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基于强化学习协同训练的命名实体识别方法
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摘要:
命名实体识别是一项从非结构化大数据集中抽取有意义的实体的技术。命名实体识别技术有着非常广泛的应用,例如从轨道交通列车产生的海量运行控制日志中抽取日期、列车、站台等实体信息进行进阶数据分析。近年来,基于学习的方法成为主流,然而这些算法严重依赖人工标注,训练集较小时会出现过拟合现象,无法达到预期的泛化效果。针对以上问题,本文提出了一种基于强化学习的协同训练框架,在少量标注数据的情况下,无须人工参与,利用大量无标注数据自动提升模型性能。在两种不同领域的语料上进行实验,模型F1值均提升10%,证明了本文方法的有效性和通用性。同时,与传统的协同训练方法进行对比,本文方法F1值高于其他方法5%,实验结果表明本文方法更加智能。
基于选择实验法的民众生态彩票购买偏好研究
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摘要:
加快生态文明建设,建设美丽中国,是党的十九大做出的战略部署。将生态彩票纳入生态建设融资渠道,有利于促进生态建设资金筹集方式的多元化发展,减轻政府的财政压力。文章运用选择实验法,在对辽宁省沈阳和朝阳两市的407位民众进行调查的基础上,使用Mixed Logit模型,对民众的彩票属性偏好及支付意愿进行计量分析。结果表明:(1)在彩票属性中,民众对彩票公益金使用范围的选择偏好及支付意愿最高,对彩票最高奖金的偏好程度和支付意愿大于彩票的中奖率。(2)彩票发行方式和公益金分配方式对受访者选择影响显著性较低。(3)地区间、城乡间民众的购彩偏好及支付意愿存在较大差异,彩民与非彩民样本回归结果差异不大。文章研究结果为生态彩票发行管理提供了理论依据,对促进生态建设融资渠道的多元化发展,具有重要意义。
