基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

Chapter 1 时计简史

在研究学习一门专业知识之前,如果能先对其有个整体、结构性的认识,就可以以此为基础逐步深入了解,收到事半功倍之效。诚所谓"历史可以断经纬",因此在本书的第一章,希望读者利用简短的钟表发展历史作为研习钟表知识的基础,再结合本书数量庞大的钟表专业名词以及详尽解释,跟着我们一起进入钟表殿堂。本章分为两个小节,先从16世纪初的怀表历史展开,接着来到20世纪初期,即第二节的腕表历史,两小节串接起长达将近五百年的时间轴线,让我们循着时间线,欣赏各种时计如何承载着时间,遨游于传统和现代,并展现机械与艺术的美感。     

基于CiteSpace的资源型产业研究知识图谱分析

资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况，以CNKI数据库为数据源，搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文，利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面，绘制知识图谱，进行可视化分析。研究发现：资源型产业领域的研究成果愈加丰富，但研究群体间联系合作较少，且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者；资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面；针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。     

金属增材制造技术研究热点聚类分析

为深入分析金属增材制造技术分类和发展状况,采集中国期刊全文数据库(CNKI)收录的核心期刊上的768篇科技文献,借助文献分析可视化软件CiteSpace,对关键词聚类进行了全景式描绘,构建金属增材制造技术知识图谱,揭示该技术研究分类以及演化趋势。     

基于文献计量学的烟草转录组研究知识图谱分析

针对烟草转录组研究领域的论文数量快速增长的现状，运用文献计量学，结合CiteSpace文献可视化软件，对中国知网（CNKI）和Web of Science两个数据库中的烟草转录组文献进行数据挖掘，分析国内外高质量文献的研究内容和不同时间段的研究热点。结果表明:烟草转录组研究主要包括抗逆性、转录因子、转基因烟草、新序列的发现和多组学结合等方向。我国科研机构对烟草转录组的研究虽然起步较晚，但在发表文献的数量和质量方面已经跻身世界前列。中文文献已基本涵盖外文文献所有研究领域。      

基于知识图谱和协同过滤的电影推荐算法研究

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.