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题名PCC及其在自动校直切断机中的应用
被引量:1
- 1
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作者
李英波
谢文华
王志新
冯正进
王铸君
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机构
上海交通大学机电控制研究所
锡山市荡口通用机械厂
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出处
《机床与液压》
北大核心
2000年第2期28-29,共2页
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文摘
本文介绍新型可编程控制器 PCC(Programming Computer Controller)的结构模型、多任务处理方式以及编程特点,同时,还介绍了厂校联合研制的高速自动校直切断机液压和电气系统,以及PCC在高速校直切断机上的应用。
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关键词
PCC
多任务
高速任务级
自动校直切断机
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Keywords
PCC
Multi-task
hs task
Normail task
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分类号
TU649
[建筑科学—建筑技术科学]
TM571.61
[电气工程—电器]
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题名基于层级多任务BERT的海关报关商品分类算法
被引量:1
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作者
阮启铭
过弋
郑楠
王业相
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院
大数据流通与交易技术国家工程实验室-商业智能与可视化技术研究中心
上海大数据与互联网受众工程技术研究中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第1期71-77,共7页
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基金
上海市科学技术委员会科研计划项目(17DZ1101003,180Z2252300)。
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文摘
海关商品申报场景下,需采用分类模型将商品归类为统一的海关(HS)编码。然而现有海关商品分类模型忽略了待分类文本中词语的位置信息,同时HS编码数以万计,会导致类别向量稀疏、模型收敛速度慢等问题。针对上述问题,结合真实业务场景下人工逐层归类策略,充分利用HS编码的层次结构特点,提出了一种基于层级多任务BERT(HM-BERT)的分类模型。一方面通过BERT模型的动态词向量获取了报关商品文本中的位置信息,另一方面利用HS编码不同层级的类别信息对BERT模型进行多任务训练,以提高归类的准确性和收敛性。在国内某报关服务商2019年的报关数据集上进行的所提模型的有效性验证,相比BERT模型,HM-BERT模型的准确率提高了2个百分点,在模型训练速度上也有所提升;与同样分层级的H-fastText相比,准确率提高了7.1个百分点。实验结果表明,HM-BERT模型能有效改善海关报关商品的分类效果。
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关键词
海关编码
多任务学习
文本分类
BERT
向量稀疏
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Keywords
Harmonized System(hs)code
Multi-task Learning(MTL)
text classification
Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT)
vector sparsity
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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