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现有的人员简历信息抽取方法无法针对金融公告中非结构化人员简历进行人员属性以及事件的抽取,无法发现金融公告中跨文档的人员之间关系。针对以上问题,将非结构化的人员简历抽取成结构化的人员信息模板,提出一种金融领域人物关系图谱构建方法。通过对BERT预训练语言模型进行训练,抽取出非结构化人员简历文本中的人员属性实体,利用训练好的BERT预训练模型获取事件实例向量,对事件实例向量进行准确的分类,填充层次化的人员信息模板,准确地关联人员属性。进一步地,通过填充好的人员信息模板,提取人员关系,构建人物关系图谱。通过构建人工标注的数据集,进行实验验证。实验表明所提出的方法可以有效解决非结构化金融人员简历文本信息提取问题,有效地构建金融领域人物关系图谱。 相似文献
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基于最小时间碎片的汽车FlexRay网络设计 总被引:1,自引:0,他引:1
FlexRay是新一代汽车总线标准,其消息与网络参数设计对系统运行的安全性和可靠性有着直接影响。针对FlexRay系统,引入网络时间碎片概念,推导出超周期内时间碎片计算公式;分析了静态段消息最坏响应时间,给出其计算方法;在此基础上,以最小时间碎片为目标,以满足消息传输时限为约束,建立信号封装和静态段参数设计的整数优化模型,给出基于‘两步’计算的求解方法。实验结果证明了该方法的有效性,不仅能够确保消息的传输时限,而且可有效减少网络时间碎片。 相似文献
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