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目前实体识别和关系抽取任务大多采用流水线方式,但该方法存在错误累积、忽略两个任务相关性和信息冗余等诸多问题。结合中医文本的特点,提出一种基于深度学习的中医实体关系联合抽取方法。该方法使用改进的序列标注策略,将中医的实体关系联合抽取转换成序列标注任务,词向量与字符向量并联拼接作为双向LSTM-CRF输入,利用双向LSTM神经网络强大的特征提取能力,以及CRF在序列标注上的突出优势,结合优化的抽取规则完成中医实体关系联合抽取。在中医语料库上的实验结果表明,实体关系联合抽取的F1值可以达到80.42%,与传统流水线方法以及其他方法相比,实验效果更佳。 相似文献
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融入深度学习的偏最小二乘优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
偏最小二乘在多元变量分析中得到了广泛的应用。但偏最小二乘方法内部采用主成分分析,不能充分表达数据的非线性特征,对非线性数据的预测精度较低。提出了一种融入深度学习的偏最小二乘优化方法,该方法利用深度学习的稀疏自编码器对特征空间提取非线性结构,将提取的特征成分取代偏最小二乘中的成分,从而形成能适应非线性的模型。分别采用大承气汤、麻杏石甘汤、葛根芩连汤和UCI数据集的数据进行分析处理,实验结果表明,融入深度学习的偏最小二乘优化方法能较好反映中医药数据的特征。 相似文献
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研究了尼龙1010(NY-1010)与马来酸酐接枝改性聚丙烯(PP-g-MAH)共混体系的热行为及力学性能并与尼龙1010/PP共混体系作了对比。DSC研究结果发现,共混体系属热力学不相容体系,马来酸酐接枝改性PP与尼龙1010共混在一定程度上改善了两相间的亲合性。力学性能测试表明,NY-1010/PP-g-MAH共混体系的拉伸强度和断裂伸长率与纯尼龙1010相近,而干态及低温冲击强度较纯尼龙1010和NY-1010/PP共混体系有明显提高。 相似文献
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离散二进制粒子群算法(BPSO)在各种离散优化问题中有着诸多优势,但其很容易由于非线性的问题陷入局部最优解,无法得到最佳特征子集。而降噪自编码器可通过多层非线性网络进行映射与重构,对中医药数据有良好的处理效果。因此提出了一种融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法,该方法主要是利用降噪自编码器对特征进行非线性映射形成超完备基,然后在超完备基中通过BPSO进行搜索,从而得到最佳特征子集。分别采用临床糖尿病数据集和UCI数据集进行分析处理,实验结果表明,融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法对中医药临床实验数据有较好的适应性。 相似文献
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提出了一种检测运动目标的新思路:虚拟双目视差法.用一个固定的摄像机检测运动目标,拍摄连续的两帧图像,可以将这种情形看作:目标是静止的,而摄像机在两个不同的位置对目标进行拍摄.于是连续两帧图像,可以看成是一个摄像机在原来地方拍摄的一帧图像和另一个摄像机在目标运动反方向的目标运动距离处拍摄的图像.虚拟双目视差法就将单摄像机的运动目标检测转化为双摄像机的静态目标检测.利用双目视觉的图像匹配技术对连续两帧图像进行匹配,匹配所求得的双目视差大小就是运动目标的运动距离,双目视差的反方向就是目标的运动方向.该方法通过实际公交车的序列图像进行了检测,证明了其良好效果. 相似文献
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