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因果关系抽取是一种从文本中抽取因果实体对的自然语言处理技术,被广泛应用于金融、医疗等领域。传统的因果关系抽取技术需要人工选取文本特征进行因果匹配或使用神经网络多次提取特征,导致模型结构较为复杂,抽取效率不高。针对这一问题,提出一种基于位置的因果关系抽取网络(Position-based Causal Extraction Network, PosNet),以期提高因果关系的抽取效率。首先,预处理文本,构建多粒度文本特征作为网络的输入;然后,将文本特征传入位置预测网络,使用经典的浅层卷积神经网络预测因果实体的开始位置和结束位置;最后,通过组装算法按起始位置组装因果实体,抽取出全部因果实体对。实验结果证明PosNet可以提升因果关系抽取的效率。 相似文献
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选取了150种正构烷基酚的热力学性质作为分析对象。为了研究热力学性质的构效关系, 引入并简化了主量子拓扑指数0P、1P。考虑到分子对称性对热力学性质的影响, 为了方便量化对称程度, 将烷基作为类原子处理, 定义了烷基的折算点价和烷基相似度的计算方法, 借助矩阵形式计算了烷基酚分子对称特征指数Q。将0P、1P、Q与苯环上烷基的数目T、苯环上相邻烷基的对数B作为分子描述符, 利用方差膨胀因子VIF进行筛选, 确定1P、T、B、Q作为构效关系模型的自变量。采用最佳变量子集回归方法, 并根据Akaike信息判据、Kubinyi函数建立了热力学性质定量构效关系模型, 所有模型的相关系数均大于99%, 甚至达到100%。采用交叉验证方法对模型的稳健性和预测能力进行了检验, 结果表明所建模型具有良好的稳健性和预测能力。 相似文献
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黄菊 《计算机光盘软件与应用》2013,(22):234-234,236
软件技术是一门实用性和操作性都很强的技术,必须通过实训环节来加强学生的职业能力。通过以软件企业"准职业人"的职业成长路线和项目开发过程作为整个实训的主线,让学生对软件开发有了整体的认识,使其顺利进入职场。实践证明,这套方法已经取得了良好的效果,非常适合培养高素质的软件人才。 相似文献
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全国信息产业工作会议各位代表:全国信息产业工作会议召开之际,谨向你们并通过你们向全国信息产业广大干部职工表示亲切的慰问! 相似文献