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基于LERT和BiTCN的金融领域命名实体识别
1
作者 陈雪松 王璐瑶 王浩畅 《计算机技术与发展》 2025年第3期125-132,共8页
针对传统的命名实体识别方法难以解决金融文本中一词多义且文本的语义特征提取不够充分的问题,提出了一种基于LERT-BiTCN-CRF的金融领域命名实体识别模型。首先,使用LERT模型对输入的金融文本进行预训练以生成相对应字符向量;然后,通过... 针对传统的命名实体识别方法难以解决金融文本中一词多义且文本的语义特征提取不够充分的问题,提出了一种基于LERT-BiTCN-CRF的金融领域命名实体识别模型。首先,使用LERT模型对输入的金融文本进行预训练以生成相对应字符向量;然后,通过在TCN内部增加反向卷积层将其改进为BiTCN,采用BiTCN对字符向量进行编码以提取字符向量的全局语义特征;最后,通过CRF进行解码以得到最佳的预测标签序列。在公开数据集ChFinAnn和自制数据集FinanceNER两个金融领域数据集上进行对比实验,该模型在两个数据集上的F1值分别达到了84.16%和92.17%。相较于其它模型,该模型在金融领域的命名实体识别任务中效果更好,表明该模型具有一定的有效性。同时又在公开的Resume数据集上进行对比实验,该模型F1值相较于基线模型BiGRU-CRF提升2.31%,表明该模型具有一定的泛化性。 展开更多
关键词 lert模型 金融领域 命名实体识别 双向时间卷积网络 条件随机场
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基于LERT与CoMet的生成式员工情感识别研究
2
作者 王婷渲 尹裴 《软件工程》 2025年第9期14-18,共5页
针对员工情感文本识别中样本数量有限且情感表达复杂的问题,提出结合常识知识模型CoMet与预训练语言模型LERT的情感识别方法。首先,利用DeepSeek生成涵盖悲伤、信任、喜悦、恐惧、怀疑、愤怒和自我否定7类情感的员工对话数据集,并进行... 针对员工情感文本识别中样本数量有限且情感表达复杂的问题,提出结合常识知识模型CoMet与预训练语言模型LERT的情感识别方法。首先,利用DeepSeek生成涵盖悲伤、信任、喜悦、恐惧、怀疑、愤怒和自我否定7类情感的员工对话数据集,并进行情感倾向标注;然后,基于LERT模型结合CoMet模型,通过引入对话主体的目标识别与常识知识,增强模型对情感状态的理解与识别能力。实验结果表明,该方法在情感识别准确性上较传统方法平均提升10.2%,为情感分析提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 深度学习 lert COMET 对话情感识别
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基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析研究 被引量：1
3
作者 荀竹 《计算机时代》 2023年第10期80-82,88,共4页
为了高效监管舆论环境、加强网络舆情引导,提出一种基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析方法。使用LERT预训练语言模型进行语义分析,通过BiGRU和TextCNN双通道结构获取文本信息,将双通道处理结果输入分类层获得情感分析结果。实验表... 为了高效监管舆论环境、加强网络舆情引导,提出一种基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析方法。使用LERT预训练语言模型进行语义分析,通过BiGRU和TextCNN双通道结构获取文本信息,将双通道处理结果输入分类层获得情感分析结果。实验表明,该模型方法的正确率和F1值分别达到92.09%和94.38%,优于其他深度学习模型。 展开更多
关键词 情感分析 lert 预训练语言模型 双通道 深度学习
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基于LERT多特征融合的牛只健康养殖命名实体识别方法
4
作者 付振 孙伟 +1 位作者 曹姗姗 孔繁涛 《农业工程学报》 2026年第4期260-270,共11页
为了解决牛只健康养殖领域中文语料匮乏及命名实体识别难题,该研究构建了包含17种实体类别且涵盖舍内环境、疫病防控、饲料饮水等多个维度的中文命名实体识别语料库CHNERC,提出了一种基于LERT多特征融合的牛只健康养殖命名实体识别模型L... 为了解决牛只健康养殖领域中文语料匮乏及命名实体识别难题,该研究构建了包含17种实体类别且涵盖舍内环境、疫病防控、饲料饮水等多个维度的中文命名实体识别语料库CHNERC,提出了一种基于LERT多特征融合的牛只健康养殖命名实体识别模型L-BISC。在向量表示层,使用LERT作为预训练语言模型,在提升中文语义处理效果的同时,可有效捕捉长文本中的上下文信息;在特征抽取层,采用双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)与空洞卷积神经网络(iterated dilated convolutional neural network,IDCNN)联合抽取特征,增强序列表示能力,进一步融合长距离依赖与局部特征;在特征融合层,引入缩放点积多头注意力机制(scaled dot-product multi-head attention,SDPMHA),加强模型对长距离依赖的建模能力,提升实体边界识别与类别判别的准确性;在解码阶段,通过条件随机场(conditional random field,CRF)对标签序列进行全局优化,保证输出结果的结构合理性。结果表明,L-BISC模型在牛只健康养殖语料库上准确率达到90.45%,召回率为90.76%,F1值达到90.57%,优于主流的BERT、RoBERTa等模型;17种类别实体识别的准确率均超过80%,L-BISC模型能够有效利用文本语义和时序特征;BiLSTM+IDCNN+SDPMHA的多模型特征抽取方式,对L-BISC模型的性能和特征融合能力起到积极作用。该研究丰富了牛只健康养殖领域中文命名实体识别语料库,为牛只健康养殖NER提供了高精度的方法,可为相关领域的自然语言处理任务提供方法借鉴与参考。 展开更多
关键词 牛 健康养殖 lert模型 多特征融合 命名实体识别
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基于改进CASREL的教育资源实体关系抽取模型
5
作者 刘洋 唐海 +2 位作者 徐洪胜 朱梦涵 周善美 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2025年第5期105-113,共9页
教育资源实体关系抽取是构建各学科知识图谱的基础,对描述知识间的关系起到重要作用。针对学科领域实体关系抽取过程中存在的实体重叠和交互缺失,提出融合LERT编码器与归一化改进的级联标记框架模型,可以提取句子中多个关系三元组,且不... 教育资源实体关系抽取是构建各学科知识图谱的基础,对描述知识间的关系起到重要作用。针对学科领域实体关系抽取过程中存在的实体重叠和交互缺失,提出融合LERT编码器与归一化改进的级联标记框架模型,可以提取句子中多个关系三元组,且不会受到重叠问题的困扰,但原始的编码器BERT没有考虑不同自然语言处理任务间的关系,提出使用基于知识增强的编码器LERT通过显式地注入语言知识来优化生成特征向量;在解码器阶段加入归一化模块来提高模型对语义特征的融合效果;通过数据增强方法扩充描述模糊但标签正确的数据来缓解标注成本。在公开数据集DuIE和大数据学科语料库上的对比实验表明,相较于未改进的联合抽取模型,提出模型F1值分别提升了4.36%和4.16%,证明该模型在实体关系联合抽取任务上的效果。 展开更多
关键词 自然语言处理 实体关系联合抽取 lert 知识图谱
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塔里木油田钻完井液环保处理技术研究 被引量：4
6
作者 朱金智 叶艳 +2 位作者 李家学 张謦文 冯觉勇 《油气田环境保护》 CAS 2017年第6期8-13,共6页
文章分别对水基磺化钻完井液和高密度柴油基钻完井液的环保处理技术进行了研究评价,对高温氧化、化学絮凝+机械脱水、生物修复等三类环保处理技术及工艺进行的研究表明,对水基磺化钻完井液产生的作业废物,3种方法中高温氧化处理技术处... 文章分别对水基磺化钻完井液和高密度柴油基钻完井液的环保处理技术进行了研究评价,对高温氧化、化学絮凝+机械脱水、生物修复等三类环保处理技术及工艺进行的研究表明,对水基磺化钻完井液产生的作业废物,3种方法中高温氧化处理技术处理效果稳定,COD去除率最高;化学絮凝+机械脱水工艺对COD去除效果不理想;生物处理工艺处理效果不能达到GB 8978—1996《污水综合排放标准》的二级标准,不适合于塔里木油田气候环境。对于油基钻完井液产生的作业废物,基于萃取脱附的LRET脱附技术处理后固相含油量小于1%,回收油全部回用作为配置油基钻井液的基油,处理效果稳定,处理后含油钻屑的含油量小于1%,达到DB 23/T 1413—2010《油田含油污泥综合利用污染控制标准》要求。 展开更多
关键词 钻完井废物 环保处理 高温氧化 化学絮凝 lert脱附
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橡胶硫化促进剂NS的合成研究 被引量：8
7
作者 谭雄文 徐军才 《广东化工》 CAS 2006年第5期16-17,12,共3页
本研究采用促进剂M、叔丁胺为原料,以过氧化氢为氧化剂,用水做溶剂在酸性条件下合成橡胶硫化促进剂NS。并通过实验得到优化工艺条件:n(叔丁胺)/n(促进剂M)为2.0、n(过氧化氢)/n(促进剂M)为1.5、反应温度为60℃和反应时间为90min,在此工... 本研究采用促进剂M、叔丁胺为原料,以过氧化氢为氧化剂,用水做溶剂在酸性条件下合成橡胶硫化促进剂NS。并通过实验得到优化工艺条件:n(叔丁胺)/n(促进剂M)为2.0、n(过氧化氢)/n(促进剂M)为1.5、反应温度为60℃和反应时间为90min,在此工艺条件下合成橡胶硫化促进剂NS的收率可达90.0%。 展开更多
关键词 硫化促进剂NS 硫化促进剂M 过氧化氧 叔丁胺
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促进剂NS合成工艺研究 被引量：2
8
作者 周禾大 《精细化工原料及中间体》 2008年第6期16-18,共3页
采用促进剂M-Na盐作原料,加入少量的SDS作分散剂,同时将配制稀释的叔丁胺溶液投料,以次氯酸钠作氧化剂,合成硫化促进剂NS。实验最佳条件:主要原料配比:n(M):n(NaOH):n(叔丁胺)为1:1.02:2.6,分散剂SDS用量为M质量的0.4%。产品NS的一级品... 采用促进剂M-Na盐作原料,加入少量的SDS作分散剂,同时将配制稀释的叔丁胺溶液投料,以次氯酸钠作氧化剂,合成硫化促进剂NS。实验最佳条件:主要原料配比:n(M):n(NaOH):n(叔丁胺)为1:1.02:2.6,分散剂SDS用量为M质量的0.4%。产品NS的一级品率达到90%以上,得率最大达到93.62%。 展开更多
关键词 橡胶 硫化促进剂NS 促进剂M 叔丁胺 SDS
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