因果关系表示增强的跨领域命名实体识别

跨领域命名实体识别在现实应用中,尤其在目标领域数据稀缺的小样本场景中具有重要价值。然而,现有方法主要是通过特征表示或模型参数共享实现的跨领域实体能力迁移,未充分考虑由于样本选择偏差而引起的虚假相关性问题。为了解决跨领域中的虚假相关性问题,提出一种因果关系表示增强的跨领域命名实体识别模型,将源域的语义特征表示与目标域的语义特征表示进行融合,生成一种增强的上下文语义特征表示。通过结构因果模型捕捉增强后的特征变量与标签之间的因果关系。在目标域中应用因果干预和反事实推断策略,提取存在的直接因果效应,从而进一步缓解特征与标签之间的虚假相关性问题。该方法在公共数据集上进行了实验,实验结果得到了显著提高。

智能化时代跨领域设计技术与审美的互动分析

设计技术与审美作为设计的重要组成部分在智能化时代已发生了深刻的变革。通过分析智能化时代背景下不同设计领域中技术创新与审美趋势的内在关联及其互动作用机制,不仅系统揭示出智能化技术在推动设计实践创新过程中的关键作用,以及如何引发并塑造新的审美观念和标准,而且进一步解析了审美演变对设计技术创新路径选择、发展方向的影响。通过此种双向动态关系的研究,帮助理解智能化技术如何为设计行业带来前所未有的变革力量,而且正在重新定义人们对于美感体验的认知边界和价值取向。

基于图卷积网络的发明人跨领域合作伙伴识别方法

[研究目的]科学技术与社会的发展促进了不同领域理论、方法和技术的交叉融合,跨领域合作愈发成为合作创新的主流形式,如何帮助发明人定位并准确识别跨领域合作伙伴成为亟待解决的问题。[研究方法]提出一种基于图卷积网络的发明人跨领域合作伙伴识别方法,从多维特征视角下基于发明人专利信息中的合作关系特征、摘要文本特征、领域信息特征使用图卷积网络识别和预测发明人潜在合作伙伴,构建同领域指数和跨领域指数准确识别发明人跨领域合作伙伴。[研究结论]通过对比实验,证明了借助图卷积网络对合作关系特征、摘要文本特征、领域信息特征三维特征联用在进行伙伴识别时能够有效提升模型准确性。借助识别跨领域合作伙伴,有助于促进不同领域之间的交叉合作和知识转移,创造出更具创新性和前瞻性的成果。

普适性结构的跨领域专利检索策略

在专利检索时,跨领域检索是典型障碍之一,如何进行高效跨领域检索一直是亟待解决的问题。普适性结构是指在各种领域、各种应用场景下都能够普遍适用的结构。由于其通用性,通常难以确定和扩展准确的分类号,而需要到不同的应用领域进行跨领域检索,因此,选取合适的检索策略无疑是提高普适性结构检索效率的关键。

浅谈我国民族音乐元素在跨领域音乐创作中的融合与创新

作为我国音乐文化体系中重要组成部分的民族音乐,其体裁和形式大致可分为器乐、戏曲、舞蹈、民歌等多个种类和形式,这些具有代表性的民族音乐深刻体现着中华民族传统文化的伟大情怀,蕴含着我国民族音乐发展的丰富思想内涵和艺术价值。本文分析了民族音乐元素与不同领域(如现代钢琴、流行音乐、电子音乐等)如何进行有机结合,在发展和传承民族音乐的同时,与时俱进,创造出独具特色的音乐作品,进一步丰富民族音乐元素跨领域创作的深度与广度。

儿童友好理念下博物馆建设与虚拟现实技术的跨领域融合

自信息化时代以来,跨领域融合已成为主流趋势。虚拟现实技术作为前沿技术之一,正对人类各个领域产生深远影响。博物馆作为承载人文历史和人类精神的载体,已经成为虚拟现实技术广泛运用的重要场所。随着儿童友好理念的推广,人们开始广泛关注儿童的博物馆体验。通过对优秀的博物馆建设案例进行分析,挖掘出虚拟现实技术与儿童友好理念的核心价值,为儿童友好型博物馆的建设和服务体系提出建议和反思。前沿技术与传统事物的融合愈发紧密,虚拟现实技术不仅提高了博物馆的文化传播力,还赋予博物馆适儿化进程更多深刻内涵。随着人类文明的进步,儿童友好理念下的博物馆建设与新兴技术的跨领域融合将成为未来社会发展的重要方向。

传统戏曲在跨领域传播视角的比较学分析——以中国戏曲文化与日本传统文化为例

中国戏曲在跨领域传播时展现出种类繁多的特点,强调对传统戏曲和新活力的呈现,而日本传统文化在跨领域特别是新媒体艺术领域中的传播时展现出极强的一致性,也就是强调统一内容的传递。一方面我们要借鉴日本传统文化在跨领域传播上的方式与方法,另一方面则要防止将传统戏曲变成流行文化的工具的弊端,应尊重、促进中国传统戏曲艺术自身的不断发展。

港口规划中BIM技术应用与跨领域衔接研究

本论文旨在探讨在诸暨市店口综合港区工程等港口规划项目中,如何有效应用BIM技术并实现跨领域衔接,以促进可持续发展与环境保护。通过对工程概况和成果特点的分析,结合BIM技术的优势,论文从港口规划与设计优化、项目管理与执行提升、跨领域合作与信息共享等方面展开研究。最终旨在为港口建设行业提供可持续发展的理论支持和实践指导。

基于专利文本语义距离的跨领域关键共性技术识别方法研究

[研究目的]跨领域关键共性技术强调技术的跨领域关联与主导作用,对其识别将为政府推动跨产业跨领域创新、提前布局相关技术领域提供决策支持。[研究方法]首先,运用GloVe模型向量化专利文本,按照专利与技术领域的语义接近程度划分专利所属领域;其次,基于GMM算法提取各领域技术主题,依据技术主题之间的语义距离,构建技术主题关联网络;最后,利用漏斗模型,依据技术主题的共性指标、跨领域指标、关键性指标筛选出跨领域关键共性技术。[研究结论]运用养老科技领域专利数据进行实证研究,结果显示“智能控制辅助技术”“无接触式躯体感知技术”“沟通与信息辅助技术”“适用性技术”为跨领域关键共性技术,通过比对国家相关政策内容,验证了方法的有效性。

外语学科平台与跨领域建设

中国式现代化建设需要外语教育新的变革和新的发展。从20世纪以来中国的改革来看,外语教育和外语人才是改革开放取得今天的成就和未来实现中国式现代化的重要支撑之一。面对世界大趋势,在引进国外先进技术与优秀文化的同时,更要推动中国话语体系和国际精准传播能力强起来,持续向世界传播中国声音、讲好中国故事、阐释中国特色,为中国发展营造有利的国际舆论环境。这就亟须以更大的平台和更深层次的跨领域合作作为支撑,加强外语人才培养和学科建设,不断提升外语教育理念。

基于名词掩盖的跨领域作者识别研究

为了提高作者识别的跨领域鲁棒性,解决作者写作规律在不同领域间的迁移问题,该文首先通过分析和实验发现:名词具有较高的领域相关性。然后,采用文本变形算法将名词掩盖掉,以此来降低相关特征的权重,从而迫使机器学习算法选择领域关联度更低的特征拟合样本,进而提高模型的泛化能力。在由21953个样本组成的跨领域作者识别的实验中,该文分别采用了基于字N-gram、基于BERT和基于集成学习的三种典型作者识别方法,对比了无掩盖和掩盖名词、形容词、动词、副词、功能词的作者识别,其中掩盖名词后的作者识别方法获得了较高的评价指标。实验结果表明,掩盖名词的方法可以提高作者识别的跨领域鲁棒性。

跨领域本体标准连续体概念体系研究

[目的/意义]在对国际标准中相关本体概念及概念关系的研究过程中发现,虽然关于本体有多个定义,但是这些定义的应用场景限于单一领域,其核心的概念特征及概念关系类型尚待研究。引入连续体思想,为当前国际标准中跨领域本体概念体系构建、标准体系构建及跨领域本体概念共识构建提供了新视角和方法论。[方法/过程]采用案例分析法、问卷调查法和德尔菲法,首先将跨领域智慧城市标准建设作为案例并进行缺口分析,验证和发现当前本体相关标准,然后设计一份问卷,通过电子邮件方式,发送相关智慧城市领域专家。期间,共有15位专家反馈意见。之后,通过对反馈结果进行映射分析和偏好分析,形成专家对跨领域本体概念体系和标准体系建设路径的共识。[结果/结论]提出的跨领域本体构建的连续体概念体系,对关联非正式到正式本体构建过程,构建人机协同本体概念体系具有理论意义,对发现智慧城市领域概念体系标准建设缺口具有实践指导意义,对促进多样化本体标准间互联互通协同,支持跨领域合作、精准决策和智慧行动具有潜在价值。

多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别

跨域命名实体识别旨在缓解目标领域标注数据不足的问题.现有方法通常利用特征表示或者模型参数的共享来实现实体识别能力的跨领域迁移,但对文本序列中结构化知识的充分利用仍有所欠缺.基于此,提出了基于多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别(multi-level structured semantic knowledge enhanced cross-domain named entity recognition,MSKE-CDNER)模型,即通过在多个层级实现对源领域和目标领域文本各自蕴含的结构化表示的对齐来促进实体识别能力跨领域迁移.首先,MSKE-CDNER利用结构特征表示层从不同领域中获取文本的结构化语义知识表示;然后,将获得的结构化语义知识表示通过潜层对齐模块在对应的层级进行结构化对齐,获取结构化的跨领域不变知识,从而提高模型对文本结构化知识的利用;此外,将域不变知识与特定域知识融合,进一步增强模型的泛化能力;最后,分别在5个英文数据集和特定的跨域命名实体识别数据集上进行实验.结果显示,对比当前跨域模型,MSKE-CDNER的平均性能提高了0.43%和1.47%,表明利用特征表示中的结构化知识可以有效提高目标领域的实体识别能力.

基于跨领域专利的颠覆性技术识别研究——以人工智能领域为例

[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架,结合应用场景识别颠覆性技术,为颠覆性技术的遴选和培育提供参考,助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先,基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测;其次,依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码;最后,基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本,提取专利关键词进行共现分析,根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词,并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域进行实证研究,识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性,验证了方法的有效性。

智能物流技术跨领域融合的模式及趋势研究

以1996—2020年间智能物流产业专利数据为研究对象,分析智能物流技术跨领域融合的独立发展模式、单向型融合模式、顾问式双向融合模式、联络人式双向融合模式,并在此基础上基于局部相似性,从Jacard指标、PA指标、RA指标进行融合趋势预测。研究结果表明,不同类型的融合模式呈现稳定、微小波动趋势;联络人式双向融合是主要方式;基于不同指标计算的预测结果显示,专用机械、金属制品、信号传输等技术是未来主要融合方向,专用机械-金属制品、专用机械-信号传输等之间的融合是未来主要趋势。

美日跨领域防卫合作评估:战略考量与现实挑战

近年来亚太安全局势波诡云谲,大国摩擦趋于激烈。在此背景下,美日意图融合陆、海、空等传统领域与太空、网络、电磁频谱等新领域,大力推进跨领域防卫合作。两国合作动向蕴含多重战略考量:赋予美日同盟新的战略意涵,强化其遏制能力与应对能力;多维度重塑美日印太安全合作体系,强化对中俄战略威慑能力;日本欲借与美合作构建自身跨领域防卫体系。美日合作也面临制度、法理、经济等多层面挑战。在中美博弈趋于长期化、美日军事一体化持续推进的背景下,未来美日跨领域协同防卫合作将会继续发展,并将对中国周边、亚太乃至世界安全局势造成明显冲击。

基于BERT的跨领域任务型对话状态跟踪方法

对话状态跟踪(Dialogue State Tracking, DST)是任务型对话系统的核心模块,主要实现在对话过程中跟踪用户意图的功能。为了提升对话状态跟踪在跨领域场景下的性能,本文提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型的对话状态跟踪方法,该方法考虑了领域与槽之间的相关性,让模型在对话过程中学习领域信息,并使领域信息参与到槽值的生成过程之中。我们在两个跨领域的任务型对话数据集上进行了综合实验,包括中文数据集CrossWOZ和英文数据集MultiWOZ 2.4,模型在CrossWOZ和MultiWOZ 2.4中分别取得了63.51%和70.17%的联合目标准确率。实验结果表明,本文提出的方法在跨领域场景下有较高的性能表现。

一种基于用户信息映射的跨领域推荐算法

冷启动问题一直是推荐系统中的一大难点,而跨领域推荐可以通过迁移其他领域的信息缓解这个问题.本文提出一种基于用户信息映射的跨领域推荐算法,它可以在具有少量标记数据的情况下有效地学习跨域关系,并利用标签提高用户和物品编码的准确性.首先学习用户和物品的潜在向量,并改进降维方法将其处理成低维稠密向量;然后生成用户种群,利用偏好不同的用户种群训练映射函数,通过映射函数映射用户信息提高推荐效果.通过实验探究各个参数对实验结果的影响,验证了本文模型对重叠用户数量的依赖更低,相较于基准实验,有更好的推荐准确性,同时表明本文方法有更好的推荐效果.

概念跨学科、跨领域使用与解释范围的再澄清——以“差序格局”为例的探讨

对哲学社会科学研究来说,概念与实际不能各行其是,概念与实际的结合程度,理应是概念使用和概念再澄清中不容回避的核心议题。然而,在当前多以问题为中心、以跨学科研究为尚的学术趋势下,相关研究者对概念的跨学科、跨领域使用以及解释范围的再澄清,因普遍轻视了概念与实际关系问题的重要性,常常在具体的研究中造成概念与实际的割裂。具体体现在,对概念跨学科、跨领域的使用,很多时候只是对概念的不当使用,常常侵蚀了相关研究的科学性和有效性;而那些试图通过明晰、划定解释领域的方式来挽救某个概念的学术努力,大多只是以概念为中心,常常是为了概念而概念。若要更好地对概念进行跨学科、跨领域使用和解释范围的再澄清,就要努力避免为使用而使用、为概念而概念的研究取向,并采用从实践中来,再回到实践中去检验的方式来不断提升概念与实际的结合程度。这既是反思概念自身的理论前提,也是提升概念使用科学性和有效性的必要途径。

交叉注意互学习的跨领域重识别实验设计

针对视频智能监控中跨领域行人重识别的研究热点,将交叉注意互学习的无监督跨领域行人重识别设计为研究性实验现场硬件教学项目,观察重要区域特征关注度和网络伪标签互监督两方面对模型跨领域能力的影响。设计多尺度交叉组合注意力机制,分析其在通道和空间上对重要区域特征关注度的增强,以及对区分度不高特征关注度的减少。在此基础上设计多尺度交叉组合注意力互学习实验网络,采用硬标签互学习的方式更新训练过程,消除错误伪标签对模型性能的影响。教学实践表明,该实验项目有助于提升学生动手能力和独立思考问题的能力,为科研成果转化为教学实验提供了借鉴。