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养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响
1
作者
禹克强
孙少锐
+4 位作者
曹曜
王武超
黄佳豪
靳春林
赵博涵
《河南科学》
2024年第7期994-1002,共9页
为研究养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响,室内制备了4种不同基质含量的土石混合体试样,养护时间分别为7、14、21、28d,开展了室内单轴压缩试验.试验结果表明:基质含量较少、养护时间较短时,试样破坏形式表现为塑性,试样破...
为研究养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响,室内制备了4种不同基质含量的土石混合体试样,养护时间分别为7、14、21、28d,开展了室内单轴压缩试验.试验结果表明:基质含量较少、养护时间较短时,试样破坏形式表现为塑性,试样破坏形态近似复杂劈裂.基质含量较多,养护时间较长时,试样破坏呈现为脆性,试样破坏形态接近单斜面剪切破坏.基质体积分数40%的试样在7~28d单轴抗压强度增加量很小,强度恢复主要在7d内.基质体积分数60%的试样强度恢复主要在14d内.基质体积分数80%和100%的试样单轴抗压强度在28d内均有较大的增长.通过分析养护时间、基质含量对试样峰值抗压强度的增幅和灵敏度的变化的影响,发现养护时间变化比基质含量对试样峰值抗压强度的影响大.
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关键词
基质含量
养护时间
单轴压缩
力学特性
灵敏度
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职称材料
基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法
被引量:
8
2
作者
禹克强
黄芳
+1 位作者
吴琪
欧阳洋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期92-99,112,共9页
现有中文实体关系抽取方法通常利用实体间的单向关系语义特征进行关系抽取,然而仅靠单向语义特征并不能完全利用实体间的语义关系,从而使得实体关系抽取的有效性受到影响。提出一种基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法。利用RoBERT...
现有中文实体关系抽取方法通常利用实体间的单向关系语义特征进行关系抽取,然而仅靠单向语义特征并不能完全利用实体间的语义关系,从而使得实体关系抽取的有效性受到影响。提出一种基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法。利用RoBERTa预训练模型获取具有上下文信息的文本字向量表征,通过首尾指针标注识别句子中可能存在关系的实体。为了同时利用文本中的双向关系语义信息,将实体分别作为关系中的主体与客体来建立正负关系,并利用两组全连接神经网络构建正负关系映射器,从而对每一个输入实体同时从正关系与负关系的角度构建候选关系三元组。将候选关系三元组分别在正负关系下的概率分布序列与实体位置嵌入特征相结合,以对候选三元组进行判别,从而确定最终的关系三元组。在DuIE数据集上进行对比实验,结果表明,该方法的精确率与召回率优于MultiR、CoType等基线模型,其F1值达到0.805,相较基线模型平均提高了12.8%。
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关键词
实体关系联合抽取
双向关系语义
正负关系映射
全连接神经网络
预训练语言模型
下载PDF
职称材料
题名
养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响
1
作者
禹克强
孙少锐
曹曜
王武超
黄佳豪
靳春林
赵博涵
机构
河海大学地球科学与工程学院
江苏省地质调查研究院
中建安装集团有限公司
出处
《河南科学》
2024年第7期994-1002,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41672258)。
文摘
为研究养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响,室内制备了4种不同基质含量的土石混合体试样,养护时间分别为7、14、21、28d,开展了室内单轴压缩试验.试验结果表明:基质含量较少、养护时间较短时,试样破坏形式表现为塑性,试样破坏形态近似复杂劈裂.基质含量较多,养护时间较长时,试样破坏呈现为脆性,试样破坏形态接近单斜面剪切破坏.基质体积分数40%的试样在7~28d单轴抗压强度增加量很小,强度恢复主要在7d内.基质体积分数60%的试样强度恢复主要在14d内.基质体积分数80%和100%的试样单轴抗压强度在28d内均有较大的增长.通过分析养护时间、基质含量对试样峰值抗压强度的增幅和灵敏度的变化的影响,发现养护时间变化比基质含量对试样峰值抗压强度的影响大.
关键词
基质含量
养护时间
单轴压缩
力学特性
灵敏度
Keywords
substrate content
maintenance time
uniaxial compression
mechanical properties
sensitivity
分类号
TU41 [建筑科学—岩土工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法
被引量:
8
2
作者
禹克强
黄芳
吴琪
欧阳洋
机构
中南大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期92-99,112,共9页
基金
湖南省科技计划项目(2016JC2011)。
文摘
现有中文实体关系抽取方法通常利用实体间的单向关系语义特征进行关系抽取,然而仅靠单向语义特征并不能完全利用实体间的语义关系,从而使得实体关系抽取的有效性受到影响。提出一种基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法。利用RoBERTa预训练模型获取具有上下文信息的文本字向量表征,通过首尾指针标注识别句子中可能存在关系的实体。为了同时利用文本中的双向关系语义信息,将实体分别作为关系中的主体与客体来建立正负关系,并利用两组全连接神经网络构建正负关系映射器,从而对每一个输入实体同时从正关系与负关系的角度构建候选关系三元组。将候选关系三元组分别在正负关系下的概率分布序列与实体位置嵌入特征相结合,以对候选三元组进行判别,从而确定最终的关系三元组。在DuIE数据集上进行对比实验,结果表明,该方法的精确率与召回率优于MultiR、CoType等基线模型,其F1值达到0.805,相较基线模型平均提高了12.8%。
关键词
实体关系联合抽取
双向关系语义
正负关系映射
全连接神经网络
预训练语言模型
Keywords
entity relationship joint extraction
bidirectional relational semantics
positive-negative relationship mapping
fully connected neural network
pretrained language model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
养护时间和基质含量对土石混合体力学特性的影响
禹克强
孙少锐
曹曜
王武超
黄佳豪
靳春林
赵博涵
《河南科学》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法
禹克强
黄芳
吴琪
欧阳洋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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