基于匹配词权重优化的中文命名实体识别方法

命名实体识别是知识抽取中的重要任务之一,为了更有效地利用词典匹配信息,提出了基于匹配词权重优化的中文命名实体识别模型。首先利用与训练模型和分词工具获得每个字符的向量表示和词性标注;然后在词典中匹配潜在词组,跟据匹配词词频和文档计数的优化权重对词组加权,结合字符向量得到字符的多特征融合表示;最后使用双向长短期记忆网络(Bi-directional Long-Short Term Memory,Bi-LSTM)网络进行训练,使用条件随机场(Conditional Random Field,CRF)完成标签推理得到识别实体。试验结果表明,该模型在Resume和影视-音乐-书籍数据集上的F1值分别达到了95.55%和85.39%,有效地提高了中文命名实体识别效果。

基于深度学习的畜牧业知识图谱构建

针对畜牧业领域知识专业性强、共享困难等问题,通过数据获取、本体构建、知识抽取、知识存储四个步骤构建了涉及畜牧品种、兽病、兽药的畜牧业知识图谱,降低了畜牧业知识的应用门槛。首先以《国家畜禽遗传资源品种名录》中的33个物种大类为主体,从畜禽遗传资源普查信息系统、国家兽药基础数据库、兽医学专著等数据源中收集畜牧品种、兽病、兽药数据。其次定义畜牧业知识概念体系结构,构建了畜牧业领域本体。然后使用基于深度学习的方法和基于规则的方法抽取半结构化数据和非结构化数据中的实体和关系,共计实体6138个,三元组27870个。最后将抽取的知识图谱三元组数据保存到Neo4j图数据库中,为后续如智慧医疗、智能问答等应用提供了知识库支撑。

我要剪断电话线

唉——星期五犯了错,不知道老师会不会……越想越害怕,毛孔都竖起来了,还是别想了……"波波,中午吃什么呀?"客厅里传出爸爸的声音,吓了我一大跳。"好,那就两碗方便面,你一碗,

践行群众路线改进高校机关工作作风

高校承载着人才培养、科学研究、社会服务和文化传承的历史重任。群众路线为高校进行内涵建设、创建和谐校园提供了组织基础和制度保障。党的十八大提出，将在全党深入开展党的群众路线主题教育实践活动。作为高校的核心部门，高校党政机关只有牢固树立群众观点、坚持群众路线，把服务高等教育改革与发展作为自身的第一要务，才能使机关工作不断获得群众基础和动力源泉。