随着能源行业的快速发展和技术革新,大量的专业术语和表达方式不断更新,新词不断涌现。然而,传统的新词发现方法通常依赖于词典或规则,且难以高效率地处理和更新大量的专业术语,特别是在快速变化的能源领域。因此,结合能源领域文本数据...随着能源行业的快速发展和技术革新,大量的专业术语和表达方式不断更新,新词不断涌现。然而,传统的新词发现方法通常依赖于词典或规则,且难以高效率地处理和更新大量的专业术语,特别是在快速变化的能源领域。因此,结合能源领域文本数据特性,提出了一种融合N-Gram和多重注意力机制的能源领域新词发现方法(new word discovery method in the energy field combining N-Gram and multiple attention mechanism, ENFM)。该方法首先利用N-Gram模型对能源领域的文本数据进行初步处理,通过统计和分析词频来生成新词候选列表。随后,引入融合多重注意力机制的ERNIE-BiLSTM-CRF模型,以进一步提升新词发现的准确性和效率。与传统的新词发现技术相比,在新词的准确识别和整体效率上均有显著提升,将其于能源领域政策文本数据集,准确率、召回率和F1分别为95.71%、95.56%、95.63%。实验结果表明,该方法能够准确地在能源领域的大量文本数据中识别新词,有效识别出能源领域特有的词汇和表达方式,显著提高了中文分词任务中对能源领域专业术语的识别能力。展开更多
针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-...针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-tiny基础上,首先,将骨干网络替换为改进的EfficientNet(EfficientNet-S),并将颈部网络中卷积核大小为3×3卷积替换为轻量化卷积,达到降低参数量的目的;其次,使用k-means++算法聚类锚框尺寸,提高推理速度;最后,使用知识蒸馏算法进一步提高精度。在RUIE(Real-world Underwater Image Enhancement)数据集上,所提算法平均精度均值(mAP)达到73.7%,检测速度达到123 frame/s,参数量为4.45×10^(6),与原YOLOv7-tiny算法相比,在mAP上提升了1.2个百分点,检测速度提升25 frame/s,参数量降低了1.56×10^(6)。实验结果表明,所提算法在提升精度的同时降低了参数量,并且加快了检测速度,证明了该算法的有效性。展开更多
文摘随着能源行业的快速发展和技术革新,大量的专业术语和表达方式不断更新,新词不断涌现。然而,传统的新词发现方法通常依赖于词典或规则,且难以高效率地处理和更新大量的专业术语,特别是在快速变化的能源领域。因此,结合能源领域文本数据特性,提出了一种融合N-Gram和多重注意力机制的能源领域新词发现方法(new word discovery method in the energy field combining N-Gram and multiple attention mechanism, ENFM)。该方法首先利用N-Gram模型对能源领域的文本数据进行初步处理,通过统计和分析词频来生成新词候选列表。随后,引入融合多重注意力机制的ERNIE-BiLSTM-CRF模型,以进一步提升新词发现的准确性和效率。与传统的新词发现技术相比,在新词的准确识别和整体效率上均有显著提升,将其于能源领域政策文本数据集,准确率、召回率和F1分别为95.71%、95.56%、95.63%。实验结果表明,该方法能够准确地在能源领域的大量文本数据中识别新词,有效识别出能源领域特有的词汇和表达方式,显著提高了中文分词任务中对能源领域专业术语的识别能力。
文摘针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-tiny基础上,首先,将骨干网络替换为改进的EfficientNet(EfficientNet-S),并将颈部网络中卷积核大小为3×3卷积替换为轻量化卷积,达到降低参数量的目的;其次,使用k-means++算法聚类锚框尺寸,提高推理速度;最后,使用知识蒸馏算法进一步提高精度。在RUIE(Real-world Underwater Image Enhancement)数据集上,所提算法平均精度均值(mAP)达到73.7%,检测速度达到123 frame/s,参数量为4.45×10^(6),与原YOLOv7-tiny算法相比,在mAP上提升了1.2个百分点,检测速度提升25 frame/s,参数量降低了1.56×10^(6)。实验结果表明,所提算法在提升精度的同时降低了参数量,并且加快了检测速度,证明了该算法的有效性。
