顾及中文汉字多特征的矿产资源实体识别

矿产资源地质报告中蕴含大量专家经验及基础地质知识。快速准确地从海量矿产资源文本中抽取形成结构化知识已成为目前研究热点,命名实体识别是信息抽取与知识挖掘的重要步骤。针对矿产资源地质文本中存在实体长度长、专业术语多、实体嵌套等问题,已有基于深度学习的命名实体识别直接应用在矿产资源领域性能低下,本文提出了一种矿产资源命名实体识别深度学习模型:ALBERT(A Lite Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)-CRF(Conditional Random Field),通过ALBERT预训练语言模型获取地质文本丰富语义特征,同时结合汉字拼音、字形和词边界特征来共同作为嵌入层,从而提高对复杂实体的识别能力。本文方法在人民日报、电子简历数据集及构建的矿产资源数据集上进行实验,结果表明提出方法在准确率、召回率、F1值上分别达到70.97%、64.33%、67.49%。

矿产资源储量报告评审工作及其有关问题

介绍矿产资源储量报告评审工作的程序及要求、报告送审的特点、已往报告存在的主要问题以及报告送审的基本要求,对今后矿产资源储量评审报告的撰写及送审具有指导意义。

矿产资源储量报告编写中的重点问题与处理方法

随着我国简政放权政策的全面实施,政府已取消了矿产资源储量报告编写的资质要求,如何在这种形势下保证报告的水平和质量,掌握报告编写的基本要求和需注意的重点问题就显得十分重要。结合当前矿产资源储量报告编写的实际,对报告编写的基本要求及应注意的重点问题进行了分析归纳,并提出了相应处理方法。

矿产资源储量报告编写中应注意的有关问题

随着我国市场经济的深入发展和政府简政放权的全面展开,矿产资源储量报告评审备案的要求已发生较大变化。文章结合当前我国矿政管理部门关于矿产资源储量报告编写的相关要求以及报告评审备案中碰到的一些实际问题,对矿产资源储量报告编写中应注意的有关问题进行了归纳和总结,为提高我省矿产储量报告的编写质量提供借鉴和参考。

俄罗斯固体矿产资源储量新的分类草案浅析

俄罗斯作为CRIRSCO的成员国之一,积极推进矿产资源储量分类标准化建设,对现行的固体矿产资源储量分类修正注意到与国际标准接轨。新的分类(草案)中首次引入"可采储量"术语,将其定义为扣除开采损失后的工业储量,并划分为可信的R2级可采储量与证实的R1级可采储量两个级别。新的分类最大限度地接近JORC标准。