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1.
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。 相似文献
2.
3.
升压站作为光伏发电场站的重要组成部分,其顺利稳定运转是影响发电是否安全稳定运营的关键因素。智能巡检机器人在升压站中的科学规划应用,打破了传统人工巡检模式下的局限性,提升了智能化、数字化巡检的效率和质量,极大地推动了升压站无人值守场景智能化需求的实践应用。智能巡检机器人代替人工巡视,是未来电力行业融合人工智能和大数据分析等核心技术在智能巡检的主要发展方向。为此,文章主要针对当前升压站无人值守巡检的场景需求进行分析并提出解决对策,为行业今后的发展提供借鉴和参考。 相似文献
4.
重点研究共沉淀法制备CoMnNiO系NTC纳米粉体时前驱体反应物浓度对粉体及材料性能的影响,获得了NTC热敏材料制备的优化条件.采用DTA/TG、TEM等方法,对粉体性能进行了研究,测量了不同反应物浓度对粉料烧结致密度及材料B值和阻值的影响.研究发现随着反应物浓度的增加,粉体颗粒尺寸减小,但胶粒聚合程度增加,网状结构变密实.当浓度控制在0.9~1.2mol/L时,粉体粒度分散、均匀性较好,平均颗粒尺寸为20nm左右,反应物浓度太高或太低,都不利于粉料的烧结.综合分析DTA/TG、TEM得出,将煅烧温度控制在(700±20)℃为宜.浓度对材料的B值和阻值的大小影响很小,但对它们的一致性仍有较大影响.浓度为0.9~1.2mol/L时,粉体的烧结性能较好,材料的B值和阻值的一致性较好. 相似文献
5.
社交网络作为社会生活不可或缺的一部分,针对其产生的文本数据进行情感分析已成为自然语言处理领域的一个研究热点。鉴于深度学习技术能够自动构建文本特征,人们已提出CNN(convolutional neural network)、BLSTM(bidirectional long short-term memory)等模型来解决文本情感分析问题,但还存在结构较为复杂或训练时间较长等问题,而BGRU(bidirectional gated recurrent unit)能记忆序列的上下文信息,并且结构较为简单,训练速度较快。提出一种基于BGRU的中文文本情感分析方法,首先将文本转换为词向量序列,然后利用BGRU获得文本的上下文情感特征,最后由分类器给出文本的情感倾向。在ChnSentiCorp语料上进行实验,该方法取得了90.61%的F1值,效果优于CNN和BLSTM等模型,并且训练速度是BLSTM的1.36倍。 相似文献
6.
8.
界面深度反演是重力异常定量地质解释的常用方法,学者们针对界面反演问题提出了多种经典算法。以密度随深度变化的直立长方体为基本单元搭建了合成模型,在此基础之上对比了经典的Bott法与非线性反演方法,分析了它们各自的特点和适用环境。模型试验表明:1)Bott法所需要的迭代次数比非线性反演多;2)界面节点个数较少时,非线性反演与Bott法所需计算时间接近,界面节点较多时,Eott法所需计算时间明显小于非线性反演;3)二者反演效果接近。在实际勘探中,需要根据不同客观条件选择具体的界面深度反演方法。 相似文献
9.
10.