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中文分词与命名实体识别的联合学习 被引量：9
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作者 黄晓辉 乔立升 +2 位作者 余文涛 李京 薛寒 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期86-94,共9页
将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取... 将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。 展开更多
关键词 卷积循环神经网络 局部空间特征 时序依赖特征 分词与实体识别
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基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法 被引量：8
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作者 章昊 田宏强 +2 位作者 王磊 许斌 段治丰 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第4期23-31,共9页
电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,... 电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,建立暂态稳定评估模型。算例验证表明:所提方法能够深入学习到样本数据中的时序性依赖特征,有效抓取特征细节,从而显著提升评估准确率。 展开更多
关键词 电力系统暂态稳定 Seq2Seq技术 GRU 注意力机制 时序性依赖特征
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