世纪中文出版社

洪文兴1 胡志强1 翁洋2 张恒3 王竹4 郭志新5 《当代中文学刊》 2020年2期

摘要:

以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理（NLP）为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在"机动车交通事故责任纠纷"案由下,和基准模型相比,实体识别的F1值可提升0.36,关系抽取的F1值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。

面向司法案件的案情知识图谱自动构建下载：43 浏览：6

洪文兴1 胡志强1 翁洋2 张恒3 王竹4 郭志新5 《冶金学报》 2020年2期

摘要:

以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理（NLP）为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在"机动车交通事故责任纠纷"案由下,和基准模型相比,实体识别的F1值可提升0.36,关系抽取的F1值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。

水稻机插秧栽培中植保技术的实践下载：89 浏览：492

胡志强1 胡灶兰2 俞利华2 朱颜光2 《中国农业》 2019年10期

摘要:

近年来,受到农业科技日益进步的影响,水稻机插秧栽培技术的机械化发展受到了很大的关注与重视。基于此,以分析水稻机插秧栽培中植保技术的合理实践措施为主要目的,阐述水稻机插秧栽培技术的实践价值,并且分析了水稻插秧栽培中植保技术,同时制定出水稻机插秧栽培中植保技术的实践应用措施。

新能源汽车动力电池安全技术浅析下载：23 浏览：1269

胡志强《动力技术研究》 2024年5期

摘要:

新时期，我国坚持贯彻落实可持续发展战略，促进人们环保意识逐渐增强，在出行方面也越来越重视节能减排。这一形势下，新能源汽车的销售量与日俱增。与传统燃油汽车相比，新能源汽车主要通过动力电池提供运行动力，不仅能够满足汽车运行要求，还能降低环境污染。但不可否认的是，由于新能源汽车在发展方面起步较晚，所以仍然有很多技术问题亟待解决，其中电池安全问题尤为显著。所以，本文将结合实践，阐述新能源汽车动力电池热失控机理，并总结影响动力电池安全的主要因素，同时提出几点切实可行的安全防护技术，旨在为促进新能源汽车产业进一步发展贡献一己之力。

浅析我国废旧新能源汽车电池回收处理产业法律政策下载：83 浏览：831

胡志强《低碳研究》 2024年1期

摘要:

新能源汽车的电池供电设备在经过长时间持续使用后，将会达到其使用寿命，为保障安全性，需转变为废旧电池，更换新设备。而在当前时期的新能源产业技术实现全面转型优化的趋势下，回收以及处理汽车废旧电池的现有工艺技术正在获得显著的提高。新能源汽车淘汰的车辆废旧电池必须经过专业性地转化以及再次利用，以此来实现废旧车辆电池的可循环利用目标，支撑实现新能源汽车的产业优势竞争地位。因此，本文重点探讨回收处理新能源废旧车辆电池的现行产业政策法规，合理健全废旧车辆电池的处理以及回收利用政策保障体系。

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