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公开(公告)号：CN116432656A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310694310.7
申请日：2023-06-13
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种面向大坝应急响应的小样本命名实体识别方法，使用细粒度原型网络构建小样本命名实体识别模型，对实体与非实体采用不同的原型构造方式，不同的原型充分地表达相应实体与非实体类型的特征；同时在模型训练过程的损失函数中添加同类实体或者非实体之间的特征差异，以使得同类实体或者非实体的特征表示更加接近；在完成所有类的原型构造后，使用距离函数计算给定样本与所有类原型之间的距离，将距离转换为相似度概率以对样本进行分类。本发明摆脱了现有大坝安全管理领域深度学习算法对大量训练数据的依赖性，能够在样本较少的大坝数据集中完成命名实体识别任务，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN116432656B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310694310.7
申请日：2023-06-13
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种面向大坝应急响应的小样本命名实体识别方法，使用细粒度原型网络构建小样本命名实体识别模型，对实体与非实体采用不同的原型构造方式，不同的原型充分地表达相应实体与非实体类型的特征；同时在模型训练过程的损失函数中添加同类实体或者非实体之间的特征差异，以使得同类实体或者非实体的特征表示更加接近；在完成所有类的原型构造后，使用距离函数计算给定样本与所有类原型之间的距离，将距离转换为相似度概率以对样本进行分类。本发明摆脱了现有大坝安全管理领域深度学习算法对大量训练数据的依赖性，能够在样本较少的大坝数据集中完成命名实体识别任务，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN220958751U
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202322716857.0
申请日：2023-10-10
申请人： 河海大学
摘要： 本实用新型的一种加湿器，属于加湿器领域，包括底座，底座上表壁固定有设备盒；底座上设有用于放置盆栽的种植槽；备盒的上表壁固定有雾化盒，雾化盒的上表壁固定有水盒；雾化盒中设有超声波雾化片；雾化盒中设有风机；水盒上设有通气管，通气管的下端处于雾化盒中；水盒上套设有第一连接套，第一连接套的上端和下端均为敞口，分别记为敞口A和敞口B；第二连接套的内壁与第一连接套的外壁之间留有空隙，第二连接套的上端和下端均为敞口，分别记为敞口C和敞口D，第二连接套依靠敞口C套设在第一连接套上；敞口C的口径小于敞口A的口径；第二连接套靠近敞口D的一端在竖向上的投影，落入到种植槽中。该加湿器方便加水和便于给盆栽浇水。
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