心句信息维度相同的信息，正交分量则是核心句中不包含的新信息。通过上下文信息和核心句信息的相关度，控制正交分量中被用来补充核心句中缺失的重要... 相似文献
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结合某具体工程实例,针对工程场地地质特征,具体分析了高层建筑核心筒区域的支护开挖方案的设计及选择,并介绍了各方案相关参数的验算方法,提出了施工过程中的注意事项,从而为类似工程的设计和施工积累经验。 相似文献
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WCDMA系统属于自干扰型系统,具有软容量特性,系统容量受外部干扰、小区间和用户间的干扰影响。对WCDMA系统下行功率分配与链路容量进行了分析,探讨了通过采取小区间干扰改善、信道功率分配优化等手段,高效利用宝贵的功率资源,提升WCDMA网络软容量的思路和方法。 相似文献
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