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题名融合实体信息的图卷积神经网络的短文本分类模型分析
被引量:2
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作者
王治学
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机构
宁夏师范学院数学与计算机科学学院
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出处
《信息系统工程》
2023年第9期122-125,共4页
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基金
宁夏自然基金项目“基于图神经网络的文本分类模型研究分析”(项目编号:2023AAC03358)。
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文摘
基于融合实体信息,建立图卷积神经网络模型,该模型结构分别由类别输出、特征学习、嵌入输入以及实体链接四个模块构成,将其应用于短文本分类,在实际操作中,可以利用实体链接工具对短文本中实体进行抽取,并在图卷积神经网络支持下,进行建模、拼接以及融合处理,最后完成短文本分类。相较于传统文本分类方法,前者不仅可以保证极高的分类准确率,其分类性能也明显优于目前文本分类领域中现有主流方法,对后续自然语言处理更进一步研究有着重要现实意义。
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关键词
融合实体信息
图卷积神经网络
短文本分类
模型
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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]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于小样本学习的藏文命名实体识别
被引量:2
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作者
于韬
张英
拥措
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机构
西藏大学信息科学技术学院
西藏大学西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室
西藏大学藏文信息技术教育部工程研究中心
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出处
《计算机与现代化》
2023年第5期13-19,共7页
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基金
国家重点研发计划重点专项(2017YFB1402200)
西藏自治区科技创新基地自主研究项目(XZ2021JR002G)
西藏大学研究生高水平人才培养计划项目(2020-GSP-S179)。
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文摘
藏文命名实体识别是藏文自然语言处理领域的一项关键技术,其目的是识别文本中的人名、地名及组织机构名。在目前的研究中,深度学习方法需要大量的标注数据是制约模型性能的主要因素,因此本文提出基于小样本学习的藏文命名实体识别方法。针对小样本数据量少导致模型无法充分学习实体特征的问题,本文提出实体特征信息融合方法,在训练过程中将实体位置信息、分词信息与藏文音节信息以维度拼接的方式进行特征融合,通过辅助信息增强实体特征,使得模型可以较好地学习藏文长实体的边界信息,并设计消融实验探究不同特征信息对模型效果的影响。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了藏文小样本命名实体识别模型的准确率,相较于基线实验F1值总体提升了22.22~38个百分点。
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关键词
小样本学习
藏文
命名实体识别
实体特征信息融合
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Keywords
small sample learning
Tibetan
named entity recognition
entity feature information fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名信息技术和实体经济深度融合:中国情境的拼创机制
被引量:20
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作者
张延林
王丽
谢康
张德鹏
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机构
广东工业大学管理学院
中山大学管理学院
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出处
《中国工业经济》
CSSCI
北大核心
2020年第11期80-98,共19页
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基金
国家自然科学基金面上项目“经理级CIO拼创行为对IS战略匹配的作用机理研究:以复杂适应系统理论为视角”(批准号71472051)
国家自然科学基金重点项目“互联网环境下大数据驱动的企业与用户互动创新理论、方法和应用研究”(批准号71832014)。
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文摘
阐释新一代信息技术和实体经济深度融合的微观机理具有重要的理论和现实意义,但现有相关研究对经理级CIO结构权力低的中国情境缺乏关注。本文基于特征映射逻辑,从IT—业务战略匹配是信息技术和实体经济深度融合在企业创新层面的反映出发,基于组织高阶梯队理论和创业拼创理论,采集142份经理级CIO与TMT成功配对问卷开展实证研究。结果表明:经理级CIO拼创行为正向影响CIO—TMT行为整合及CIO管理自主权,构成推动企业IT—业务战略匹配的关键因素;CIO是否属于TMT成员,决定CIO是以结构性社会资本还是以拼创行为来影响IT—业务战略匹配。同时,IT—业务战略匹配会促进企业IT使能的业务创新,且竞争压力低时这种促进作用更加明显。据此,本文提出企业层面的信息技术和实体经济深度融合的拼创理论,进一步阐述了党的十九大报告关于新一代信息技术和实体经济深度融合这一理论思想的内涵与企业实现机理。
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关键词
信息技术和实体经济深度融合
IT—业务战略匹配
首席信息官
拼创行为
拼创机制
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Keywords
integration of IT and the real economy
IT-business strategic alignment
Chief Information Officer(CIO)
bricolage
bricolage mechanism
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分类号
F424
[经济管理—产业经济]
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