基于深度学习的时钟领域命名实体识别方法研究
这是一篇关于命名实体识别,条件随机场,自注意力模型,BERT预训练语言模型的论文, 主要内容为目前时钟系统已经应用到国防、经济、金融、工业等各个领域,且时钟系统的复杂性越来越高,这就使时钟系统在方案设计、生产制造、售后服务等方面存在诸多的行业问题,而知识图谱技术在时钟领域的应用有利于解决行业痛点问题。通过对时钟领域中的结构化和非结构化的文本进行分析,构建时钟领域知识图谱,能够协助时钟领域专业人员在面向不同的用户时,智能化地提供解决方案,既能多方面的满足用户的需求,降低成本,还能为后续的知识发现提供基础的支持。其中,命名实体识别是构建知识图谱中基础乃至关键的一步。因此,研究如何提升时钟领域文本的实体识别效果,具有重要的意义。针对目前时钟领域的问题,本文重点对时钟领域文本和深度学习网络模型进行了深入探讨,开展了如下创新型研究。(1)针对时钟领域缺乏标注数据集的问题,定义时钟领域实体类别,设计辅助标注平台,构建高质量的时钟领域标注数据集(clock-dataset)。利用互信息和左右邻接熵的新词发现算法来发现新词,分析时钟领域专业术语,定义时钟领域实体类别。选择适合本任务的实体标注策略和规范,设计辅助标注平台,从而高效的构建高质量的clock-dataset,为后续命名实体识别奠定基础。(2)针对时钟领域标注样本数量少的问题,提出一种BERT-LCRF的时钟领域命名实体识别模型。利用预训练语言模型BERT进行时钟领域文本的特征提取,然后利用线性链条件随机场(Linear-CRF)方法进行序列标注。对比实验结果表明,该模型能够充分学习时钟领域的特征信息,提升序列标注精度,进而提升时钟领域的命名实体识别效果。(3)设计与实现时钟领域实体识别系统,提供接口供企业调用使用。该平台实现了数据预处理、实体类别定义、辅助标注、模型的训练、测试和评估的功能。不仅能够满足时钟领域专业人员对数据分析、构建标注数据集和实体识别的需求,还为后续知识图谱的构建打下坚实的基础,充分证明本文所提模型的实用性和有效性。综上所述,本文提出的方法能够进一步的提升时钟领域命名实体识别任务的效果,解决目前时钟领域所遇到的问题,为时钟领域的实体识别技术提供一种可行性的方法,最终为知识图谱的构建打下坚实的基础。
基于深度学习的时钟领域命名实体识别方法研究
这是一篇关于命名实体识别,条件随机场,自注意力模型,BERT预训练语言模型的论文, 主要内容为目前时钟系统已经应用到国防、经济、金融、工业等各个领域,且时钟系统的复杂性越来越高,这就使时钟系统在方案设计、生产制造、售后服务等方面存在诸多的行业问题,而知识图谱技术在时钟领域的应用有利于解决行业痛点问题。通过对时钟领域中的结构化和非结构化的文本进行分析,构建时钟领域知识图谱,能够协助时钟领域专业人员在面向不同的用户时,智能化地提供解决方案,既能多方面的满足用户的需求,降低成本,还能为后续的知识发现提供基础的支持。其中,命名实体识别是构建知识图谱中基础乃至关键的一步。因此,研究如何提升时钟领域文本的实体识别效果,具有重要的意义。针对目前时钟领域的问题,本文重点对时钟领域文本和深度学习网络模型进行了深入探讨,开展了如下创新型研究。(1)针对时钟领域缺乏标注数据集的问题,定义时钟领域实体类别,设计辅助标注平台,构建高质量的时钟领域标注数据集(clock-dataset)。利用互信息和左右邻接熵的新词发现算法来发现新词,分析时钟领域专业术语,定义时钟领域实体类别。选择适合本任务的实体标注策略和规范,设计辅助标注平台,从而高效的构建高质量的clock-dataset,为后续命名实体识别奠定基础。(2)针对时钟领域标注样本数量少的问题,提出一种BERT-LCRF的时钟领域命名实体识别模型。利用预训练语言模型BERT进行时钟领域文本的特征提取,然后利用线性链条件随机场(Linear-CRF)方法进行序列标注。对比实验结果表明,该模型能够充分学习时钟领域的特征信息,提升序列标注精度,进而提升时钟领域的命名实体识别效果。(3)设计与实现时钟领域实体识别系统,提供接口供企业调用使用。该平台实现了数据预处理、实体类别定义、辅助标注、模型的训练、测试和评估的功能。不仅能够满足时钟领域专业人员对数据分析、构建标注数据集和实体识别的需求,还为后续知识图谱的构建打下坚实的基础,充分证明本文所提模型的实用性和有效性。综上所述,本文提出的方法能够进一步的提升时钟领域命名实体识别任务的效果,解决目前时钟领域所遇到的问题,为时钟领域的实体识别技术提供一种可行性的方法,最终为知识图谱的构建打下坚实的基础。
基于深度学习的时钟领域命名实体识别方法研究
这是一篇关于命名实体识别,条件随机场,自注意力模型,BERT预训练语言模型的论文, 主要内容为目前时钟系统已经应用到国防、经济、金融、工业等各个领域,且时钟系统的复杂性越来越高,这就使时钟系统在方案设计、生产制造、售后服务等方面存在诸多的行业问题,而知识图谱技术在时钟领域的应用有利于解决行业痛点问题。通过对时钟领域中的结构化和非结构化的文本进行分析,构建时钟领域知识图谱,能够协助时钟领域专业人员在面向不同的用户时,智能化地提供解决方案,既能多方面的满足用户的需求,降低成本,还能为后续的知识发现提供基础的支持。其中,命名实体识别是构建知识图谱中基础乃至关键的一步。因此,研究如何提升时钟领域文本的实体识别效果,具有重要的意义。针对目前时钟领域的问题,本文重点对时钟领域文本和深度学习网络模型进行了深入探讨,开展了如下创新型研究。(1)针对时钟领域缺乏标注数据集的问题,定义时钟领域实体类别,设计辅助标注平台,构建高质量的时钟领域标注数据集(clock-dataset)。利用互信息和左右邻接熵的新词发现算法来发现新词,分析时钟领域专业术语,定义时钟领域实体类别。选择适合本任务的实体标注策略和规范,设计辅助标注平台,从而高效的构建高质量的clock-dataset,为后续命名实体识别奠定基础。(2)针对时钟领域标注样本数量少的问题,提出一种BERT-LCRF的时钟领域命名实体识别模型。利用预训练语言模型BERT进行时钟领域文本的特征提取,然后利用线性链条件随机场(Linear-CRF)方法进行序列标注。对比实验结果表明,该模型能够充分学习时钟领域的特征信息,提升序列标注精度,进而提升时钟领域的命名实体识别效果。(3)设计与实现时钟领域实体识别系统,提供接口供企业调用使用。该平台实现了数据预处理、实体类别定义、辅助标注、模型的训练、测试和评估的功能。不仅能够满足时钟领域专业人员对数据分析、构建标注数据集和实体识别的需求,还为后续知识图谱的构建打下坚实的基础,充分证明本文所提模型的实用性和有效性。综上所述,本文提出的方法能够进一步的提升时钟领域命名实体识别任务的效果,解决目前时钟领域所遇到的问题,为时钟领域的实体识别技术提供一种可行性的方法,最终为知识图谱的构建打下坚实的基础。
基于深度学习的时钟领域命名实体识别方法研究
这是一篇关于命名实体识别,条件随机场,自注意力模型,BERT预训练语言模型的论文, 主要内容为目前时钟系统已经应用到国防、经济、金融、工业等各个领域,且时钟系统的复杂性越来越高,这就使时钟系统在方案设计、生产制造、售后服务等方面存在诸多的行业问题,而知识图谱技术在时钟领域的应用有利于解决行业痛点问题。通过对时钟领域中的结构化和非结构化的文本进行分析,构建时钟领域知识图谱,能够协助时钟领域专业人员在面向不同的用户时,智能化地提供解决方案,既能多方面的满足用户的需求,降低成本,还能为后续的知识发现提供基础的支持。其中,命名实体识别是构建知识图谱中基础乃至关键的一步。因此,研究如何提升时钟领域文本的实体识别效果,具有重要的意义。针对目前时钟领域的问题,本文重点对时钟领域文本和深度学习网络模型进行了深入探讨,开展了如下创新型研究。(1)针对时钟领域缺乏标注数据集的问题,定义时钟领域实体类别,设计辅助标注平台,构建高质量的时钟领域标注数据集(clock-dataset)。利用互信息和左右邻接熵的新词发现算法来发现新词,分析时钟领域专业术语,定义时钟领域实体类别。选择适合本任务的实体标注策略和规范,设计辅助标注平台,从而高效的构建高质量的clock-dataset,为后续命名实体识别奠定基础。(2)针对时钟领域标注样本数量少的问题,提出一种BERT-LCRF的时钟领域命名实体识别模型。利用预训练语言模型BERT进行时钟领域文本的特征提取,然后利用线性链条件随机场(Linear-CRF)方法进行序列标注。对比实验结果表明,该模型能够充分学习时钟领域的特征信息,提升序列标注精度,进而提升时钟领域的命名实体识别效果。(3)设计与实现时钟领域实体识别系统,提供接口供企业调用使用。该平台实现了数据预处理、实体类别定义、辅助标注、模型的训练、测试和评估的功能。不仅能够满足时钟领域专业人员对数据分析、构建标注数据集和实体识别的需求,还为后续知识图谱的构建打下坚实的基础,充分证明本文所提模型的实用性和有效性。综上所述,本文提出的方法能够进一步的提升时钟领域命名实体识别任务的效果,解决目前时钟领域所遇到的问题,为时钟领域的实体识别技术提供一种可行性的方法,最终为知识图谱的构建打下坚实的基础。
基于改进U-Net的人体图像分割研究
这是一篇关于人体图像,图像分割,U-Net,空洞卷积,自注意力模型的论文, 主要内容为语义分割作为计算机视觉应用中一项主要的任务,亦是图像分析和研究的重要基础。基于复杂背景下的人体图像分割研究目前存在以下难点:如何将图像分割准确度维持在较高的平均值;如何很好的恢复图像像素之间的关联度,减少图像噪声。本文围绕上述问题,开展的研究工作如下:1、针对U-Net模型中图像的信息丢失和恢复问题,本文利用多尺度空洞卷积具有提取多角度特征的特点,通过三种膨胀系数的空洞卷积给下采样过程提供多角度的图像信息,将多尺度特征组成三倍通道数的特征图,再用一个1*1卷积缩小到正常的通道数达到特征融合的效果,为后续的上采样过程恢复图像细节提供更多依据;同时考虑到下采样过程丢失信息过多对模型产生的影响,本文提出了改进的自注意力模型,将最后一次上采样的输出与原图拼接后用注意力模块处理得到模板图,再将模板图与最后一次上采样的输出融合,为后续分割提供更多的细节;最后,在大量的实验中选取与本文网络模型最符合的损失函数,进一步改善网络的性能。本文基于上述改进点构建了DA-U-Net模型,从而有效的减少了分割模型的信息丢失以及更好的恢复图像的细节,使得模型具有更好的鲁棒性和分割准确度。2、针对人体图像分割数据集稀少的情况,本文基于中科院自动化所(CASI A)步态数据库Dataset A数据集,选取分割较好的图像并重新标注1000多张有缺陷的图像,构建出了适用于图像分割的数据集;其次,将Pascal VOC2012数据库的person类提取并构建成数据集。基于此,将在两种数据集上进行实验,以验证本文模型DA-U-Net在不同场景下的有效性。3、实验结果表明:基于Pascal VOC2012数据集上,本文模型DA-U-Net的分割指标平均交并比(MIo U)和像素分类准确度(A)分别高达0.63598和0.87134。对比U-Net模型,指标MIo U和A分别提升了0.048、0.016;对比CSAUNet模型平均交并比与像素分类准确度上分别提升了0.00875,0.012。基于CAS IA数据集上,精确度、召回率、平均交并比分别高达0.97391、0.98079、0.97853。相较U-Net与CSAU-Net模型,在MIo U指标上分别提升了0.015、0.007。实验结果证明了本文所提改进方法的有效性与通用性。
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