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网络表示学习算法的分析与验证 下载：40 浏览：423

王岩 唐杰 《当代中文学刊》 2019年4期

摘要:
网络表示学习算法是社交网络分析领域的一个热点问题。该文旨在研究现有的各种网络表示学习算法,并分析各类算法在不同结构的网络数据中的性能,对3大类别、共10种网络表示学习算法在8个网络上进行了网络节点的多标签分类以验证算法的性能,以此来全面评价各类算法的效果、效率和应用范围。实验结果表明,DeepWalk这种流行的深度学习算法在各种类型的网络中有着稳定而较好的效果。而基于矩阵分解算法的应用,则受限于其较高的空间复杂度。

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别 下载：37 浏览：360

杨鹤1 于红1,2 刘巨升1 杨惠宁1 孙哲涛1 程名1 任媛1 张思佳1,2 《中国水产学报》 2021年5期

摘要:
为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination, MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary, DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection, SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection, SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。

基于注意力机制和深度学习模型的外来海洋生物命名实体识别 下载：68 浏览：363

贺琳 张雨巴 韩飞 《中国水产学报》 2021年3期

摘要:
为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。
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