基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法

在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。

可移动式实体样板的应用

提出了适合于场地狭小,样板随着施工进度而转移的可移动式实体样,介绍了可移动式样本支座,与可拆卸式实体样本防护棚的设计及现场施工情况,介绍了样本施工的基本步骤及施工注意事项,最后介绍了通过组织施工班组,工人学习参观样板来指导实际施工。

中国饲料数据库浅析

中国饲料数据库是“七五”国家攻关课题。它包括饲料营养价值评定、饲养标准、饲料标准、饲料配方、饲料工业信息、畜禽渔业信息等子系统。具有输入，数据处理、编辑打印输出，优化饲料配方、更新等功能。它是应用现代化管理技术，使营养、饲料科研成果中的数据条理化、标准化，使各种信息集中贮存，统一管理。中国饲料数据库的研究成功和推广应用，已取得巨大的经济效益和社会效益。