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基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别
被引量：
3
1
作者
罗兵
张显峰
+1 位作者
段立
陈琳
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第1期76-82,93,共8页
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事...
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。
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关键词
军事命名实体识别
预训练模型
跨度
标签指针网络
对抗训练
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职称材料
面向法律文书的分段式摘要模型
被引量：
5
2
作者
王刚
孙媛媛
+1 位作者
陈彦光
林鸿飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期288-294,共7页
是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Tr...
是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Transformer结构的文档级句子编码器,提出一种结合内容抽取与摘要生成的分段式摘要模型。采用BERT模型对大量语料进行自监督学习,获得包含丰富语义信息的词表示。基于Transformer结构,通过全连接网络分类器将每个句子分成3类标签,抽取每句摘要对应的原文句子集合。利用指针生成器网络对原文句子集合进行压缩,将多个句子集合生成单句摘要,缩短输出序列和输入序列的长度。实验结果表明,相比直接生成摘要全文,该模型在生成句子上ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1平均值提高了1.69个百分点,能够有效提高生成句子的准确率。
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关键词
司法摘要
预训练模型
Transformer编码器
序列标注
指针生成器网络
分段式摘要模型
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职称材料
基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法
被引量：
4
3
作者
张尹人
邓春华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第6期1804-1811,共8页
为解决判断指针方向的问题,提出一个旋转目标检测网络R-YOLOv5。采用旋转矩形的形式定位指针的位置和角度方向,采用环形平滑标签的长边表示法区分矩形的方向,将角度回归预测问题转化为分类问题,设计合适的损失函数和旋转IoU计算方法,解...
为解决判断指针方向的问题,提出一个旋转目标检测网络R-YOLOv5。采用旋转矩形的形式定位指针的位置和角度方向,采用环形平滑标签的长边表示法区分矩形的方向,将角度回归预测问题转化为分类问题,设计合适的损失函数和旋转IoU计算方法,解决角度周期性对训练的影响。针对指针仪表数字刻度识别问题,提出一种空间聚类算法,能够鲁棒地识别刻度的数字。实验结果表明,所提指针仪表读数识别方法在误差允许范围内,识别准确率达93.9%。
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关键词
指针方向
旋转目标检测网络
环形平滑标签
长边表示法
角度周期性
空间聚类
刻度识别
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职称材料
题名
基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别
被引量：
3
1
作者
罗兵
张显峰
段立
陈琳
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第1期76-82,93,共8页
文摘
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。
关键词
军事命名实体识别
预训练模型
跨度
标签指针网络
对抗训练
Keywords
military named entity recognition
pre-trained model
span
label pointer network
adversarial training
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向法律文书的分段式摘要模型
被引量：
5
2
作者
王刚
孙媛媛
陈彦光
林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期288-294,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0830604)。
文摘
是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Transformer结构的文档级句子编码器,提出一种结合内容抽取与摘要生成的分段式摘要模型。采用BERT模型对大量语料进行自监督学习,获得包含丰富语义信息的词表示。基于Transformer结构,通过全连接网络分类器将每个句子分成3类标签,抽取每句摘要对应的原文句子集合。利用指针生成器网络对原文句子集合进行压缩,将多个句子集合生成单句摘要,缩短输出序列和输入序列的长度。实验结果表明,相比直接生成摘要全文,该模型在生成句子上ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1平均值提高了1.69个百分点,能够有效提高生成句子的准确率。
关键词
司法摘要
预训练模型
Transformer编码器
序列标注
指针生成器网络
分段式摘要模型
Keywords
judical summarization
pre-training model
Transformer encoder
sequence
label
ing
pointer
-Generator(PG)
network
segmented summarization model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法
被引量：
4
3
作者
张尹人
邓春华
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第6期1804-1811,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61806150)
湖北省科技厅计划基金项目(2018CFB195)
+2 种基金
湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才基金项目(Q20181104)
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金项目(znxx2018QN09)
武汉科技大学国防预研基金项目(GF201814)。
文摘
为解决判断指针方向的问题,提出一个旋转目标检测网络R-YOLOv5。采用旋转矩形的形式定位指针的位置和角度方向,采用环形平滑标签的长边表示法区分矩形的方向,将角度回归预测问题转化为分类问题,设计合适的损失函数和旋转IoU计算方法,解决角度周期性对训练的影响。针对指针仪表数字刻度识别问题,提出一种空间聚类算法,能够鲁棒地识别刻度的数字。实验结果表明,所提指针仪表读数识别方法在误差允许范围内,识别准确率达93.9%。
关键词
指针方向
旋转目标检测网络
环形平滑标签
长边表示法
角度周期性
空间聚类
刻度识别
Keywords
pointer
direction
rotating target detection
network
circular smooth
label
long side representation
angle periodi-city
spatial clustering
scale recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别
罗兵
张显峰
段立
陈琳
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向法律文书的分段式摘要模型
王刚
孙媛媛
陈彦光
林鸿飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法
张尹人
邓春华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
4
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