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基于提示学习的ERNIE-BiLSTM-PN通用信息抽取方法研究 被引量:1
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作者 刘万里 雍新有 +3 位作者 曹开臣 陈俞舟 刘禄波 蔡世民 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期411-423,共13页
随着大数据时代的到来,信息抽取已成为自然语言处理领域的重要研究方向。信息抽取涉及多项任务,包括命名实体识别、关系抽取和事件抽取等,每项任务通常需要依靠专用模型来应对其特定的挑战。该文提出一种基于提示学习的ERNIE-BiLSTM-PN... 随着大数据时代的到来,信息抽取已成为自然语言处理领域的重要研究方向。信息抽取涉及多项任务,包括命名实体识别、关系抽取和事件抽取等,每项任务通常需要依靠专用模型来应对其特定的挑战。该文提出一种基于提示学习的ERNIE-BiLSTM-PN通用信息抽取方法(EBP-UIE),结合预训练语言模型(ERNIE)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和指针网络(PN),旨在通过一个统一的框架解决信息抽取任务的复杂性,并实现跨任务知识的共享。ERNIE优化了对文本的深层理解和上下文分析,BiLSTM的应用加强了对序列特征的捕捉及长距离依赖关系的解析,PN则提高了对文本中信息元素起止位置的精确标定,提示学习机制灵活实现多个信息抽取任务的统一建模。实验结果显示:在命名实体识别任务,EBP-UIE在MSRA和PeopleDaily数据集上的F1分数比UIE模型分别高出7.12%和0.53%;在关系抽取任务,EBP-UIE在DuIE数据集上的F1分数超过UIE模型6.84%;对于事件抽取任务,EBP-UIE在DuEE数据集上的触发词和论元抽取F1分数分别比UIE模型高出4.49%和0.95%。 展开更多
关键词 通用信息抽取 深度学习 指针网络 提示学习
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利用位置信息的目标航迹质量实时评估方法 被引量:3
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作者 张海瀛 贺文娇 +1 位作者 王伟 王成刚 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期812-817,共6页
目标航迹质量评估属多指标评估问题,包括目标状态的精确性和连续性等指标,但是现有评估指标不适用于目标航迹质量的实时评估。此外,在航迹质量综合评估中,各指标加权系数直接由经验给定,缺乏理论依据。针对上述问题,该文提出了一种基于... 目标航迹质量评估属多指标评估问题,包括目标状态的精确性和连续性等指标,但是现有评估指标不适用于目标航迹质量的实时评估。此外,在航迹质量综合评估中,各指标加权系数直接由经验给定,缺乏理论依据。针对上述问题,该文提出了一种基于位置信息的目标航迹质量实时评估方法。该方法首先根据目标位置信息,建立目标航迹质量实时评估指标体系,给出评估指标的递推计算方法,然后基于层次分析法确定评估指标加权系数,最后利用加权求和方式,实现目标航迹的综合质量评估。基于仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 层次分析法 质量评估 实时评估 航迹质量评估 目标航迹
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