基于UIE框架的电网故障处置预案实体和事件识别方法

电网故障处置预案区域差异化明显且实体嵌套复杂,仅凭实体类型识别难以准确地将其结构化。提出一种基于通用信息抽取(universal information extraction,UIE)框架的故障处置预案实体和事件识别方法。首先,提出基于句法分析的故障处置预案实体标记方法,生成故障处置预案标记实体;然后,接入ERNIE 3.0编码及双指针解码模块替代UIE框架中生成式模型,通过调节超参数训练故障处置预案实体与实体标签在高维空间的映射关系及实体嵌套关系;最后,基于句法结构组合嵌套复杂的预案实体得到预案事件。通过不同区域电网调控中心预案验证,与其他算法相比,所提方法对故障处置预案具有较高的实体和事件识别精度,能够准确识别预案中故障处置策略和恢复策略,为故障情况下区域电网弹性提升提供支撑。

基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法

为提高推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,文章将个体就业需求作为前提条件,设计一种基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法。首先,利用兴趣模型中的关联规则,对高校提供的就业信息中兴趣特征点进行匹配;其次,在既定的分类规则下,根据就业文本信息的内容对其进行类别划分;最后,根据用户浏览高校就业信息、在就业招聘界面的停留时间等,针对大学生偏好进行计算。对比实验结果表明:本文中设计的推荐方法应用效果良好,按照规范使用该方法进行大学生就业信息推荐,能够增加推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,为大学生提供更加优质的就业服务,提高大学生就业质量。

雷达知识图谱构建方法及应用

描述雷达及其属性的非结构化文本信息分散在互联网各处,信息量丰富但数据格式多样,难以直接处理和分析,构建雷达知识图谱能够有效解决这一问题.为此本文首先梳理了构建雷达知识图谱的流程;然后结合雷达领域的特点同时参考七步法,构建了雷达知识图谱的本体层;最后利用互联网文本语料作为数据源,对通用信息抽取(UIE)模型进行微调,完成了知识抽取,构建了雷达知识图谱.应用结果表明,构建的雷达知识图谱可为业内人员提供参考查询的功能,对搭载雷达的战斗平台进行高维画像;同时可作为底层数据库进一步开发,支撑完成上层应用.

基于自然语言处理技术的互联网医疗眼表疾病咨询需求分析

目的 通过对某三级甲等眼耳鼻喉科医院互联网医疗平台眼表疾病咨询的对话文本进行自然语言分析,挖掘咨询眼表疾病的患者的特征、眼表疾病领域需要重点关注的病种及健康需求,为制定结构化的医疗咨询平台及线上健康教育方案提供参考。方法 采用文献回顾、循证方法构建眼表疾病健康教育需求维度,运用基于统一信息抽取(universal information extraction,UIE)的自然语言分析法对该医院2020—2022年互联网医疗平台的18 654条眼表疾病对话文本进行清洗、归类、分析。结果 咨询患者女性多于男性,小于60岁的咨询人群占比高达89.69%。研究构建了眼表疾病非结构化对话文本规范词词库,以及症状管理、就医流程等9个健康咨询需求维度,生成了每个维度词频排名前10位的高频词,所有关键词中排名前5位的高频词分别是“泛红”“玻璃酸钠”“痒”“环孢素”“干眼”。结论须重点关注的眼表疾病有眼干燥症、变应性结膜炎等,用药知识、症状管理、疾病知识、就医流程是患者咨询的热点,医护人员应加快构建这类疾病的线上健康教育方案,推动眼科智慧医疗和护理向纵深发展。

一种改进的Attention-Based LSTM特征选择模型

为了对高校学术活动进行信息提取和文本分类,基于结合注意力机制的长短期记忆网络(Attention-Based Long Short-Term Memory)特征选择模型,构建了高校学术活动分类系统。通过大量分析高校学术活动语料的特点,准确抽取学术活动的相关内容,改善了文本数据质量;提出了一种改进的Attention-Based LSTM特征选择模型,降低了数据维度,有效地突出了重点信息。实验结果表明,该方法提高了分类的准确率,其分类效果明显优于普通LSTM(Long Short-Term Memory)模型和传统模型的处理结果。

基于大数据分析的高校云招聘信息个性化推送研究

以向高校待就业学生推送企业招聘信息为目的,研究基于大数据分析的高校云招聘信息个性化推送方法。使用文本语义分块算法将高校云平台内的学生简历信息分块后,使用词频-逆文档算法获取学生简历信息的词法与语法特征向量。依据词法与语法特征向量建立学生信息抽取规则,并依据该规则依次抽取学生简历分块信息后,使用大数据分析算法的相似度计算方法获取企业招聘偏好相关性、待就业学生偏好相关性以及二者之间互惠相关性,以此构建全局偏好互惠推送模型,利用该模型生成高校云招聘信息个性化推送列表,实现高校云招聘信息个性化推送。实验表明,该方法提取到学生简历信息的F1数值始终高于0.83,且推送的招聘信息有效性好,应用后可有效提升高校应届毕业生就业率。

数字环境下高校图书馆文献信息检索咨询服务模型构建

以优化高校图书馆文献信息检索咨询服务为目的,构建数字环境下高校图书馆文献信息检索咨询服务模型。首先,依据数字环境下高校图书馆信息资源服务内容与形式分析结果,建立数字环境下高校图书馆文献信息检索咨询服务模型技术框架,并编码处理检索条件。其次,使用语义编码处理文档词特征,获取精准用户检索信息,通过排序处理实现实时过滤。最后,通过用户查询接口将内容反馈给用户,完成高校图书馆文献信息检索咨询服务。实验结果表明,设计模型具备较好的鲁棒性,检索图书馆文献信息时受信息维度影响较小,入链文献信息量较多,可较好地为用户提供图书馆文献信息检索咨询服务。