面向建筑规范解析的嵌套式三元组生成技术

建筑设计图纸的合规性检查是建筑审批过程中的重要一环,以往完全依赖人工专家,耗时耗力且准确度不高,因此自动化审图势在必行。自动化审图的难点在于如何自动化解析海量的建筑设计条文,转化为结构化知识,现有的通用领域文法或语义解析方案不能很好地完成这一领域性很强的任务。本文提出了一种面向建筑设计规范文本的自动化解析方法,通过迭代式地识别文本中的要素,逐层构建嵌套式三元组结构化表达,相较于现有的解析方法,更全面地考虑到了文本所有语义信息。实验结果表明,该方法更能有效识别建筑规范中的各类要素,并在三元组自动生成的效果上取得了显著提升。

基于森林的实体关系联合抽取模型

嵌套实体对实体关系联合提取任务提出了挑战。现有的联合抽取模型在处理嵌套实体时存在产生大量负例且复杂度高的问题,此外未考虑嵌套实体对三元组预测的干扰。针对以上问题,提出一种基于森林的实体关系联合抽取方法——EF2LTF(Entity Forest to Layering Triple Forest)。EF2LTF采用了一个两阶段的联合训练框架,首先通过生成实体森林灵活地在嵌套实体内部识别不同的实体;然后结合已识别出的嵌套实体及其层次结构生成分层的三元组森林。在四个标准数据集上的实验结果表明,与基于集合预测网络的SPN(Set Prediction Network)模型、基于跨度的实体关系联合抽取模型SpERT(Span-based Entity and Relation Transformer)和动态图增强信息抽取(DyGIE++)等方法相比,所提方法取得了最优的F1值。说明所提方法既增强了嵌套实体的识别能力,也增强了构建三元组时对嵌套实体的分辨能力,从而提升了实体与关系的联合抽取性能。

一种计算Sylow子群的方法

本文给出了一种计算对称群的所有S8的Sylow子群的算法 。

A New Method of Producing Radionuclide-Labeled Microspheres for Radionuclide Therapy

This work is devoted to obtaining radionuclide-labeled microspheres for radionuclide therapy as a therapeutic drug with a selective method of delivery. The nature of magnetic microspheres and quantitative elemental composition radiopreparats was considered. We have developed a new method of producing radionuclide-labeled microspheres （radiopharmaceutical ^140Nd-microspheres） for radionuclide therapy.