融合额外实体信息的层级联合抽取 被引量：1

1

作者 姚爽 徐佳美 +1 位作者 连向伟 马建红 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1698-1704,共7页

目前,基于长文本的实体关系抽取研究倾向于对实体和关系隐式建模,未能有效利用实体间、实体与关系间的隐含联系,无法获取两个相距较远实体之间的依赖关系。为此,提出一种融合额外实体信息的层级联合抽取模型J-AH,基于注意力建模实体间... 目前,基于长文本的实体关系抽取研究倾向于对实体和关系隐式建模,未能有效利用实体间、实体与关系间的隐含联系,无法获取两个相距较远实体之间的依赖关系。为此,提出一种融合额外实体信息的层级联合抽取模型J-AH,基于注意力建模实体间依赖特征,通过拼接融合实体类型和依赖特征得到实体聚合表示,计算文本聚合表示与关系信息的中间差异因子进行信息层级融合,形成实体间、实体与关系间相互促进、相互增强的正向互动。在英文公开数据集DialogueRE上的实验数据表明,模型的F1值相较于对比模型提升了1.3个百分点,验证了模型的优势。 展开更多

关键词 联合抽取 编码器-解码器 额外实体信息 依赖信息 注意力机制 层级融合 BERT

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融合实体信息的循环神经网络文本分类模型 被引量：6

2

作者 杨春霞 吴佳君 李欣栩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第12期2516-2521,共6页

基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循... 基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循环神经网络与实体表示相结合的分类模型.该模型通过循环神经网络和Attention机制对文本进行建模表示,充分挖掘文本上下文内容的语义特征;同时,将实体表示与文本表示做注意力计算,进一步丰富文本语义与内容特征.在20NG、R8、IMDB、AG News四个数据集上进行实验,实验结果显示,该模型与其他主流基线方法相比,在准确率(Accuracy)上取得显著提高. 展开更多

关键词 文本分类 实体信息 循环神经网络 注意力机制

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基于AR的变电站设备实体信息获取流程优化系统 被引量：2

3

作者 李杰 高树功 雷东 《现代电子技术》 2022年第2期129-134,共6页

为解决变电站设备实体信息获取流程优化方法未曾利用AR技术采集变电站设备实体信息获取流程,导致信息在传输过程中,存在较高的丢包率,较低的收敛速度、信息获取率。为此,文章提出一种基于AR的变电站设备实体信息获取流程优化系统硬件设... 为解决变电站设备实体信息获取流程优化方法未曾利用AR技术采集变电站设备实体信息获取流程,导致信息在传输过程中,存在较高的丢包率,较低的收敛速度、信息获取率。为此,文章提出一种基于AR的变电站设备实体信息获取流程优化系统硬件设计方面,根据信息获取流程优化系统对硬件需求,在构建系统硬件设计的基础上设计系统硬件框架和电源模块;采用AR技术采集变电站设备实体信息获取流程,制定变电站设备实体信息获取流程优化规则,促使系统具有优化变电站设备实体信息获取流程功能,完成系统软件设计。确定实验对象和信息传输速度,改变信息传输距离和系统迭代次数,对比信息获取视图、丢包率和信息获取率。实验结果表明:此次设计的变电站设备实体信息获取流程优化系统,可以得到全面的变电站设备实体视图信息且不会受到通信距离的影响,具有较低的丢包率、较高的信息获取率和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 AR技术 变电站设备 实体信息 流程优化 系统设计 信息采集 收敛速度

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融合实体信息的图卷积神经网络的短文本分类模型 被引量：7

4

作者 王佳宇 李楹 +2 位作者 马春梅 吴东昊 姜丽芬 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期67-72,共6页

提出一种融合实体信息的图卷积神经网络模型(ETGCN),用于短文本分类.首先,使用实体链接工具抽取短文本中的实体;然后,利用图卷积神经网络对文档、实体和单词进行建模,丰富文本的潜在语义特征;将学习到的单词节点表示与BERT词嵌入进行拼... 提出一种融合实体信息的图卷积神经网络模型(ETGCN),用于短文本分类.首先,使用实体链接工具抽取短文本中的实体;然后,利用图卷积神经网络对文档、实体和单词进行建模,丰富文本的潜在语义特征;将学习到的单词节点表示与BERT词嵌入进行拼接,通过双向长短期记忆网络,进一步挖掘文本上下文语义特征,再与图神经网络模型得到的文本特征进行融合,用于分类.实验结果表明,该模型在数据集AGNews、R52和MR上的分类准确率分别为88.38%、93.87%和82.87%,优于大部分主流的基线方法. 展开更多

关键词 短文本分类 实体信息 图卷积神经网络

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基于实体信息增强及多粒度融合的多文档摘要 被引量：1

5

作者 唐嘉蕊 刘美玲 +1 位作者 赵铁军 周继云 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期42-50,共9页

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获... 研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。 展开更多

关键词 实体信息增强 预训练语言模型 多粒度融合

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面向对象的子实体信息提取技术及其应用

6

作者 先志玲 何玉林 +1 位作者 付红桥 刘雪梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第18期130-131,171,共3页

利用ObjectARX提供的面向对象的C++编程环境,分析了AutoCAD的二次开发中实体信息获取及其存在的问题,在面向对象的技术的支持下,提出了面向对象的子实体数据获取方法。

关键词 面向对象 子实体信息提取 软件开发 绘图软件 AUTOCAD

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融合位置和实体类别信息的中文命名实体识别 被引量：1

7

作者 杨竣辉 李苏晋 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期113-121,共9页

词语作为一种上下文信息在中文命名实体识别(NER)任务中发挥着重要作用。以往基于字符的中文NER方法虽然在一定程度上取得了成功,但仍存在词语信息嵌入方式简单、特征捕捉方式单一,且忽视了潜在词的影响、未能充分利用词语信息的问题。... 词语作为一种上下文信息在中文命名实体识别(NER)任务中发挥着重要作用。以往基于字符的中文NER方法虽然在一定程度上取得了成功,但仍存在词语信息嵌入方式简单、特征捕捉方式单一,且忽视了潜在词的影响、未能充分利用词语信息的问题。针对上述问题,提出一种改进的中文NER方法。首先,通过基于全遮蔽技术的预训练模型RoBERTa-wwm将文本表示为字符级嵌入向量;其次,使用门控空洞卷积神经网络(DGCNN)模型进一步捕捉文本的特征信息;然后,在键值记忆网络(KV-MemNN)模型中采用位置实体类别组合机制(PECM)更有效地融合词语信息并缓解潜在词冲突所带来的影响;最后,利用条件随机场(CRF)模型对预测结果进行约束得到最佳标签序列。实验结果表明,该方法在Weibo、MSRA和Resume数据集上的F1值分别达到71.82%、95.00%和96.14%,相比于融合词语信息的FLAT模型分别提升了11.50、0.88、0.69百分点,同时在不同实体上的识别表现整体优于RoBERTa-wwm+CRF和Lattice LSTM模型。此外,通过预训练模型的对比和消融实验进一步证明了KV-MemNN和RoBERTa-wwm模型的有效性。 展开更多

关键词 命名实体识别 键值记忆网络 词语信息 位置信息 实体类别信息

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融合实体和上下文信息的篇章关系抽取研究 被引量：1

8

作者 黄河燕 袁长森 冯冲 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1953-1962,共10页

篇章关系抽取旨在识别篇章中实体对之间的关系.相较于传统的句子级别关系抽取,篇章级别关系抽取任务更加贴近实际应用,但是它对实体对的跨句子推理和上下文信息感知等问题提出了新的挑战.本文提出融合实体和上下文信息(Fuse entity and ... 篇章关系抽取旨在识别篇章中实体对之间的关系.相较于传统的句子级别关系抽取,篇章级别关系抽取任务更加贴近实际应用,但是它对实体对的跨句子推理和上下文信息感知等问题提出了新的挑战.本文提出融合实体和上下文信息(Fuse entity and context information,FECI)的篇章关系抽取方法,它包含两个模块,分别是实体信息抽取模块和上下文信息抽取模块.实体信息抽取模块从两个实体中自动地抽取出能够表示实体对关系的特征.上下文信息抽取模块根据实体对的提及位置信息,从篇章中抽取不同的上下文关系特征.本文在三个篇章级别的关系抽取数据集上进行实验,效果得到显著提升. 展开更多

关键词 篇章关系抽取 实体信息 上下文信息 提及位置信息 跨句子推理

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基于深度学习的简历信息实体抽取方法 被引量：7

9

作者 黄胜 李伟 张剑 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3873-3878,共6页

针对传统的简历信息实体抽取方法泛化能力差、难以维护的问题,提出一种基于深层神经网络的简历信息实体抽取方法。经过数据清洗、分词等预处理将非结构化的简历文本信息处理为词序列,通过由Word2Vec在大规模语料库以无监督方式训练得到... 针对传统的简历信息实体抽取方法泛化能力差、难以维护的问题,提出一种基于深层神经网络的简历信息实体抽取方法。经过数据清洗、分词等预处理将非结构化的简历文本信息处理为词序列,通过由Word2Vec在大规模语料库以无监督方式训练得到的词向量表,将每个词映射为低维实数向量,由双向LSTM层融合待标注词所处的语境信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层,由其引入前后标签之间的约束求解最优标签序列,以随机梯度下降法训练该模型,辅以Dropout防止过拟合。实验结果表明,该方法提升了相应的解析标注性能,提高了泛化能力。 展开更多

关键词 简历抽取 信息实体 序列标注 长短期记忆 条件随机场

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实体数据模型在航行指南信息组织中的应用

10

作者 房宏图 丁金挺 张立华 《海洋测绘》 2014年第5期72-75,共4页

针对当前海图表达航行环境不完备、多种有效信息不能有效集成等不足,提出利用实体数据模型构建航行指南信息数据库的方法。文中介绍了实体数据模型,提出了航行指南信息数据集成的组织方法,构建了航行信息数据模型,并开发了航海图文信息... 针对当前海图表达航行环境不完备、多种有效信息不能有效集成等不足,提出利用实体数据模型构建航行指南信息数据库的方法。文中介绍了实体数据模型,提出了航行指南信息数据集成的组织方法,构建了航行信息数据模型,并开发了航海图文信息系统,实现了航行指南信息的管理查询和应用。实验表明,基于实体数据模型的航行指南信息组织方法正确、有效。 展开更多

关键词 实体数据模型 航行指南信息实体 数据层次结构 空间数据 非空间数据 图文信息集成

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实体类别信息增强的命名实体识别算法 被引量：3

11

作者 刘明辉 唐望径 +4 位作者 许斌 仝美涵 王黎明 钟琦 徐剑军 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-9,共9页

中文命名实体识别(named entity recognition, NER)字符级别模型会忽略句子中词语的信息,为此提出了一种基于知识图谱中实体类别信息增强的中文NER方法。首先,使用分词工具对训练集进行分词,选出所有可能的词语构建词表;其次,利用通用... 中文命名实体识别(named entity recognition, NER)字符级别模型会忽略句子中词语的信息,为此提出了一种基于知识图谱中实体类别信息增强的中文NER方法。首先,使用分词工具对训练集进行分词,选出所有可能的词语构建词表;其次,利用通用知识图谱检索词表中实体的类别信息,并以简单有效的方式构建与字符相关的词集,根据词集中实体对应的类别信息生成实体类别信息集合;最后,采用词嵌入的方法将类别信息的集合转换成嵌入与字符嵌入拼接,以此丰富嵌入层生成的特征。所提出的方法可以作为嵌入层扩充特征多样性的模块使用,也可与多种编码器-解码器的模型结合使用。在微软亚洲研究院提出的中文NER数据集上的实验展现了该模型的优越性,相较于双向长短期记忆网络与双向长短期记忆网络+条件随机场模型,在评价指标F1上分别提升了11.00%与3.09%,从而验证了知识图谱中实体的类别信息对中文NER增强的有效性。 展开更多

关键词 命名实体识别 知识图谱 实体类别信息 知识增强

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融合实体类别信息的实体关系联合抽取 被引量：17

12

作者 陈仁杰 郑小盈 祝永新 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期46-53,共8页

针对实体关系抽取任务中的三元组重叠问题,基于编码器-解码器结构的联合抽取方法能够通过序列生成的方式加以解决。但现有方法没有充分利用实体类别信息,而实体类别信息对于构建更丰富的语义特征并进一步优化关系模型的效果具有重要意... 针对实体关系抽取任务中的三元组重叠问题,基于编码器-解码器结构的联合抽取方法能够通过序列生成的方式加以解决。但现有方法没有充分利用实体类别信息,而实体类别信息对于构建更丰富的语义特征并进一步优化关系模型的效果具有重要意义。在使用编码器-解码器结构的基础上,融合实体类别信息构建实体关系联合抽取模型FETI。编码器采用经典Bi-LSTM结构,解码器采用树状解码替代传统的一维线性解码。同时,在解码阶段增加头尾实体类别的预测,并通过辅助损失函数进行约束,使模型能够更有效地利用实体类别信息。在百度公开的中文数据集DuIE上进行实验,结果表明,FETI的F1值达到0.758,相对于CopyMTL、WDec、MHS、Seq2UMTree模型提升了2.02%~9.86%,验证了融合实体类别信息对于提升实体关系抽取模型性能的有效性。此外,基于不同解码顺序和不同权重损失函数的实验结果表明,解码顺序对模型性能影响较大,而对主要任务的损失函数赋予较高权重,能够保证辅助任务为主要任务提供有效的背景知识,同时限制噪声的影响。 展开更多

关键词 实体关系抽取 联合抽取 实体类别信息 三元组重叠 编码器 解码器

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神经系统中心理信息运作过程和机理 被引量：5

13

作者 谢志平 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1999年第2期104-111,共8页

生命的本能是能够把非实体信息转换成实体信息，并以此主动地支配和调节生命主体的行为，这应该就是生命奥秘的关键．心理信息内容作为实体信息被直接固化到神经子网络系统中，该实体信息能够完全替代外来信息表现心理内容．神经系统能... 生命的本能是能够把非实体信息转换成实体信息，并以此主动地支配和调节生命主体的行为，这应该就是生命奥秘的关键．心理信息内容作为实体信息被直接固化到神经子网络系统中，该实体信息能够完全替代外来信息表现心理内容．神经系统能够在心理信息运行的过程中自然而然地形成必要的记忆。 展开更多

关键词 记忆 智能 心理信息 非实体信息 实体信息 神经系统

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智慧煤矿信息实体构建方法与综采输送设备监测系统设计 被引量：6

14

作者 赵国瑞 《煤炭工程》 北大核心 2021年第12期23-27,共5页

针对目前智慧煤矿建设面临的数据利用效率低、关联度差和价值挖掘不充分的难题,提出构建信息实体作为信息传导中枢建立虚实映射系统的方法。分析了信息实体的内涵,指出信息实体可以是物理、功能或事件信息实体,提出了根据显性和隐性需... 针对目前智慧煤矿建设面临的数据利用效率低、关联度差和价值挖掘不充分的难题,提出构建信息实体作为信息传导中枢建立虚实映射系统的方法。分析了信息实体的内涵,指出信息实体可以是物理、功能或事件信息实体,提出了根据显性和隐性需求分析与挖掘更新信息实体的方法;分析了基于信息实体构建虚实映射系统与传统方法的区别,提出了基于信息实体时间维度“切片”建立虚实映射系统的方法。以综采输送设备为例,构建了7个相应的信息实体,设计了基于综采输送设备信息实体的虚实映射监控系统,并在实验室搭建模拟实验平台。测试结果表明,系统运行可靠,实现了综采输送设备运行工况数据的高效获取和利用。研究成果为实现智能化开采高效信息获取和利用提供技术支撑。 展开更多

关键词 智慧煤矿 信息实体 综采面输送设备 虚实映射 监测系统

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信息实体形态转换技术

15

作者 谢仕聘 《机械工程》 CSCD 北大核心 1990年第5期6-9,共4页

阐述了信息实体形态转换技术的概念,并举例说明高科技精密机械工程的综合性表现为学科的多样化、微机化、伺服化,指出多途径寻求新理论、新机制和新工艺材料的必要性。

关键词 信息实体 形态转换 伺服化 微机化

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智慧煤矿信息逻辑模型及开采系统决策控制方法 被引量：73

16

作者 任怀伟 王国法 +3 位作者 赵国瑞 曹现刚 杜毅博 李帅帅 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2923-2935,共13页

针对数字矿山向智慧矿山发展过程中信息关联层次不清晰、框架结构不完善、缺少智能决策依据及有效控制方法的问题,提出了智慧煤矿信息逻辑模型,基于本体和语义网技术建立了煤矿多源、异构关系数据的信息“实体”和虚实映射机理,提出基... 针对数字矿山向智慧矿山发展过程中信息关联层次不清晰、框架结构不完善、缺少智能决策依据及有效控制方法的问题,提出了智慧煤矿信息逻辑模型,基于本体和语义网技术建立了煤矿多源、异构关系数据的信息“实体”和虚实映射机理,提出基于知识需求模型的信息实体主动匹配与推送策略,构建基于开采行为预测推理的智慧逻辑模型进化机制,形成了层级清晰、结构明确、全面覆盖的智慧煤矿信息模型;构建了综采设备群空间位姿关系模型,提出了考虑随机误差的强耦合设备群空间坐标统一描述及各设备关联坐标系转换方法,建立了多参量融合分析和评估的开采环境-生产系统耦合关系模型,为煤矿装备位姿控制及智能决策提供支撑;给出了时变多因素影响下的开采设备群全局最优规划和分布式协同控制方法。将综采设备群全局最优规划归结为一个二次积分模型的燃料最优规划问题,提出了基于多模态控制的综采设备群全局最优推进路径规划及控制策略,可兼顾开采条件、设备能力、工艺流程及能量消耗,确保生产成本、效率的有效改善。给出了同时考虑环境干扰和传感器数据时延特性的液压支架群组分布式协同控制方法。上述基础架构和数学模型为深层次挖掘智慧煤矿海量信息之间的关联关系、解决大数据环境下开采系统的最优化协同控制、实现复杂地质条件下连续稳定开采提供了基础理论支撑,可有效推动智慧煤矿技术的发展。 展开更多

关键词 智慧煤矿 逻辑模型 信息实体 决策控制 协同控制

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基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取 被引量：19

17

作者 虞欢欢 钱龙华 +1 位作者 周国栋 朱巧明 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期17-23,共7页

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高... 该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。 展开更多

关键词 中文语义关系抽取 卷积树核函数 实体语义信息

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图像标题生成中的人物类名实体填充方法研究

18

作者 张家硕 洪宇 +2 位作者 唐建 程梦 姚建民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期96-106,共11页

得益于深度学习的发展和大规模图像标注数据集的出现,图像标题生成作为一种结合了计算机视觉和自然语言处理的综合任务得到了广泛关注。受到神经机器翻译任务的启发,前人将图像标题生成任务看作是一种特殊的翻译任务,即将一张图像视作... 得益于深度学习的发展和大规模图像标注数据集的出现,图像标题生成作为一种结合了计算机视觉和自然语言处理的综合任务得到了广泛关注。受到神经机器翻译任务的启发,前人将图像标题生成任务看作是一种特殊的翻译任务,即将一张图像视作源端的信息表述,通过编码解码过程,翻译为目标端的自然语言语句。因此,现有研究引入了端到端的神经网络模型,并取得了较好的生成效果。然而,图像标题生成研究依然面临许多挑战,其中最值得关注的难点之一是解决确切性文字表述的问题。一条确切的标题往往是有形且具体的表述,例如“梅西主罚点球”,而目前机器生成的标题则较为粗浅和单调,例如“一个人在踢球”。针对这一问题,该文尝试开展标题生成的有形化研究,并在前瞻性实验中聚焦于标题中人名实体的识别与填充。在技术层面,该文将机器自动生成的图像标题作为处理对象,去除其中抽象人名实体的名称(例如,一个人、男人和他等)或错误的称谓,并将由此形成的带有句法空缺的表述视作完型填空题目,从而引入了以Who问题为目标的阅读理解技术。具体地,该文利用R-NET阅读理解模型实现标题中人名实体的抽取与填充。此外,该文尝试基于图像所在文本的局部信息和外部链接的全局信息,对人名实体进行抽取。实验结果表明,该方法有效提高了图像标题的生成质量,BLEU值相应提升了2.93%;实验结果也显示,利用全局信息有利于发现和填充正确的人名实体。 展开更多

关键词 图像标题生成 实体信息 阅读理解

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专题新闻文本集信息可视化理论模型及实证研究 被引量：1

19

作者 安海岗 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2012年第8期37-43,共7页

在对信息可视化相关理论模型进行研究的基础之上,结合新闻要素本身的特点和用户的信息需求,界定新闻文本信息实体的概念,提出专题新闻文本集信息可视化理论模型,并对模型的要素和过程进行详细分析。然后以"四川汶川大地震"网... 在对信息可视化相关理论模型进行研究的基础之上,结合新闻要素本身的特点和用户的信息需求,界定新闻文本信息实体的概念,提出专题新闻文本集信息可视化理论模型,并对模型的要素和过程进行详细分析。然后以"四川汶川大地震"网络新闻文本集为实例对其进行实证研究,通过分析用户的信息需求,构造信息实体关联矩阵,对新闻文本集进行可视化,并对可视化的结果进行分析。 展开更多

关键词 专题新闻文本集信息可视化信息实体关联规则 信息需求

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基于信任的服务实体跨域认证方案 被引量：4

20

作者 高阳 马文平 刘小雪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期438-443,共6页

根据目前基于身份的跨域认证过程中域代理(domain agent,DA)数量有限的特点,针对该跨域认证过程中计算复杂的问题,采用信任和基于身份密码体制相结合的方式,提出了基于信任的用户跨域访问信息服务实体(information services entity,ISE... 根据目前基于身份的跨域认证过程中域代理(domain agent,DA)数量有限的特点,针对该跨域认证过程中计算复杂的问题,采用信任和基于身份密码体制相结合的方式,提出了基于信任的用户跨域访问信息服务实体(information services entity,ISE)资源的算法。该算法首先完成用户在DA的身份认证,然后采用提出的信任度判断方法进行信任度的判断达到双向认证的目的,最终实现用户跨域访问ISE。仿真结果表明,信任度的判断方法有效地实现抵抗"恶意"DA的攻击,同时该基于信任的ISE跨域认证方案与基于身份的跨域认证方案相比,计算量减少,通信开销降低。 展开更多

关键词 信任 跨域 用户 信息服务实体

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