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基于BERT大语言模型的广东省人工智能发明专利测度与时空演化特征
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作者 陈奕嘉 谭俊涛 杨瑞霖 《热带地理》 北大核心 2026年第1期154-166,共13页
在人工智能(AI)日益成为推动区域高质量发展的关键技术背景下,如何科学测度AI技术活动的空间分布和演化趋势,成为经济地理学研究的重要议题。然而,现有的识别方法在语义有效性、识别精度以及覆盖广度等方面仍存在不足,有待进一步提升与... 在人工智能(AI)日益成为推动区域高质量发展的关键技术背景下,如何科学测度AI技术活动的空间分布和演化趋势,成为经济地理学研究的重要议题。然而,现有的识别方法在语义有效性、识别精度以及覆盖广度等方面仍存在不足,有待进一步提升与完善。为此,文章以广东省2001-2021年约120万条授权发明专利摘要为基础,引入BERT大语言模型,构建基于语义理解的AI授权发明专利识别方法,识别出约20万条AI发明专利文本。在此基础上,结合BERTopic主题建模方法,进一步揭示AI发明专利在广东省的关注领域与动态演化特征。研究发现:1)2001-2021年广东省AI发明专利数量整体经历了缓慢增长和快速扩张2个阶段,AI发明专利占比则呈持续上升趋势,反映AI技术在区域创新体系中的重要性不断提升。2)空间分布方面,AI发明专利在大湾区高度集聚,深圳和广州2市占全省AI发明专利的75.1%,珠海和东莞两地在AI发明专利占比上亦显示出较强活力。在合作网络方面,广东省AI发明专利合作网络呈现显著的“核心―边缘”结构特征,城市间在合作网络中的地位差异明显。3)在技术内容上,广东省AI发明专利主要聚焦于数据与图像处理、机器人与自动化装置、智能交通与故障检测、智能家居与环境控制和生物模拟与图像分析五大主题,不同主题的演化节奏存在差异,其中图像处理技术最为活跃,机器人和智能交通等领域近年来快速增长。此外,广东省内不同城市在AI发明专利布局上也各具特色,形成了差异化的技术优势。 展开更多
关键词 人工智能 AI发明专利 bert大语言模型 主题建模 技术演化 合作网络 广东省
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Te-Modulated Fe Single Atom with Synergistic Bidirectional Catalysis for High-Rate and Long-Cycling Lithium-Sulfur Battery
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作者 Jian Guo Lu Chen +4 位作者 Lijun Wang Kangfei Liu Ting He Jia Yu Hongbin Zhao 《Nano-Micro Letters》 2026年第1期827-842,共16页
Single-atom catalysts(SACs)have garnered significant attention in lithium-sulfur(Li-S)batteries for their potential to mitigate the severe polysulfide shuttle effect and sluggish redox kinetics.However,the development... Single-atom catalysts(SACs)have garnered significant attention in lithium-sulfur(Li-S)batteries for their potential to mitigate the severe polysulfide shuttle effect and sluggish redox kinetics.However,the development of highly efficient SACs and a comprehensive understanding of their structure-activity relationships remain enormously challenging.Herein,a novel kind of Fe-based SAC featuring an asymmetric FeN_(5)-TeN_(4) coordination structure was precisely designed by introducing Te atom adjacent to the Fe active center to enhance the catalytic activity.Theoretical calculations reveal that the neighboring Te atom modulates the local coordination environment of the central Fe site,elevating the d-band center closer to the Fermi level and strengthening the d-p orbital hybridization between the catalyst and sulfur species,thereby immobilizing polysulfides and improving the bidirectional catalysis of Li-S redox.Consequently,the Fe-Te atom pair catalyst endows Li-S batteries with exceptional rate performance,achieving a high specific capacity of 735 mAh g^(−1) at 5 C,and remarkable cycling stability with a low decay rate of 0.038%per cycle over 1000 cycles at 1 C.This work provides fundamental insights into the electronic structure modulation of SACs and establishes a clear correlation between precisely engineered atomic configurations and their enhanced catalytic performance in Li-S electrochemistry. 展开更多
关键词 Single-atom catalyst Coordination environment Electronic structure bidirectional catalysis Li-S batteries
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An Ultrasonic Microrobot Enabling Ultrafast Bidirectional Navigation in Confinned Tubular Environments
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作者 Meng Cui Liyun Zhen +5 位作者 Xingyu Bai Lihan Yu Xuhao Chen Jingquan Liu Qingkun Liu Bin Yang 《Nano-Micro Letters》 2026年第2期183-198,共16页
Pipelines are extensively used in environments such as nuclear power plants,chemical factories,and medical devices to transport gases and liquids.These tubular environments often feature complex geometries,confined sp... Pipelines are extensively used in environments such as nuclear power plants,chemical factories,and medical devices to transport gases and liquids.These tubular environments often feature complex geometries,confined spaces,and millimeter-scale height restrictions,presenting significant challenges to conventional inspection methods.Here,we present an ultrasonic microrobot(weight,80 mg;dimensions,24 mm×7 mm;thickness,210μm)to realize agile and bidirectional navigation in narrow pipelines.The ultrathin structural design of the robot is achieved through a high-performance piezoelectric composite film microstructure based on MEMS technology.The robot exhibits various vibration modes when driven by ultrasonic frequency signals,its motion speed reaches81 cm s-1 at 54.8 k Hz,exceeding that of the fastest piezoelectric microrobots,and its forward and backward motion direction is controllable through frequency modulation,while the minimum driving voltage for initial movement can be as low as 3 VP-P.Additionally,the robot can effortlessly climb slopes up to 24.25°and carry loads more than 36 times its weight.The robot is capable of agile navigation through curved L-shaped pipes,pipes made of various materials(acrylic,stainless steel,and polyvinyl chloride),and even over water.To further demonstrate its inspection capabilities,a micro-endoscope camera is integrated into the robot,enabling real-time image capture inside glass pipes. 展开更多
关键词 Ultrasonic microrobot Piezoelectric composite film microstructure MEMS fabrication bidirectional locomotion Confined pipeline inspection
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融合ChatGPT与BERT的个性化图书分类推荐探索 被引量:1
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作者 郭利敏 杨佳 +1 位作者 刘悦如 付雅明 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第10期109-117,共9页
为探讨图书馆个性化书目推荐的新路径,文章提出融合ChatGPT与BERT的“编码-分类”策略,将推荐任务转化为文本分类问题,以提升推荐方法的语义理解和可释性,拓展大语言模型在图书馆应用的边界。基于上海图书馆开放数据构建训练集,选取100... 为探讨图书馆个性化书目推荐的新路径,文章提出融合ChatGPT与BERT的“编码-分类”策略,将推荐任务转化为文本分类问题,以提升推荐方法的语义理解和可释性,拓展大语言模型在图书馆应用的边界。基于上海图书馆开放数据构建训练集,选取100位读者的借阅数据作为验证集,使用ChatGPT编码借阅意图,BERT进行文本分类预测,并与协同过滤法进行比较。实验显示该方法在分类推荐中优于传统协同过滤,验证了推荐任务转化思路的有效性,并为语义增强与分层建模提供了可行方向。 展开更多
关键词 智慧图书馆 个性化推荐 ChatGPT bert
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CGR-BERT-ZESHEL:基于中文特征的零样本实体链接模型 被引量:1
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作者 潘建 吴志伟 李燕君 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期262-270,共9页
目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征... 目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征的零样本实体链接模型CGR-BERT-ZESHEL。该模型首先通过引入视觉图像嵌入和传统字符嵌入,分别将字形特征和部首特征输入模型,从而增强词向量特征并缓解未登录词对模型性能的影响;然后采用候选实体生成和候选实体排序两阶段的方法得到实体链接的结果。在Hansel和CLEEK两个数据集上进行实验,结果表明,与基线模型相比,CGR-BERT-ZESHEL模型在候选实体生成阶段的性能指标Recall@100提高了17.49%和7.34%,在候选实体排序阶段的性能指标Accuracy提高了3.02%和3.11%;同时,在Recall@100和Accuracy指标上的性能均优于其他对比模型。 展开更多
关键词 实体链接 中文零样本 bert 候选实体生成 候选实体排序
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基于Bert+GCN多模态数据融合的药物分子属性预测 被引量:1
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作者 闫效莺 靳艳春 +1 位作者 冯月华 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 北大核心 2025年第3期783-794,共12页
目的药物研发成本高、周期长且成功率低。准确预测分子属性对有效筛选药物候选物、优化分子结构具有重要意义。基于特征工程的传统分子属性预测方法需研究人员具备深厚的学科背景和广泛的专业知识。随着人工智能技术的不断成熟,涌现出... 目的药物研发成本高、周期长且成功率低。准确预测分子属性对有效筛选药物候选物、优化分子结构具有重要意义。基于特征工程的传统分子属性预测方法需研究人员具备深厚的学科背景和广泛的专业知识。随着人工智能技术的不断成熟,涌现出大量优于传统特征工程方法的分子属性预测算法。然而这些算法模型仍然存在标记数据稀缺、泛化性能差等问题。鉴于此,本文提出一种基于Bert+GCN的多模态数据融合的分子属性预测算法(命名为BGMF),旨在整合药物分子的多模态数据,并充分利用大量无标记药物分子训练模型学习药物分子的有用信息。方法本文提出了BGMF算法,该算法根据药物SMILES表达式分别提取了原子序列、分子指纹序列和分子图数据,采用预训练模型Bert和图卷积神经网络GCN结合的方式进行特征学习,在挖掘药物分子中“单词”全局特征的同时,融合了分子图的局部拓扑特征,从而更充分利用分子全局-局部上下文语义关系,之后,通过对原子序列和分子指纹序列的双解码器设计加强分子特征表达。结果5个数据集共43个分子属性预测任务上,BGMF方法的AUC值均优于现有其他方法。此外,本文还构建独立测试数据集验证了模型具有良好的泛化性能。对生成的分子指纹表征(molecular fingerprint representation)进行t-SNE可视化分析,证明了BGMF模型可成功捕获不同分子指纹的内在结构与特征。结论通过图卷积神经网络与Bert模型相结合,BGMF将分子图数据整合到分子指纹恢复和掩蔽原子恢复的任务中,可以有效地捕捉分子指纹的内在结构和特征,进而高效预测药物分子属性。 展开更多
关键词 bert预训练 注意力机制 分子指纹 分子属性预测 图卷积神经网络
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基金经理语调、基金收益与投资者行为——基于BERT人工智能模型的检验 被引量:1
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作者 沈红波 洪康隆 王锴 《现代金融研究》 北大核心 2025年第4期20-38,共19页
本文以2014-2023年我国基金年度报告“展望”章节文本为样本,运用BERT人工智能模型和传统的词袋法,分别构建“词藻堆砌”与“真情实感”变量,对比基金经理语调对基金未来收益的预测效果及其对个人投资者行为的影响。研究发现:(1)相比传... 本文以2014-2023年我国基金年度报告“展望”章节文本为样本,运用BERT人工智能模型和传统的词袋法,分别构建“词藻堆砌”与“真情实感”变量,对比基金经理语调对基金未来收益的预测效果及其对个人投资者行为的影响。研究发现:(1)相比传统的词袋法,BERT人工智能模型度量的基金经理语调更能识别基金经理的真情实感,对基金未来收益、顺境中的基金业绩持续性及逆境中的基金崩盘风险的预测效果更好,且上述识别优势在复杂度较高、可读性较差的“展望”文本中更显著;(2)个人投资者的“有限理性”特征和公募基金存在的委托代理问题导致个人投资者更容易被基金经理“词藻堆砌”的文本所吸引,进而导致投资收益率降低。本文将BERT人工智能模型引入财经文本情感分析,为文本语调的度量方法提供了新思路。 展开更多
关键词 基金经理语调 基金收益 投资者行为 bert模型
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基于知识图谱和孪生BERT网络的大坝安全辅助决策技术研究
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作者 齐智勇 龚士林 +4 位作者 毛延翩 孙辅庭 汤正阳 牟猷 都旭煌 《水电能源科学》 北大核心 2025年第11期158-161,119,共5页
针对一线大坝运行安全管理人员经验欠缺和行业知识难以有效利用的问题,提出了基于知识图谱和孪生BERT网络的大坝安全辅助决策方法。首先,通过分析大坝安全辅助决策过程中可能涉及到的内容,构建了包含9种实体类型和15种关系类型的大坝运... 针对一线大坝运行安全管理人员经验欠缺和行业知识难以有效利用的问题,提出了基于知识图谱和孪生BERT网络的大坝安全辅助决策方法。首先,通过分析大坝安全辅助决策过程中可能涉及到的内容,构建了包含9种实体类型和15种关系类型的大坝运行安全知识体系;其次,依据知识体系对收集到的大坝安全相关数据进行关联存储,形成大坝运行安全知识图谱;然后,基于孪生BERT网络构建了大坝运行安全知识语义匹配模型,形成了自然语言检索语句与图数据库中目标案例的有效关联;最后,提出了基于知识图谱的大坝隐患案例智能匹配流程和方法,实现了最相似案例的智能检索与推荐,并通过实际案例进行了应用效果验证。结果表明,所提方法可实现大坝安全行业专家经验、典型案例的高效利用,以行业知识库的方式对大坝运行安全管理人员提供决策支持。 展开更多
关键词 大坝 知识图谱 孪生bert网络 语义匹配 辅助决策
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基于BERT-MHA的深度语义增强专家推荐算法
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作者 申彦 王倩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10810-10820,共11页
针对现有的专家推荐算法忽略了用户评论中蕴含的情感表达对专家专长表征的影响,从而导致推荐准确度不高的问题,提出基于双向编码器表示-多头注意力机制(bidirectional encoder representations from transformers-multi-head attention,... 针对现有的专家推荐算法忽略了用户评论中蕴含的情感表达对专家专长表征的影响,从而导致推荐准确度不高的问题,提出基于双向编码器表示-多头注意力机制(bidirectional encoder representations from transformers-multi-head attention,BERT-MHA)的深度语义增强专家推荐算法。该算法基于预训练BERT模型,融合MHA机制,自动调整用户评论对专家历史回答问题的情感注意力权重,获取专家动态专长表征,并与静态专长联合以实现专家特征文本的语义增强,表征专家综合专长;通过注意力机制识别用户问题特征;采用多层感知机建模专家综合专长与用户问题间的非线性交互,预测推荐专家的匹配度。利用好大夫网站(haodf.com)的数据进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,实验结果表明该算法在准确率(accuracy,ACC)和曲线下的面积(area under curve,AUC)指标下明显优于其他算法,能有效提高在线问答社区的专家推荐准确度。 展开更多
关键词 bert 多头注意力 语义增强 专家推荐 深度学习
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基于BERT并融合法律事件信息的罪名预测方法
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作者 邱一卉 喻瑶瑶 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期642-652,共11页
[目的]罪名预测是AI&Law领域的一个关键研究内容,对于提升司法领域的判决效率具有重要意义.由于法律文本的专业性和复杂性,传统罪名预测模型在提取法律文本特征时面临挑战,因此本文提出了一个基于预训练语言模型(BERT)并融合法律事... [目的]罪名预测是AI&Law领域的一个关键研究内容,对于提升司法领域的判决效率具有重要意义.由于法律文本的专业性和复杂性,传统罪名预测模型在提取法律文本特征时面临挑战,因此本文提出了一个基于预训练语言模型(BERT)并融合法律事件信息的罪名预测模型,通过利用法律事件信息为模型提供更多的法律案件特征,提升模型对案件的理解,从而提升罪名预测的表现.[方法]首先训练了一个全局上层事件类型信息增强的法律事件检测模型,利用其对案情描述中的法律事件类型进行检测,并在此基础上构建法律事件类型序列.其次,利用双向长短期记忆模型(BiLSTM)对法律事件类型序列进行编码获取法律事件信息,并将法律事件信息与经过BERT编码后的案情描述的语义表示拼接融合,最后利用一层全连接层对罪名进行预测.[结果]在公开的刑事案件数据集CAIL2018-small上的实验结果表明,相比于领域内的其他基线模型,本文提出的模型在各个关键指标上具备更好的性能,即在Mac.F_(1)上平均提升3.12个百分点,在Mac.P上平均提升1.94个百分点,在Mac.R上平均提升3.53个百分点.[结论]验证了法律事件信息在增强模型对案件理解方面的有效性,从而提高罪名预测的准确性. 展开更多
关键词 AI&Law bert模型 罪名预测 法律事件信息
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基于BERT改进模型的交通运行态势预测方法 被引量:1
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作者 胡立伟 余先林 +4 位作者 赵雪亭 杨志莹 王兴中 胡飞宇 武加宝 《公路交通科技》 北大核心 2025年第5期18-25,共8页
【目标】为应对交通网络复杂的动态时空特性和提升路网的承载能力,改变路网不确定性导致的交通拥堵问题,提升特征提取过程中的精度及速度,基于BERT模型提出用于交通态势预测的TCPBERT模型。【方法】首先将基于Transformer编码器框架的标... 【目标】为应对交通网络复杂的动态时空特性和提升路网的承载能力,改变路网不确定性导致的交通拥堵问题,提升特征提取过程中的精度及速度,基于BERT模型提出用于交通态势预测的TCPBERT模型。【方法】首先将基于Transformer编码器框架的标准BERT模型引入交通预测中,以利用其强大的上下文信息学习能力和时间序列建模能力;随后在标准BERT模型基础上对模型参数及其嵌入方式进行改进,提出用于交通运行态势预测的TCPBERT模型,模型在堆叠的Transformer编码器中使用纯注意力机制对时间序列相关性进行捕获,通过将归一化处理后的时间序列数据集对模型进行训练和性能检验,与基线模型进行误差对比后验证TCPBERT模型在交通运行态势预测任务上可行性和有效性,最后为进一步评估模型的稳定性和鲁棒性,对TCPBERT模型进行敏感性分析,验证模型参数设置的最优性。【结果】TCPBERT模型在多个评价指标上均优于基线模型,相较于LSTM,STGCN,ST-ANet模型,TCPBERT模型的平均绝对百分比误差分别降低了8.08%,6.59%,4.4%。在6 h的长时预测中,TCPBERT模型的预测结果与原始交通数据的趋势最为接近,显示出较强的时序建模能力和预测稳定性。【结论】通过引入BERT模型、Transformer双向编码器架构和多头自注意力机制,采用TCPBERT模型加强了对时间序列信息的捕获能力,有效提升了交通运行态势预测的精度和效率。 展开更多
关键词 智能交通 交通态势预测 Transformer双向编码器 时间序列相关性 注意力机制
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基于BERT和自注意力SRU的AST级Webshell检测方法
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作者 李道丰 宁梓桁 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期270-280,共11页
Webshell作为一种隐蔽性强、危害性大的网页后门,已在网络安全领域受到广泛关注。Webshell代码的混淆技术显著降低了传统检测方法的有效性,且许多传统检测模型未能有效应对高效处理大量数据的需求。因此,文章提出一种结合BERT词嵌入、双... Webshell作为一种隐蔽性强、危害性大的网页后门,已在网络安全领域受到广泛关注。Webshell代码的混淆技术显著降低了传统检测方法的有效性,且许多传统检测模型未能有效应对高效处理大量数据的需求。因此,文章提出一种结合BERT词嵌入、双向SRU网络结合自注意力机制的Webshell检测方法BAT-SRU。该方法通过抽象语法树提取代码特征,结合样本解混淆与危险函数统计提升特征质量,并采用BAT-SRU模型进行检测。现有方法如基于Word2Vec与双向GRU的检测方法、基于操作码序列与随机森林的分类方法以及基于Text-CNN的AST特征提取方法,存在特征表达不足和对复杂混淆代码适应性差的问题。相比上述方法,BAT-SRU在检测PHP Webshell上性能更优异,得到了准确率99.68%、精确率99.13%、召回率99.22%和F1值99.18%的实验结果。此外,与RNN及其变体模型相比,BAT-SRU在训练时间上可以节约23.47%,在推理时间上可以节省40.14%。 展开更多
关键词 PHP Webshell 抽象语法树 bert词嵌入 SRU 自注意力
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基于BERT和图注意力网络的医疗文本因果关系抽取算法
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作者 刘位龙 王玎 +6 位作者 赵超 王宁 张旭 苏萍 宋书典 张娜 迟蔚蔚 《山东大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第8期61-68,共8页
目的提出一种能够有效抽取因果关系的算法,以提高医疗领域文本处理的准确性。方法提出基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)和因果图注意力网络(causal graph attention network... 目的提出一种能够有效抽取因果关系的算法,以提高医疗领域文本处理的准确性。方法提出基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)和因果图注意力网络(causal graph attention networks,CGAT)的BERT-CGAT算法。首先构建因果关系图,利用医疗文本对BERT模型进行微调,以获得优化的实体嵌入表示;随后通过知识融合通道整合文本编码信息与因果结构,输入至图注意力网络;采用多头注意力机制并行处理不同子空间信息,增强复杂语义关系捕捉能力;最后通过双通道解码层实现实体及因果关系的同步抽取。结果在自建的糖尿病因果实体数据集上的实验表明,模型在准确率(99.74%)与召回率(81.04%)上较传统BiLSTM-CRF基线提升0.65%和16.73%,F1分数达80.83%。结论BERT-CGAT算法通过结合BERT的语义特征提取能力和图神经网络的关系建模优势,有效提升了医疗文本因果关系抽取的准确性,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 医疗文本 bert模型 图注意力网络 因果关系抽取
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基于融合评价指标BERT-RGCN的油田评价区块调整措施推荐方法
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作者 王梅 朱晓丽 +2 位作者 孙洪国 王海艳 濮御 《东北石油大学学报》 北大核心 2025年第5期110-120,I0008,共12页
为解决油田领域区块调整措施推荐过程中存在的样本数据稀疏和语义特征复杂等问题,提出基于融合评价指标(EI)的变换器双向编码(BERT)与关系图卷积神经网络(RGCN)的油田评价区块调整措施推荐方法(EI-BERT-RGCN方法)。根据评价指标、评价... 为解决油田领域区块调整措施推荐过程中存在的样本数据稀疏和语义特征复杂等问题,提出基于融合评价指标(EI)的变换器双向编码(BERT)与关系图卷积神经网络(RGCN)的油田评价区块调整措施推荐方法(EI-BERT-RGCN方法)。根据评价指标、评价区块及措施之间的交互信息构建异构图,利用BERT模型生成评价指标、评价区块及措施术语词向量,共同作为输入词向量,将融合评价指标信息的异构图和输入词向量放入RGCN模型训练,学习评价区块的有效表征;在某油田评价区块提供的数据集上进行实验对比。结果表明:EI-BERT-RGCN方法能够捕捉文本中隐含的复杂语义并缓解数据稀疏问题,能更好理解未观察到的评价指标与调整措施之间的潜在关系,提升节点的表示质量。EI-BERT-RGCN模型在精确率、召回率、F_(1)分数及ROC曲线下面积等评价指标上优于其他基准模型,在保持较高精确率的同时,展现更好的泛化能力和鲁棒性。该结果为油田评价区块调整措施推荐提供参考。 展开更多
关键词 异构图 变换器双向编码(bert) 预训练模型 关系图卷积神经网络(RGCN) 推荐算法 措施推荐 油田评价区块
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基于BERT的中文合同标题分类
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作者 陈雪松 韩信 王浩畅 《计算机与数字工程》 2025年第6期1681-1685,1756,共6页
论文针对中文文本分类中几乎没有合同文本分类的相关研究,获取了一定数量的合同数据,并对合同数据进行预处理,构建了合同标题分类数据集。论文提出BERT-RCNN-Attention文本分类模型处理中文合同标题分类的问题。使用BERT预训练模型生成... 论文针对中文文本分类中几乎没有合同文本分类的相关研究,获取了一定数量的合同数据,并对合同数据进行预处理,构建了合同标题分类数据集。论文提出BERT-RCNN-Attention文本分类模型处理中文合同标题分类的问题。使用BERT预训练模型生成含有上下文语义信息和句子结构的词向量;使用BiLSTM提取合同标题上下文相关特征;使用注意力机制提高模型对于关键特征的提取能力;使用CNN的最大池化层以增强局部关键信息的提取能力;最后使用Softmax层输出合同标题分类结果。在合同标题分类中,论文提出的模型在合同标题分类中精确率、召回率和F1值分别达到了92.77%、91.87%、0.922 9,得到了比较好的分类效果。 展开更多
关键词 合同分类 bert BiLSTM 最大池化
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基于BERT融合算法的病例文本结构化模型研究
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作者 张雪 王琛琛 职宁 《中国医疗设备》 2025年第9期12-19,共8页
目的为提升临床病例文本中非结构化信息的提取效率与准确性,推动医学智能化发展,本研究提出一种基于双向编码器表示融合算法的病例文本结构化模型。方法该模型采用双向编码器进行语义表示,利用图卷积神经网络提取词语间局部依赖,融合长... 目的为提升临床病例文本中非结构化信息的提取效率与准确性,推动医学智能化发展,本研究提出一种基于双向编码器表示融合算法的病例文本结构化模型。方法该模型采用双向编码器进行语义表示,利用图卷积神经网络提取词语间局部依赖,融合长短时记忆网络建立时序关系,并引入条件随机场优化标签序列的一致性。实验选用MIMIC-Ⅲ和ClinicalSTS这2个权威临床数据集进行分析,构建五类医学文本分类任务,对比所有模型在不同结构组合下的性能表现。结果本研究所提出的病例文本结构化模型的精准度、召回率和F1得分分别为0.92、0.90和0.91,均较传统双向编码器模型提升约10%;在处理超过1000字的长文本场景时,模型效率提升达12%,表现出良好的时效性与可扩展性。结论本研究通过验证深度融合多种结构对提高病例文本结构化处理能力的有效性,为智能医学文本分析提供了理论依据。 展开更多
关键词 病例文本 长短时记忆网络 bert 图卷积神经网络 结构化模型 医学智能化
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基于BERT和模糊集理论的智能景区数字化平台研究
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作者 吕妮 《自动化与仪器仪表》 2025年第10期184-188,共5页
为了解决海量景区旅游攻略冗杂等问题,研究构建了一种结合双向编码器表征改进的景区文本分类方法和直觉模糊的智能景区数字化融合平台。该平台构建时利用了图卷积网络与知识图谱加强景区文本数据分析能力。实验结果表明,研究所提景区文... 为了解决海量景区旅游攻略冗杂等问题,研究构建了一种结合双向编码器表征改进的景区文本分类方法和直觉模糊的智能景区数字化融合平台。该平台构建时利用了图卷积网络与知识图谱加强景区文本数据分析能力。实验结果表明,研究所提景区文本分类方法噪声比重为90%时,错误标签识别准确率为92.34%,而双向编码器表征、局部可解释的加性两种景区文本分类方法准确率分别为87.63%、79.68%。此外,智能景区数字化融合平台输入单词长度值为70时,平台回复时间为2.23 s,而双向编码器表征构建的智能景区平台回复时间为2.86 s,不及研究构建平台。综上所述,研究构建的智能景区数字化融合平台能够提高景点用户搜索能力。研究有助于景区未来扩大景点推荐度,满足用户旅游需求。 展开更多
关键词 bert 文本分类 直觉模糊 智能景区 GCN
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基于BERT和知识图谱的武器装备问答系统
18
作者 王博 蒋序平 黄启鸿 《指挥控制与仿真》 2025年第3期99-103,共5页
武器装备知识是制定装备运用策略和发展路径的重要依据。针对关系数据库数据冗余、交互难度大、模糊查询匹配度不高等问题,构建了基于知识图谱的武器装备问答系统。通过微调BERT模型实现命名实体识别与问句分类;通过向问句模板中填入命... 武器装备知识是制定装备运用策略和发展路径的重要依据。针对关系数据库数据冗余、交互难度大、模糊查询匹配度不高等问题,构建了基于知识图谱的武器装备问答系统。通过微调BERT模型实现命名实体识别与问句分类;通过向问句模板中填入命名实体生成查询语句,通过答句模板生成问题答案。分析测试结果表明,该系统能够有效地将正确答案排在前列,且在准确性和全面性之间达到了较好的平衡,但仍有一定的改进空间。 展开更多
关键词 知识图谱 bert模型 武器装备
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基于LDA和BERT模型的网络舆情监测实验平台设计
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作者 郭毅 涂婧璐 《武汉工程职业技术学院学报》 2025年第4期32-39,55,共9页
当前网络已经成为公众发表个人意见、态度和情绪的重要场所,而无序的互联网环境容易将某些言论放大,形成具有负面影响的网络舆情事件,而通过监测识别与干预,引导失控的网络舆论回到正轨,避免恶劣影响是网络舆情监测的主要任务,也是学生... 当前网络已经成为公众发表个人意见、态度和情绪的重要场所,而无序的互联网环境容易将某些言论放大,形成具有负面影响的网络舆情事件,而通过监测识别与干预,引导失控的网络舆论回到正轨,避免恶劣影响是网络舆情监测的主要任务,也是学生课程学习应具备的技能。基于OBE理念设计了网络舆情监测实验平台,通过LDA主题模型挖掘文本深层语义信息并结合词频统计,对评论文本进行主题标识,通过BERT预训练模型对评论内容进行情感极性分类,以实现舆情大数据的主题挖掘和情感分类,培养学生具备有效跟踪热点舆情、分析公众的情绪变化倾向、对舆情的发展演化趋势进行评估预判并提出合理化建议的能力。 展开更多
关键词 舆情监测 LDA模型 bert模型 网络舆情 网络传播
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基于自注意力机制的BERT文本情感分析模型
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作者 朱珍元 苏喻 《海南师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期281-288,共8页
在文本情感分析领域,BERT模型因其强大的特征提取能力而被广泛应用。然而,实证研究表明,在没有对BERT进行微调的情况下,其准确性可能遭受显著损失,导致模型的实际效果未能达到预期。为了解决这一问题,提出一种结合自注意力的BERT文本情... 在文本情感分析领域,BERT模型因其强大的特征提取能力而被广泛应用。然而,实证研究表明,在没有对BERT进行微调的情况下,其准确性可能遭受显著损失,导致模型的实际效果未能达到预期。为了解决这一问题,提出一种结合自注意力的BERT文本情感分析模型:BERTBLSTM-Attention。该模型通过综合利用BERT的预训练能力、BLSTM和自注意力机制,增强对文本情感的理解和分析。首先,BERT模型被用于将输入的文本数据表示为高维特征向量。BERT作为一种强大的预训练模型,能够捕捉到丰富的语义信息和上下文特征,为后续的模型提供基础输入。在这一阶段,BERT的双向编码能力使模型可以从上下文中提取出更多细腻的语义信息,这对于情感分析至关重要。然后,在BLSTM层之后引入多头自注意力机制。自注意力机制的加入,使得模型可以在处理输入序列时,更加关注文本中重要的部分,通过动态分配权重来强化这些关键特征的作用。最后,模型在输出层使用SoftMax函数进行文本情感分类。在这一阶段,基于收集到的特征,模型能够生成每种情感类别的概率分布,为情感分类提供输出。在进行有效分类的同时,模型也展示了出色的泛化能力。实验发现,引入自注意力机制的BLSTM模型的准确率比未引入自注意力机制的BLSTM模型高1.8%,比未使用BERT模型的准确率高0.9%,充分说明了本文模型在语言特征提取方面的有效性。 展开更多
关键词 bert模型 文本情感分析 自注意力机制
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