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面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法
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作者 游新冬 刘陌村 +2 位作者 葛昊杰 肖刚 吕学强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期521-528,共8页
为解决武器装备领域中单实体重叠和实体对重叠的复杂三元组的抽取问题,提出了挂载武器装备领域知识结合多轮对抗攻击的复杂三元组抽取方法(RDA),该方法通过武器装备领域微调后的Bert获取更具领域语义的文本向量;利用在嵌入层发起多轮对... 为解决武器装备领域中单实体重叠和实体对重叠的复杂三元组的抽取问题,提出了挂载武器装备领域知识结合多轮对抗攻击的复杂三元组抽取方法(RDA),该方法通过武器装备领域微调后的Bert获取更具领域语义的文本向量;利用在嵌入层发起多轮对抗的方式,实现模型层面的数据增强,减少模型对标注样本规模的依赖;采用单层指针网络获取头实体对头实体的类别进行判定,利用维基百科知识库对武器装备领域的实体类别解释信息的向量,对武器装备类别信息以字为最小粒度进行融合,缓解分层标注的天然缺陷;最后在横纵两个维度基于不同粒度的序列标注实现复杂三元组的抽取.在武器装备领域的数据集上精准率达到88.54%,召回率达到75.88%,F1值达到81.72%,取得了SOTA效果.实验表明提出的RDA方法对武器装备领域的信息利用更加充分,有效地缓解武器装备领域遇到的单实体重叠问题(SEO)和实体对重叠(EPO)问题. 展开更多
关键词 三元组抽取 武器装备领域 复杂命名实体识别 单层指针网络 多轮对抗攻击 RDA
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融合字形信息的头尾指针网络术语抽取模型
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作者 李育贤 吕学强 游新冬 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2022年第3期74-81,共8页
武器装备领域中包含一定数量的长术语,目前主流的术语抽取模型无法对其很好地识别。针对这一问题,提出使用融合字形信息的头尾指针网络模型来抽取该领域术语。首先使用基于转换器的双向编码器表示(bidirectional encoder representation... 武器装备领域中包含一定数量的长术语,目前主流的术语抽取模型无法对其很好地识别。针对这一问题,提出使用融合字形信息的头尾指针网络模型来抽取该领域术语。首先使用基于转换器的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)预训练模型得到字符的向量表示,拼接字符的五笔编码,从字形信息的角度增强模型的字符表示;其次使用头尾指针网络直接对术语边界进行解码,以更好地识别长术语;最后使用Focal Loss作为损失函数,缓解由于术语占总词汇比例不高以及使用头尾指针网络作为解码器带来的标签不平衡问题。实验证明,所提模型在武器装备领域术语抽取中F;值为91.25%,抽取效果较主流模型有所提升。 展开更多
关键词 武器装备领域 术语抽取 BERT 五笔编码 头尾指针网络 Focal Loss
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武器装备仿真训练软件元模型设计研究 被引量:4
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作者 卫翔 张立民 +1 位作者 齐新战 侯春龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期223-226,231,共5页
针对当前武器装备仿真训练软件(WETS,Weapons and Equipments Training SimulationSoftware)开发存在的问题,提出一种基于特定领域元模型的武器装备仿真训练软件开发方法。采用元建模理论,通过分析WETS基本特征,确定描述构成WETS元模型... 针对当前武器装备仿真训练软件(WETS,Weapons and Equipments Training SimulationSoftware)开发存在的问题,提出一种基于特定领域元模型的武器装备仿真训练软件开发方法。采用元建模理论,通过分析WETS基本特征,确定描述构成WETS元模型整体的各部分及其相互关系,构建了描述武器装备仿真训练软件建模语言(WSML,Weapons and Equipments Training Simulation SoftwareModeling Language)的元模型。提出了基于元模型的WETS开发流程。通过大量工程应用,表明该方法是支持模型重用的,可显著提高仿真训练软件的开发效率及其运行可靠性的开发方法。 展开更多
关键词 武器装备仿真训练软件 武器装备仿真领域建模语言 元模型 MOF 模型重用
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