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钢铁冶金领域变频控制技术实践应用探讨
1
作者
许法涛
《电子测试》
2018年第11期130-130,138,共2页
本文主要对变频技术的使用优势,以及变频控制技术在冶金钢铁行业的应用情况进行了深入的分析,从而通过这种方式,进一步的推动和发展我国的钢铁冶金领域。
关键词
钢铁冶金领域
变频控制技术
实践应用
下载PDF
职称材料
中文专利文献中连续符号串的语义识别
被引量:
1
2
作者
王雪颖
王昊
张紫玄
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第5期11-22,共12页
【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语...
【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语义的符号串展开测试。【结果】将测试结果与人工判别的真实角色进行比对,发现Y的P值最小为98.15%,最大为99.62%,N的P值最小为96.87%,最大为99.34%;Y的R值最小为96.56%,最大为99.04%,N的R值最小为98.73%,最大为99.67%;Y的F1值最小为97.71%,最大为99.33%;N的F1值最小为97.98%,最大为99.42%,可以看出识别效果较为理想。【局限】受学习语料规模的影响和研究时间的限制,未能将已识别角色的语料加入样本中学习。【结论】该模型在中文专利文献中连续符号串的语义判别方面具有较高的可行性、有效性和可移植性,为英文文献中符号串的语义判别提供思路。
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关键词
中文专利
钢铁冶金领域
连续符号串
语义识别
原文传递
题名
钢铁冶金领域变频控制技术实践应用探讨
1
作者
许法涛
机构
莱芜钢铁集团有限公司设备检修中心
出处
《电子测试》
2018年第11期130-130,138,共2页
文摘
本文主要对变频技术的使用优势,以及变频控制技术在冶金钢铁行业的应用情况进行了深入的分析,从而通过这种方式,进一步的推动和发展我国的钢铁冶金领域。
关键词
钢铁冶金领域
变频控制技术
实践应用
Keywords
steel metallurgy
Frequency conversion control technology
Practical application
分类号
TF30 [冶金工程—冶金机械及自动化]
TM921.51 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
中文专利文献中连续符号串的语义识别
被引量:
1
2
作者
王雪颖
王昊
张紫玄
机构
南京大学信息管理学院
江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学)
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第5期11-22,共12页
基金
江苏省"333工程"项目"面向知识服务的中文本体学习研究"(项目编号:BRA2015401)
国家自然科学基金青年项目"面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究"(项目编号:71503121)的研究成果之一
文摘
【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语义的符号串展开测试。【结果】将测试结果与人工判别的真实角色进行比对,发现Y的P值最小为98.15%,最大为99.62%,N的P值最小为96.87%,最大为99.34%;Y的R值最小为96.56%,最大为99.04%,N的R值最小为98.73%,最大为99.67%;Y的F1值最小为97.71%,最大为99.33%;N的F1值最小为97.98%,最大为99.42%,可以看出识别效果较为理想。【局限】受学习语料规模的影响和研究时间的限制,未能将已识别角色的语料加入样本中学习。【结论】该模型在中文专利文献中连续符号串的语义判别方面具有较高的可行性、有效性和可移植性,为英文文献中符号串的语义判别提供思路。
关键词
中文专利
钢铁冶金领域
连续符号串
语义识别
Keywords
Chinese Patent Documents Iron and Steel Metallurgy Continuous Strings Semantic Recognition
分类号
G306 [文化科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钢铁冶金领域变频控制技术实践应用探讨
许法涛
《电子测试》
2018
0
下载PDF
职称材料
2
中文专利文献中连续符号串的语义识别
王雪颖
王昊
张紫玄
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
1
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
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