为研究煤矿工人职业健康的发展趋势,促进煤炭企业实施职业健康防护工作,基于知识图谱分析方法,采用CiteSpace软件分析中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)核心数据库中收录的近20年煤矿工人职业健康文献的关键词聚类及突现。研究结果表...为研究煤矿工人职业健康的发展趋势,促进煤炭企业实施职业健康防护工作,基于知识图谱分析方法,采用CiteSpace软件分析中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)核心数据库中收录的近20年煤矿工人职业健康文献的关键词聚类及突现。研究结果表明:煤矿工人职业健康研究可分为职业健康危害因素、职业病及职业相关疾病三维度。职业相关疾病主要体现在行为和身心疾病、心脑血管疾病与代谢性疾病及慢性非特异性呼吸系统疾病3个层面;与职业病相比,职业相关疾病多呈现为“多因一果”特征,确诊难度更大;基于高频词突现特征,尘肺、听力损失、心理压力、高血压等是煤矿工人健康的主要威胁,此类健康问题与职业暴露有关,风险评价与管控是应对危害的重要措施;新兴研究热点为职业相关疾病的成因与防范,及职业健康与脑科学、智能化等领域的交叉研究。展开更多
识别服装质量抽检通告中的实体信息,对于评估不同区域的服装质量状况以及制定宏观政策具有重要意义。针对质量抽检通告命名实体识别存在的长文本序列信息丢失、小类样本特征学习不全等问题,以注意力机制为核心,提出了基于BERT(bidirecti...识别服装质量抽检通告中的实体信息,对于评估不同区域的服装质量状况以及制定宏观政策具有重要意义。针对质量抽检通告命名实体识别存在的长文本序列信息丢失、小类样本特征学习不全等问题,以注意力机制为核心,提出了基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和TENER(transformer encoder for NER)模型的领域命名实体识别模型。BERT-TENER模型通过预训练模型BERT获得字符的动态字向量;将字向量输入TENER模块中,基于注意力机制使得同样的字符拥有不同的学习过程,基于改进的Transformer模型进一步捕捉字符与字符之间的距离和方向信息,增强模型对不同长度、小类别文本内容的理解,并采用条件随机场模型获得每个字符对应的实体标签。在领域数据集上,BERT-TENER模型针对服装抽检领域的实体识别F_1达到92.45%,相较传统方法有效提升了命名实体识别率,并且在长文本以及非均衡的实体类别中也表现出较好的性能。展开更多
文摘为研究煤矿工人职业健康的发展趋势,促进煤炭企业实施职业健康防护工作,基于知识图谱分析方法,采用CiteSpace软件分析中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)核心数据库中收录的近20年煤矿工人职业健康文献的关键词聚类及突现。研究结果表明:煤矿工人职业健康研究可分为职业健康危害因素、职业病及职业相关疾病三维度。职业相关疾病主要体现在行为和身心疾病、心脑血管疾病与代谢性疾病及慢性非特异性呼吸系统疾病3个层面;与职业病相比,职业相关疾病多呈现为“多因一果”特征,确诊难度更大;基于高频词突现特征,尘肺、听力损失、心理压力、高血压等是煤矿工人健康的主要威胁,此类健康问题与职业暴露有关,风险评价与管控是应对危害的重要措施;新兴研究热点为职业相关疾病的成因与防范,及职业健康与脑科学、智能化等领域的交叉研究。
文摘识别服装质量抽检通告中的实体信息,对于评估不同区域的服装质量状况以及制定宏观政策具有重要意义。针对质量抽检通告命名实体识别存在的长文本序列信息丢失、小类样本特征学习不全等问题,以注意力机制为核心,提出了基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和TENER(transformer encoder for NER)模型的领域命名实体识别模型。BERT-TENER模型通过预训练模型BERT获得字符的动态字向量;将字向量输入TENER模块中,基于注意力机制使得同样的字符拥有不同的学习过程,基于改进的Transformer模型进一步捕捉字符与字符之间的距离和方向信息,增强模型对不同长度、小类别文本内容的理解,并采用条件随机场模型获得每个字符对应的实体标签。在领域数据集上,BERT-TENER模型针对服装抽检领域的实体识别F_1达到92.45%,相较传统方法有效提升了命名实体识别率,并且在长文本以及非均衡的实体类别中也表现出较好的性能。
