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基于句间信息的图注意力卷积网络的文档级关系抽取被引量：1: 2023年; 为解决现有模型对文档的结构信息挖掘不足的问题,提出一种基于句间信息的图注意力卷积网络模型。该模型改进了一种文档级编码器,该编码器使用了一种新的注意力机制--句间注意力机制,使得句子的最终表示更加关注前一个句子和之前文档中的重要信息,更有利于挖掘文档的结构信息。实验结果表明,所提模型在DocRED数据集上的F 1评价指标达到56.3%,性能优于基线模型。在融入句间注意力机制时,由于模型需要对每一句话分别进行句间注意力操作,因此训练模型时需要消耗更多的内存和时间。基于句间信息的图注意力卷积网络模型可以有效地对文档中的相关信息进行聚合,并且增强对文档的结构信息的挖掘能力,从而使得模型在文档级关系抽取任务中效果得到提升。; 段建勇杨潇王昊王昊李欣

基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型被引量：2: 2022年; 【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语义知识,进而增强文本自身的语义特征。此外,通过余弦相似度算法得到更符合上下文文本语义的扩充义原知识库,这样做不仅可以筛除原有义原知识库中可能会导致语义嘈杂的义原,而且可以为词表中无义原标注的单词推荐符合语义的义原集合。(2)通过在编码层后融入双向注意力流的方法,增强文本与答案之间的语义表征。【结果】本模型在SQuAD1.1数据集上的Bleu_1、Bleu_2、Bleu_3、Blue_4评价指标分别达到46.70%、31.07%、22.90%、17.48%。实验证明,本文所提改进模型性能优于基线模型。【局限】当融入双向注意力流时,由于模型需要分别对段落文本及问题进行特征提取,因此训练模型时需要消耗成倍的内存和时间。【结论】义原知识和双向注意力流这两种语义增强策略可以增强问题生成模型的效果,并且使模型生成更符合人类语言习惯的更高质量的问题。; 段建勇徐丽闪刘杰刘杰张家铭李欣; 关键词：余弦相似度

一种力闭环式大直线位移传感器: 本发明公开一种力闭环式大直线位移传感器。第一柔性轮上缠绕有钢丝绳，第一柔性轮和第二柔性轮的圆心重合，第一柔性轮的内侧安装两个发光二极管，第二柔性轮的外侧安装两个光敏电阻，两个发光二极管在通过圆心的直线上，两个光敏电阻在通...; 何广平毕富国赵磊李欣王杨; 文献传递

单段连续机器人的阻抗控制研究: 连续机器人具有传统刚性连杆机器人所不具有的优良特性,理论上具有无限的自由度,能以任意复杂形状进行运动,故在理论上,连续机器人可以应用于任何工作场景。本文依据象鼻的柔顺结构开发了一个线驱动连续机器人。单段连续机器人运动学模...; 李欣; 关键词：阻抗控制; 文献传递

砌体抗震加固方法评述: 砌体抗震加固是对未进行抗震设防或已进行抗震设防，但设防烈度达不到设防标准的砌体结构进行结构补强和提高其抗震能力的措施.本文对目前常用的砌体结构抗震加固方法进行了简要的论述，给出了各种方法的优势和缺陷.文中还提出了加固方法...; 李欣王晓纯白玉星高建岭; 关键词：地震砌体抗震加固; 文献传递

知识驱动的事件双曲嵌入时序关系抽取方法研究: 2023年; 针对事件时间关系不对称的问题,采用将事件表示映射到双曲空间的方法,进行事件时序关系抽取。通过简单的运算,用预训练的词向量与外部知识构建事件的词嵌入表示。在公开发布的数据集上的实验结果表明,模型的F1值比基线模型普遍高2%,能够提升事件时序关系抽取的效果。; 段建勇戴诗伟王昊王昊李欣; 关键词：关系抽取

基于神经网络模型的居民用电预测技术和应用: 2024年; 电力供应是现代社会的核心,为城市化进程和数字化发展提供动力。随着人口增长和能源需求不断上升,电力系统的稳定性显得尤为重要。为了有效应对这一挑战,本文先详细探讨了基于居民用电预测的模型开发,以优化电力系统的性能;随后我们将深入分析数据收集、处理和分析的方法,以及开发模型的过程。通过这个模型,我们可以提高供电效率,促进可再生能源利用,并确保居民获得高质量的电力服务。; 赵士轲王蒙刘礼豪李欣; 关键词：电力服务可再生能源利用神经网络模型数据收集能源需求用电预测

砌体抗震加固方法评述: 砌体抗震加固是对未进行抗震设防或已进行抗震设防,但设防烈度达不到设防标准的砌体结构进行结构补强和提高其抗震能力的措施。本文对目前常用的砌体结构抗震加固方法进行了简要的论述,给出了各种方法的优势和缺陷。文中还提出了加固方法...; 李欣王晓纯白玉星高建岭; 关键词：地震砌体抗震加固; 文献传递

基于位置嵌入和多级预测的中文嵌套命名实体识别: 2023年; 针对传统中文嵌套命名实体识别模型通常存在实体边界难以准确定位及中文字符与词汇之间边界模糊的问题,构建一种基于位置嵌入和多级结果边界预测的嵌套命名实体识别模型。在嵌入层,将嵌套实体位置信息与文本位置信息同时编码后生成绝对位置序列,通过关注中文文本中自带的位置信息,进一步挖掘嵌套实体与字符之间的关系,并且增强了嵌套实体与原始文本之间的联系。在编码层,利用排除最优路径的隐藏矩阵实现嵌套实体的初步识别。在解码层,计算实体边界的偏移量,重新确定实体边界,从而提高中文嵌套实体识别准确率。实验结果表明,在医疗和日常两个领域的数据集上,该模型的准确率、召回率、F1值相比于基线模型中的最优值分别提高了0.34、1.06、0.80和11.90、0.78、6.23个百分点,具有较好的识别性能。; 段建勇朱奕霏王昊王昊李欣; 关键词：条件随机场

基于多轮智能问答的研究生导师双选系统开发: 2023年; 本设计方案基于深度学习,借用多轮智能问答技术,开发出对研究生导师双向选择提供便捷的系统。软件包含转换为文字后的问题分词提取、智能语言组织(语言策略)、子意图与槽位追问、启发式问答四个方面主要功能。将上述功能集成为一套可以提供多轮问答的答疑系统,并可以供导师和研究生两种不同对象使用。在研究生和导师的双向选择过程中经常会出现双方对信息的了解不完全的问题,或者对问题本身比较模糊的情况,我们可以借用多轮问答技术实现对这些问题的人性化解决。; 于恒石浩洁李欣; 关键词：答疑系统分词

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李欣