李业刚
- 作品数：70 被引量：171H指数：9
- 供职机构：山东理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电气工程农业科学更多>>
- 一种基于云计算智能控制的太阳能供热系统
- 本发明提供了一种基于云计算智能控制的太阳能供热系统，换热系统控制器和和散热系统控制器连接云端服务器，云端服务器与换热系统客户端连接，其中散热系统控制器将第二调节阀开度的数据传递给云端服务器，云端服务器再将数据传递给换热系...
- 孙福振李业刚李艳
- 文献传递
- 一种根据蓄热材料温度智能流量控制的太阳能蓄热系统
- 本发明提供了一种太阳能蓄热系统，所述系统包括集热器、蓄热器、热利用装置，所述蓄热器中通入换热管，所述换热管与蓄热材料进行热交换，所述换热管与热利用装置通过管路相连；所述热利用装置与蓄热器之间的管路上设置阀门，所述阀门与中...
- 孙福振李业刚赵炜
- 一种用于矿井的瓦斯浓度监控装置
- 本实用新型公开了一种用于矿井的瓦斯浓度监控装置，包括瓦斯浓度信息采集设备和一台中心监控设备，瓦斯浓度信息采集设备和监控设备通过网络通讯信号连接；瓦斯浓度信息采集设备包括瓦斯浓度检测模块，瓦斯浓度检测模块连接有控制模块，控...
- 李艳张龙波孙福振李业刚
- 文献传递
- 引入混合特征的最大名词短语双向标注融合算法被引量：4
- 2015年
- 最大名词短语的识别对机器翻译等诸多自然语言处理任务有着:惹要的意义.以汉语最大名词短语识别为研究任务,在分析现有方法的基础上,从汉语的语H学特殊性以及基于支持向量机的序列标注算法的特点出发,考查了基于混合特征的融合算法的适应性.实验证叨,釆用词和基本组块混合标注单元的标注方法对汉语最大名词短语的识别是有效的,并且其i E反向识别结果具有一定的互补性,在此基础上提出的基于"边界分歧"的双向序列标注融合算法恰能发掘双向识别的互补性,并达到较高的融合精度.
- 李业刚黄河燕鉴萍
- 一种基于协同训练的双语命名实体识别方法
- 本发明公开了一种基于双语协同训练的命名实体的识别方法，属于计算机科学中的自然语言处理技术领域。把平行的汉语句子和英语句子这两个数据集看作为一个数据集的两个不同的视图进行双语协同训练。在投射过程中使用一个对数线性模型修正投...
- 黄河燕史树敏李业刚
- 文献传递
- 基于云计算的隧道窑余热利用温度控制系统
- 本发明提供了一种基于云计算的隧道窑余热利用温度控制系统，所述系统包括云端服务器，余热系统控制器连接云端服务器，云端服务器与余热系统客户端连接，其中余热系统控制器将测量的排气温度传递给云端服务器，然后通过云端服务器将测量数...
- 李艳王云生李业刚孙福振
- 文献传递
- 基于模糊综合评价的矿山安全培训方案评估被引量：2
- 2019年
- 矿山安全生产是复杂多因素作用的系统,加强安全培训打造高素质员工队伍是保障安全生产的关键环节。面对矿山人员数量庞大、文化素质参差不齐、培训时间受限等突出问题,分析研究了矿山安全培训的关键因素,结合专家定性评价,引入层次分析法循环迭代计算关键因素权重,依据模糊综合评价进行方案质量评估。实验结果表明,该安全培训方案是良好的,这与问卷统计和调研报告是一致的,为矿山安全培训方案评估提供了一种量化方法。
- 李艳李业刚陈波
- 关键词：安全培训模糊综合评价模型矿山层次分析
- 基于ERNIE的命名实体识别被引量：5
- 2020年
- 针对深度学习方法处理命名实体识别任务时,经典的词向量表示只能将其映射为单一向量,无法在上下文中表示出字的多义性这一问题,提出ERNIE-BiGRU-CRF模型,该模型通过知识增强语义表示ERNIE预训练模型增强字的语义感知表示。引入多元数据知识生成语义向量,然后将字向量输入到GRU层提取特征,最后通过CRF层得到标签序列。实验结果表明,该模型在人民日报语料库中F1值达到了94.46%。
- 张晓李业刚王栋史树敏
- 关键词：命名实体识别条件随机场
- 基于多神经网络协同训练的命名实体识别被引量：1
- 2020年
- 为了提高命名实体识别模型的系统实用性,有效利用互联网中海量未经标注的数据,提出了一种基于多神经网络协同训练的命名实体识别模型。该模型融合了循环神经网络和协同训练的优势,首先利用少量的有标记数据训练3种不同的神经网络获得初始识别模型,然后在大量无标注数据上对3种神经网络模型进行协同训练以优化模型。实验结果表明,本文模型能够有效地训练大量的无标记数据,与传统的协同训练和单一神经网络识别模型相比,模型的整体性能得到了显著提升。
- 王栋李业刚张晓
- 关键词：命名实体识别循环神经网络
- 汉语组块分析研究综述被引量：12
- 2013年
- 组块分析作为浅层句法分析的代表,既可以满足很多语言信息处理系统对于句法功能的需求,又可以作为子任务,在词法分析和完全句法分析以及语义分析中间架起一座桥梁,为句子进行进一步深入分析提供有力的支持,因此众多的研究将注意力集中于组块分析上。该文主要对组块的定义和分类、组块识别方法、组块的标注和评测以及组块内部关系分析等几方面的研究进展进行详细的综述。最后,探讨了组块分析存在的问题并对未来的发展方向进行了展望。
- 李业刚黄河燕
- 关键词：中文信息处理浅层句法分析组块分析组块识别
