基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

吴俊  程垚  郝瀚  艾力亚尔·艾则孜  刘菲雪  苏亦坡 《情报学报》2020,39(4):409-418

专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。  相似文献   

特征值区间的有效划分对CRF识别效果的影响     

郑荣廷  吉久明  李楠 《图书情报工作》2011,55(4):114-118

与其他统计机器学习方法相比,条件随机场（CRF）算法更适合应用到命名实体的识别工作中来。在对中文化学物质名称进行识别的研究中,通过实验发现,有效的特征值区间划分能提高CRF的识别效果。另外,对词一级序列标注和字一级序列标注在不同特征值区间划分下的识别效果进行比较。  相似文献   

基于机器学习的自动文摘研究综述     

曹洋  成颖  裴雷 《图书情报工作》2014,58(18):122-130

探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法：朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。  相似文献   

复肾方结合血液透析治疗慢性肾衰的临床疗效分析     

李云辉  林展增  李启秀  梁慧 《河北北方学院学报(医学版)》2002,19(2):7-10

目的 :观察复肾方配合血液透析治疗慢性肾功能衰竭的临床疗效。方法 :通过随机对照法将 4 8例进行维持性血透的慢性肾衰患者分为两组 :治疗组 (复肾方加血透组 ) 2 8例 ,对照组 (单纯血透组 ) 2 0例 ,观察两组治疗前后尿毒症的临床表现、肾功能、机体营养状况、血脂、血磷和电解质等各项指标 ,并进行治疗后两组血透充分性比较。结果 :复肾方能明显地改善临床症状 ,而且能提高内生肌酐的清除率 ,更有效地降低血尿素氮BUN和血肌酐SCr,并能提高血清蛋白和血红蛋白、血红细胞数 ,治疗后血透充分性高于对照组 ,并能降低血磷 ,在一定程度上防治血透患者的血脂代谢紊乱。结论 :复肾方切合慢性肾衰及维持性血透患者的基本病机 ,组方合理 ,具有提高血透充分性 ,更好地改善临床症状和肾功能 ,改善患者机体营养状况和生活质量 ,降低血透副反应的作用。  相似文献   

Lipid abnormalities in chronic renal failure     

Rajesh Bhagwat  S. P. Joshi  Pradeep Salgia  Achal Sepaha 《Indian journal of clinical biochemistry : IJCB》1997,12(1):81-85

Lipid abnormalities remain to be a major cause of early mortality in patients with chronic renal failure (CRF). In present study, 114 (one hundred fourteen) CRF patients without any additional cause of dyslipidemia were divided into groups on the basis of etiologies of CRF. Blood samples from each group were analyzed for total cholesterol, triglyceride and HDL cholesterol along with blood urea nitrogen and serum creatinine. 25 healthy individuals without any obvious disease were taken as control. Patients from all the groups showed a marked hypertriglyceridemia of 232 (SD±77) mg/dl (P<0.001) as compared to control. Levels of HDL cholesterol were found to be significantly low 20 (±11) mg/dl (p<0.001) in all the groups. LDL cholesterol showed an increase 104 (±30) mg/dl as compared to control group which is not statistically significant. Present study reveals that, CRF patients show an uniform dyslipidemia irrespective of etiologies leading to CRF. This dyslipidemia is also independent of serum creatinine levels. Although, these lipid abnormalities may not solely cause mortality in CRF patients, they may act as modulators in accelerating atherogenesis which in turn cause early mortality in CRF patients.  相似文献   

基于CRF与规则的工程领域命名实体识别方法     

郭喜跃  ;周琴  ;陈前军 《人天科学研究》2014,(11):28-30

在分析工程文本中命名实体实际特征的基础上,提出一种基于CRF与规则相结合的工程领域命名实体识别方法。在完善用户词典并对文本进行分词后,以短语级的粒度为原则从中确定特征,将文本交由CRF算法进行处理;分析CRF的处理结果,根据语言学规律及工程文本特点编写规则,对CRF处理结果进行优化。实验表明,该方法的全局F1值能够达到93．45。  相似文献   

实体-属性抽取的GRU+CRF方法     

王仁武  孟现茹  孔琦 《现代情报》2018,38(10):57-64

[目的/意义]研究利用深度学习的循环神经网络GRU结合条件随机场CRF对标注的中文文本序列进行预测,来抽取在线评论文本中的实体-属性。[方法/过程]首先根据设计好的文本序列标注规范,对评论语料分词后进行实体及其属性的命名实体标注,得到单词序列、词性序列和标注序列;然后将单词序列、词性序列转为分布式词向量表示并用于GRU循环神经网络的输入;最后输出层采用条件随机场CRF,输出标签即是实体或属性。[结果/结论]实验结果表明,本文的方法将实体-属性抽取简化为命名实体标注,并利用深度学习的GRU捕获输入数据的上下文语义以及条件随机场CRF获取输出标签的前后关系,比传统的基于规则或一般的机器学习方法具有较大的应用优势。  相似文献   

A Maximal Graded Exercise Test to Accurately Predict VO2max in 18–65-Year-Old Adults     

James D. George  Danielle I. Bradshaw  Annette Hyde  Pat R. Vehrs  Ronald L. Hager  Frank G. Yanowitz 《Measurement in physical education and exercise science》2013,17(3):149-160

The purpose of this study was to develop an age-generalized regression model to predict maximal oxygen uptake (VO_2max) based on a maximal treadmill graded exercise test (GXT; George, 1996) George, J. D. 1996. Alternative approach to maximal exercise testing and VO_2max prediction in college students. Research Quarterly for Exercise and Sport, 67: 452–457. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]. Participants (N?=?100), ages 18–65 years, reached a maximal level of exertion (mean?±?standard deviation [SD]; maximal heart rate [HR_max]?=?185.2?±?12.4 beats per minute (bpm); maximal respiratory exchange ratio [RER_max]?=?1.18?±?0.05; maximal rating of perceived exertion (RPE_max)?=?19.1?±?0.7) during the GXT to assess VO_2max (mean?±?SD; 40.24?±?9.11 mL·kg^?1·min^?1). Multiple linear regression generated the following prediction equation (R?=?.94, standard error of estimate [SEE]?=?3.18 mL·kg^?1·min^?1, %SEE?=?7.9): VO_2max (mL·kg^?1·min^?1)?=?13.160?+?(3.314 × gender; females?=?0, males?=?1) ? (.131 × age) ? (.334 × body mass index (BMI))?+?(5.177 × treadmill speed; mph)?+?(1.315 × treadmill grade; %). Cross validation using predicted residual sum of squares (PRESS) statistics revealed minimal shrinkage (R_p ?=?.93 and SEE _p ?=?3.40 mL·kg^?1·min^?1); consequently, this model should provide acceptable accuracy when it is applied to independent samples of comparable adults. Standardized β-weights indicate that treadmill speed (.583) was the most effective at predicting VO_2max followed by treadmill grade (.356), age (?.197), gender (.183), and BMI (?.148). This study provides a relatively accurate regression model to predict VO_2max in relatively fit men and women, ages 18–65 years, based on maximal exercise (treadmill speed and grade), biometric (BMI), and demographic (age and gender) data.  相似文献   

基于条件随机场的英文地理行政实体识别*   总被引：3，自引：0，他引：3  

宗萍  施水才  王涛  吕学强 《现代图书情报技术》2009,3(2):51-55

采用基于条件随机场的方法,对ACE评测的英文语料中的地理行政类型实体(Geographical Political Entities, GPE)及其子类型进行识别。提出一种从ACE语料中选取的特征集,并根据不同的特征组合对GPE识别的贡献与其它特征集进行比较,实验表明该特征集能取得较高的召回率和准确率。  相似文献   

一种面向中文网络百科非结构化信息的知识获取方法     

王汀  冀付军  徐天晟 《图书情报工作》2016,60(13):126-133

[目的/意义] 在进行大规模知识库构建时,基于手工方式的构建模式效率较低并且可行性较差,因此,从网络百科中自动地获取海量知识已经被越来越多的学者所关注。目前的研究主要关注于从英文网络百科数据源进行海量知识的抽取,而面向中文百科数据源进行的知识抽取研究工作尚处于起步阶段。[方法/过程] 为解决中文大规模知识库的构建问题,提出一种新的基于中文网络百科架构的大规模知识库的自动化构建方法：在第一阶段,对知识三元组中的主语和宾语之间的语义关系进行自扩展学习;在第二阶段,基于条件随机场和支持向量机协同分类器,对标注出的属性和属性值实体之间的语义关系进行预测。[结果/结论] 实验评测结果表明,该方法较前人工作在典型中文百科分类页面中的实体识别查准率和查全率分别最高有约10%和6%的提升。  相似文献