面向中文关系抽取的句子结构获取方法

在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征。该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法。该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行特殊标记,使神经网络模型能够有效捕获句子中关于实体的结构信息。为了验证方法的有效性,分别采用两种主流的神经网络模型进行对比实验,实验结果表明,该方法在ACE 2005中文关系抽取数据集上的抽取性能得到显著提升,超出对比工作约11个百分点,表明该方法能有效提升关系抽取任务的性能。     

基于信令降频码方法的信令寻径式光纤交换机的研究

信令寻径式高速光纤交换机需要使用大量"串/并"转换器件提取信令来实现对信道的控制,这使得交换机的底板面积十分庞大,无法检测BGA封装焊接质量;针对以上问题,提出了一种使用特殊的降频码对信令进行编码,成倍地降低信令的频率,采用普通的FPGA器件即可提取信令,取代了大量占线的"串/并"转换器件,减少了PCB面积和降低了成本;并在此基础上给出了高速光纤交换机的解决方案;目前,基于信令降频码方法的信令寻径式光纤交换机已经调试成功,性能稳定,运行状态良好。     

基于回归的唯一谓语中心词识别

为解决谓语中心词识别中的唯一性问题,提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型,使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练,利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息,通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取,使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算,预测唯一谓语中心词的位置,训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验,结果达到了82.99%的F值评分,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于“向导”模式农作物远程诊断算法的研究

该文从农作物远程诊断算法出发,介绍了向导模式诊断算法的提出、具体的算法思想以及以番茄为例的诊断步骤及其结果。     

直接内存通信技术的研究与实现

为了提高通信网络的带宽、增加通信网络同主机的耦合度,基于共享内存的思想,设计实现了一种直接内存通信网络适配卡(DMC网卡);首先参照内存条的标准,设计DMC网卡与主机之间的接口;使DMC网卡上的存储芯片作为共享内存被CPU和DMC网卡使用;然后,发送数据时,CPU将数据直接写入DMC网卡上的共享内存区;接收时,CPU则直接从共享内存区读取数据,从而减少了通信数据的拷贝次数;最后利用操作系统的内存管理机制,编写驱动程序,实现系统对DMC网卡的管理和操作;经DMC网卡原理样机测试,使用DMC技术能提高网络带宽,改善系统性能;证明了直接内存通信原理的正确性。     

狭窄基坑条件下基于普朗德尔地基极限承载力公式的隆起稳定性研究

在市政行业的基坑支护工程中,支护桩+内支撑支护是广泛使用的支护形式。传统的基坑隆起稳定性分析方法是采用普朗德尔地基极限承载力计算公式分析,但是该地基极限承载力计算公式不适用于狭窄基坑。本文从提出狭窄基坑的定义出发,根据普朗德尔地基极限承载力计算公式的基本原理,重新假定了狭窄基坑条件下的破坏模式及相关参数,并推导了相应的地基极限承载力计算公式。算例显示,该公式能较好的反映狭窄基坑的实际条件,安全系数有适当提高。     

沉积压力对Parylene C膜性能的影响

采用X射线衍射(XRD),MOCON透湿仪等研究了不同沉积压力下制备ParyleneC膜的结晶度、水蒸汽透过性、拉伸强度、雾度、透明度随沉积压力的变化规律.结果表明,随着沉积室压力升高,Parylee C膜相对结晶度、透湿性能、拉伸强度、透明度下降,雾度增大.     

由梅州医疗大楼电气施工图设计引发的思考

通过梅州医疗大楼电气施工图设计的实践,提出了若干现阶段医疗建筑电气安全、节能设计的若干实用方案,以供同行业电气设计人员在进行医疗建筑电气设计时借鉴。     

地下连续墙施工中斜孔原因及其处理和预防措施

1　工程概况广州地铁二号线海珠广场站位于广州市中心广场海珠广场的西广场及一德路、起义路、泰康路三路交界处,全程147ｍ,呈南北走向。不计围护结构,车站标准宽度21.1ｍ,车站结构4层,顶板覆盖层厚约2.79ｍ,底板开挖深度地面以下约26.5ｍ。工程围护设计为地下连续墙结构...     

一种基于深度神经网络的句法要素识别方法

为改进传统特征方法很难获取中文句子中结构信息的问题,提出一种基于深度神经网络的句法要素识别模型。采用Bi-LSTM网络从原始数据中自动抽取句子中的结构信息和语义信息,利用Attention机制自动计算抽象语义特征的分类权重,通过CRF层对输出标签进行约束,输出最优的标注序列。经过对比验证,该模型能有效识别句子中的句法要素,在标注数据集上F₁达到84.85%。