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公开(公告)号:CN108416058A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810237590.8
申请日:2018-03-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Bi-LSTM输入信息增强的关系抽取方法,属于计算机人工智能自然语言处理领域。通过应用不确定标签的策略标注数据集,应用冗余编码技术对每个单词进行字符级编码产生词形编码向量。词形编码向量与词嵌入向量拼接生成词向量用于捕捉词形与词义信息。通过应用输入信息增强的Bi-LSTM作为模型编码层,将词向量输入编码层,输出编码向量。将编码向量输入解码层,得到解码向量。应用三个分层次的NN,从解码向量分别提取出实体标签、关系类型、实体编号信息。最后,计算梯度、更新权重,通过最大化目标函数训练模型。本发明方法提高了系统的鲁棒性,减少了非实体单词带来的干扰信息,有效提高了关系抽取的准确率和召回率。
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公开(公告)号:CN116432495A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310390778.7
申请日:2023-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开桁架和曲面相结合的新型点阵胞元的设计方法,涉及材料结构技术领域,通过对隐函数求解得到三周期极小曲面点阵结构,将其曲面离散、偏移形成内外侧曲面结构,将体心立方桁架结构填充于内外侧曲面间,通过内外侧曲面偏移距离、厚度、体心立方桁架结构的长宽高和支柱直径的改变,来实现对力学性能的调控,去适用不同的工程实际用途。设计多样,灵活组合。三周期极小曲面结构可以通过改变隐函数来改变曲面结构,桁架点阵结构可使用体心立方结构、简单立方结构和面心立方结构。能有效避免应力集中现象,使结构的载荷分布更加均匀、材料利用率更高。曲面点阵结构的力学性能通常优于相同质量的桁架点阵,尤其在能量吸收方面表现出极大的潜力。
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公开(公告)号:CN108416058B
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN201810237590.8
申请日:2018-03-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/284
Abstract: 本发明提出了一种基于Bi‑LSTM输入信息增强的关系抽取方法,属于计算机人工智能自然语言处理领域。通过应用不确定标签的策略标注数据集,应用冗余编码技术对每个单词进行字符级编码产生词形编码向量。词形编码向量与词嵌入向量拼接生成词向量用于捕捉词形与词义信息。通过应用输入信息增强的Bi‑LSTM作为模型编码层,将词向量输入编码层,输出编码向量。将编码向量输入解码层,得到解码向量。应用三个分层次的NN,从解码向量分别提取出实体标签、关系类型、实体编号信息。最后,计算梯度、更新权重,通过最大化目标函数训练模型。本发明方法提高了系统的鲁棒性,减少了非实体单词带来的干扰信息,有效提高了关系抽取的准确率和召回率。
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