检索结果-内蒙古大学图书馆

国家图书馆学刊 2023年第1期32卷 89-96页

作者：罗翀国家图书馆

“实体边界”是指元数据创建者用以确定是否需要建立一个新RDA实体描述所应用的一组标准,对应于传统编目“需要创建一个新描述”的相关规则。在编目实践中,判断“是否需要创建新记录或新描述”是编目策略的重要组成部分,AACR2等传统编... 详细信息

“实体边界”是指元数据创建者用以确定是否需要建立一个新RDA实体描述所应用的一组标准,对应于传统编目“需要创建一个新描述”的相关规则。在编目实践中,判断“是否需要创建新记录或新描述”是编目策略的重要组成部分,AACR2等传统编目条例及原始RDA中均包含相关内容。2017—2020年,RDA指导委员会以新的编目概念模型IFLA LRM为纲,依托3R项目,在优化工具包用户功能的同时,推出了新RDA。由于新模型IFLA LRM对“实体—属性—关系”框架的重新构建,新RDA呈现出从结构到内容的重大变化,从而产生了“实体边界”等新概念。本文以传统编目规则对“创建一个新描述”的相关内容为切入点,深入阐述了新RDA关于“实体边界”的新概念和新思想,梳理了各RDA实体的实体边界类型,并对实体边界在编目实践中的应用进行了分析,以期促进对该新概念的理解和实际运用。

关键词： 3R项目新RDA 实体边界编目规则

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基于实体边界的实体关系抽取模型研究

基于实体边界的实体关系抽取模型研究

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作者：唐瑞雪贵州大学

学位级别：博士

随着大数据时代的到来,每天都有大量的非结构化文本数据产生,其中蕴藏着丰富的有价值的信息。面对海量的数据,信息抽取技术能够实现自动地从非结构化的文本中抽取出有价值的结构化数据,以便更好地为人们提供服务。实体关系抽取作为信息... 详细信息

随着大数据时代的到来,每天都有大量的非结构化文本数据产生,其中蕴藏着丰富的有价值的信息。面对海量的数据,信息抽取技术能够实现自动地从非结构化的文本中抽取出有价值的结构化数据,以便更好地为人们提供服务。实体关系抽取作为信息抽取中的核心任务,可以通过对文本信息建模,自动抽取出文本中的命名实体并确认实体之间存在的语义关系,形成<头实体,关系,尾实体>结构的三元组。抽取出的三元组是实现知识图谱自动构建的重要基础,可以应用于自动问答、搜索引擎、推荐系统等领域。近些年来深度学习发展迅速,其强大的参数学习和特征提取能力弥补了传统的机器学习算法和人工构建特征的不足,更加有利于实体关系抽取模型的构建。但是,目前模型依然存在诸多挑战,如:1)现有工作采用序列标注模型为每个单词分配唯一的标签,无法处理识别对象的多标签问题;2)现有工作采用管道方式,不仅存在错误传播问题,而且忽略了实体识别和关系抽取任务之间的交互;3)现有工作无法有效地利用与真实实例部分匹配的对象,由于语义特征相似,这些对象容易出现错检和漏检的情况,进而影响了模型性能;4)现有工作利用上下文特征进行分类,当识别对象在文本中相互重叠时,它们会共享相同的上下文特征,从而难以进行区分。在实体关系抽取任务中,命名实体具有唯一的开始边界和结束边界。同时,边界识别具有粒度小、不依赖于其他NLP任务;歧义小,更依赖局部特征等特点。在基于深度学习的实体关系抽取模型中,将实体定义为带边界参数的抽象语义表示,可以唯一标识文本中的实体和关系,区分文本中互相重叠的语义。为此,本文围绕上述挑战,结合实体边界信息,从识别多标签的对象、联合建模实体和关系之间交互关系、有效利用部分匹配对象和解决上下文特征重叠四个方面展开研究。本文主要工作包括以下几方面:(1)针对如何处理识别对象的多标签问题,本文提出了基于边界决定的实体关系抽取模型(Boundary Determination Model,BD)。该模型采用管道方式,通过实体边界来定位候选实体,支撑重叠语义识别,再将实体边界及相关信息进行特征组合,有效利用数据信息,学习到文本中关键语义信息和结构信息。实验表明,BD模型的性能超过了对比实验中的所有模型,验证了实体边界对实体关系抽取任务非常重要。(2)针对如何建模实体和关系之间的交互关系,本文在BD模型的基础上提出了一种基于边界组合的实体关系联合抽取模型(Boundary Assembling Model,BA)。该模型设计了边界检测、跨度分类和关系抽取三个共享任务。在训练过程中,将实体边界作为监督信息,通过在多任务之间共享模型参数,从而缓解管道方式中存在的错误传播和任务交互不足的问题,提升联合抽取模型的整体性能。实验表明,BA模型在四个公共数据集上优于对比模型。(3)针对如何有效地利用部分匹配对象,本文提出了基于边界回归的实体关系联合抽取模型(Boundary Regression Model,BR)。构建多目标学习框架,在预测类别标签的同时定位实体在文本中位置,对不准确的候选实体进行边界更新,以学习更加准确的文本表示和减少假阳性的影响。实验表明,BR模型在四个公共数据集上优于对比模型,验证了边界回归机制对抽取任务有效。(4)针对如何解决上下文特征重叠问题,本文提出了基于多尺度边界聚合的实体关系联合抽取模型(Multi-Scale Boundary Aggregation Model,MSBA)。通过交叉编码将实体跨度表示映射为二维实体表格,可以编码与关系相关的实体语义表示。这样,同一实体就可以学到不同的语义表示,以便区分重叠的关系三元组。此外,提出了多尺度特征增强模块来充分利用二维实体表格,具有聚合多尺度特征和增强实体表中语义相关性的能力。实验表明,MSBA模型在两个公共数据集上优于对比模型,可以很好地面对复杂语言场景。

关键词：实体关系抽取实体边界边界决定边界组合边界回归多尺度边界聚合

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公共决策适用算法技术的规范分析与实体边界

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社会科学文摘 2023年第6期 11-13页

作者：赵宏中国政法大学法学院

公共决策的算法化对国家治理有明显赋能。但算法与公共决策的结合具有复杂的多效性,其可以促进行政决策、监管和执法能力的升级,同时又不可避免地引发过度侵蚀个人权利的问题。如果我们不加防备地允许算法进入所有的决策领域,仅靠事中... 详细信息

公共决策的算法化对国家治理有明显赋能。但算法与公共决策的结合具有复杂的多效性,其可以促进行政决策、监管和执法能力的升级,同时又不可避免地引发过度侵蚀个人权利的问题。如果我们不加防备地允许算法进入所有的决策领域,仅靠事中的算法解释或者事后的追责机制,根本无法避免个人被算法霸权所奴役和压制。

关键词：公共决策多效性决策领域执法能力规范分析行政决策实体边界

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一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统

一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统

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作者：王婷杨川梁佳莹向东马洪江 610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号

本发明提供了一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统，属于信息提取技术领域，方法由基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取系统执行，方法包括如下步骤：S1.获取每个字的语义信息和句法特征，并生成词向量矩阵；S2.基于... 详细信息

标准号: CN115994539B

本发明提供了一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统，属于信息提取技术领域，方法由基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取系统执行，方法包括如下步骤：S1.获取每个字的语义信息和句法特征，并生成词向量矩阵；S2.基于词向量矩阵，提取全局语义信息特征；S3.基于全局语义信息特征，提取关键字特征；S4.基于词向量矩阵，获取包含全局语义信息以及头尾实体信息的矩阵；步骤S5.将关键字特征和矩阵进行拼接后提取全局最优标签序列，完成实体抽取。本发明通过卷积门控提取关键字特征，可以提高实体识别效果；通过实体边界预测获取包含全局语义信息以及头尾实体信息的矩阵，可以有效提高实体识别准确率。

关键词：矩阵语义信息关键字特征实体边界词向量卷积门控实体识别实体信息全局预测抽取实体抽取系统信息提取技术标签序列句法特征全局最优后提取准确率拼接

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一种融合实体边界信息的命名实体识别方法

一种融合实体边界信息的命名实体识别方法

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作者：胡亚红潘钱港毛家发丁奕坤任宇辰吴越锴王浩 310000 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

本发明涉及一种融合实体边界信息的命名实体识别方法，包括：1)将中文文本输入到BERT模型中，以获取中文词嵌入信息；2)将词嵌入信息输入左侧边界信息提取网络模型中，首先通过BiLSTM捕捉长距离的依赖关系，并且使用Focal Loss损失函数... 详细信息

标准号: CN117744659A

本发明涉及一种融合实体边界信息的命名实体识别方法，包括：1)将中文文本输入到BERT模型中，以获取中文词嵌入信息；2)将词嵌入信息输入左侧边界信息提取网络模型中，首先通过BiLSTM捕捉长距离的依赖关系，并且使用Focal Loss损失函数处理标签不平衡问题和学习边界信息；3)将词嵌入信息输入右侧字符特征提取网络模型，通过注意力层和BiLSTM层结合学习更多的字符特征；4)使用CRF模型学习标签之间的依赖关系，提高模型的准确率和鲁棒性，使得该方法更加适合中文命名实体识别任务。本发明可以提高中文实体抽取的准确率和鲁棒性，从而解决了以往NER模型在中文数据集上准确率低、可用性低的问题。

关键词：嵌入信息准确率中文边界信息命名实体网络模型依赖关系鲁棒性标签字符特征提取可用性模型学习实体边界损失函数中文文本字符特征层结合数据集注意力抽取捕捉学习融合

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一种实体边界类别解耦的少样本命名实体识别方法与系统

一种实体边界类别解耦的少样本命名实体识别方法与系统

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作者：蔡毅陈晓峰 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明涉及一种实体边界类别解耦的少样本命名实体识别方法及系统，其方法包括步骤：S1、通过共享的词嵌入层，将句子中的单词映射为词嵌入向量；S2、通过双向长短期记忆网络提取出特征向量；S3、利用边界检测模块获取查询集实体边界标... 详细信息

标准号: CN112541355B

本发明涉及一种实体边界类别解耦的少样本命名实体识别方法及系统，其方法包括步骤：S1、通过共享的词嵌入层，将句子中的单词映射为词嵌入向量；S2、通过双向长短期记忆网络提取出特征向量；S3、利用边界检测模块获取查询集实体边界标签预测结果，并提取出实体块；S4、基于原型网络获取实体块类别原型表示；S5、进行度量计算，根据度量结果进行分类，获取查询集实体块在各类别上的概率分布；S6、联合训练模型；S7、完成少样本命名实体识别。本发明通过实体边界检测获取实体块表示，基于原型网络使用支持集少量样本计算类别原型，实现了获取类别区分能力更强的原型网络类别原型表示，提高了少样本命名实体识别任务的准确率。

关键词：原型命名实体实体边界样本查询集边界检测模块度量计算概率分布记忆网络特征向量网络获取网络类别网络使用训练模型样本计算预测结果嵌入层准确率度量映射解耦向量单词句子嵌入标签共享分类检测联合

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一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统

一种基于卷积门控和实体边界预测的实体抽取方法及系统

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作者：王婷杨川梁佳莹向东马洪江 610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号

标准号: CN115994539A

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一种基于POS融合特征与实体边界诊断的中文谓词识别方法

一种基于POS融合特征与实体边界诊断的中文谓词识别方法

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作者：贾海涛陈泓秀毛有思任利黄婧江雪婷周焕来许文波 611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号

本发明针对传统方法对于中文谓词边界易错判，词类活用性谓词识别精度低导致下游任务存在错误积累的问题，提出一种基于POS融合特征与实体边界诊断的中文谓词识别方法。该方法首先采用RoBERTa和BiLSTM做词嵌入并融合文本上下文信息；接... 详细信息

标准号: CN117252199A

本发明针对传统方法对于中文谓词边界易错判，词类活用性谓词识别精度低导致下游任务存在错误积累的问题，提出一种基于POS融合特征与实体边界诊断的中文谓词识别方法。该方法首先采用RoBERTa和BiLSTM做词嵌入并融合文本上下文信息；接着按照基于SPAN的方法引入新型POS注入方式，在POS表示后接一个线性注意力层将重点聚焦在各个目标SPAN上以进一步捕捉分布规律，然后通过门控模块对SPAN编码序列与POS注意力编码序列进行融合得到最终的融合向量表示以最大程度保留语义信息；边界诊断模块将SPAN首尾词的BiLSTM编码输出传入两个多层感知层(MLPs)以获得头和尾的独立表示，为了更好地判断边界信息，后接双仿射译码器用于获得每个SPAN被判为名词性或者动词性谓词概率；最后采用Softmax线性解码器以预测各个SPAN的实体类型。

关键词：谓词融合编码序列注意力译码器文本上下文线性解码器边界信息编码输出多层感知分布规律门控模块实体边界实体类型向量表示语义信息诊断模块动词性中文词类词性首尾嵌入捕捉聚焦诊断引入概率预测保留积累

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一种核电厂辐射防护实体边界管控方法及系统

一种核电厂辐射防护实体边界管控方法及系统

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作者：黄刚李宏强曾进忠何俊男陈琛祥倪伟张强刘杰稂其良和健朱敖正平萍申雁云陈瑞熙 314300 浙江省嘉兴市海盐县秦三厂25号楼

本发明属于核设施辐射防护技术领域，具体涉及一种核电厂辐射防护实体边界管控方法及系统。包括人员权限配置模块、电子锁模块、电子钥匙模块、电子钥匙借还模块、红橙区开门审批模块、边界启闭实时展示模块。本发明的有益效果在于：通... 详细信息

标准号: CN116563979A

本发明属于核设施辐射防护技术领域，具体涉及一种核电厂辐射防护实体边界管控方法及系统。包括人员权限配置模块、电子锁模块、电子钥匙模块、电子钥匙借还模块、红橙区开门审批模块、边界启闭实时展示模块。本发明的有益效果在于：通过本发明在能够实现对指定辐射防护实体边界、指定时段的启闭授权，显著降低高辐射区及边界失控风险；将辐射防护需管控的辐射防护实体边界钥匙由500余把大幅精简为30把，提高了管控效率；实现了辐射防护实体边界审批、授权、现场实施、跟踪、记录的数据贯通和过程可视化，降低了人因失误风险，有效提升了核电厂辐射防护实体边界的安全管控。

关键词：辐射防护实体边界管控核电厂电子钥匙启闭辐射防护技术电子锁模块安全管控配置模块人员权限展示模块核设施授权辐射区可视化审批贯通开门失控钥匙跟踪记录

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一种融合地表温度和建筑指数的城市实体边界识别方法

一种融合地表温度和建筑指数的城市实体边界识别方法

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作者：李效顺张川王状夏嘉南魏旭晨张琦王月香 221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区

本发明公开了一种数据融合的城市建成区实体边界识别方法，该方法通过结合遥感反演的地表温度和建筑指数可以更为精确地定位城市建成区实体边界，弥补了城市边缘工业区和城乡结合部识别难的缺陷，更为科学的识别城市建成区实体边界。另... 详细信息

标准号: CN109598273B

本发明公开了一种数据融合的城市建成区实体边界识别方法，该方法通过结合遥感反演的地表温度和建筑指数可以更为精确地定位城市建成区实体边界，弥补了城市边缘工业区和城乡结合部识别难的缺陷，更为科学的识别城市建成区实体边界。另外，本发明数据源只需要landsat数据，操作简单，正确率高，能够快速准确的得到城市建成区边界。大量实验结果表明，本发明边界识别正确率达到了94％以上，适用于国土空间规划、地理国情监测、城市蔓延治理分析等领域。

关键词：实体边界正确率城乡结合部边界识别空间规划数据融合区边界数据源反演遥感地表地理监测治理分析

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