Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 30

年份

2023 2

2022 3

2021 2

2020 1

2019 2

2017 4

2016 1

2014 1

2013 2

2008 2

2006 1

2005 2

2004 2

2003 1

2001 3

2000 1

展开︾

关键词

生产调度 4

演化算法 2

AF/PSTM 1

MINLP 1

PSTM图像分解 1

PSTM数值模拟 1

PSTM消假像 1

三维隔震 1

不确定性 1

中空组织 1

互花米草 1

人工增雨 1

人工影响天气 1

人工消雾 1

人工防雹 1

优势度 1

促淤固土 1

信号消噪；深度自适应阈值学习网络；多尺度特征融合；调制识别 1

信息中心网络；拥塞控制；跨层优化；多跳无线网络 1

信息物理系统；软件工具箱；预实体化设计；系统表现特征；仓库；数据库图式；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；实例系统表现特征；信息模式构造 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835

摘要：命名实体消歧主要研究如何将存在歧义的文本描述映射到其对应知识库（例如Wikipedia）中的实体。本文结合群体智能（即群体用户生成的标签）和深度学习（即数据驱动学习），提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说，通过设计一个众包模型，学习文本描述或实体所对应“众包特征”，然后利用“众包特征”对动态卷积神经网络（Dynamic convolutional neural network, DCNN）进行优化，最后用优化得到的DCNN来提取“深度众包特征”，以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知（由众包标签反映）结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明，当有足够多众包标签时，所提出方法优于传统手工设计特征。

关键词：命名实体消歧；众包计算；深度学习

HTML PDF 收藏

一种易用的实体识别消歧系统评测框架 Article

辉陈,宝刚魏,一鸣李,Yong-huai LIU,文浩朱

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 195-205 doi: 10.1631/FITEE.1500473

摘要：实体识别消歧是知识库扩充和信息抽取的重要技术之一。近些年该领域诞生了很多研究成果，提出了许多实体识别消歧系统。但由于缺乏对这些系统的完善评测对比，该领域依然处于良莠淆杂的状态。本文提出一个实体识别消歧系统的统一评测框架，用于公平地比较各个实体识别消歧系统的效果。该框架代码开源，可以采用新的系统、数据集、评测机制扩展。通过该框架评测实体系统，可以分析得到系统各个模块的优劣之处。本文分析对比了几个公开的实体识别消歧系统，并总结出了一些有用的结论。

关键词：实体识别消歧；评测框架；信息抽取

HTML PDF 收藏

网络空间安全命名实体识别综述 Review Article

高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286

摘要：整合大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息，对网络空间安全实体进行识别和分类，有助于处理和解决网络空间安全问题。由于网络空间安全领域文本的复杂性和多样性，使用传统的命名实体识别（NER）方法难以识别该领域中的安全实体。本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。

关键词：命名实体识别（NER）；信息抽取；网络空间安全；机器学习；深度学习

HTML PDF 收藏

学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。过往研究使用未标记数据丰富词的表示，却忽略了未标记数据中对NER任务很可能有帮助的大量实体信息。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。两个英语NER任务和一个中文医疗命名实体识别任务的实验结果表明，该方法进一步提高了最佳单神经模型的性能。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

HTML PDF 收藏

利用两个自适应特征改进实体链接 Research Article

张鸿彬,陈权,张伟文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1620-1630 doi: 10.1631/FITEE.2100495

摘要：

实体链接是自然语言处理中的一项基本任务。现有的基于神经网络的系统更多地关注全局模型的构建，而忽略了局部模型中潜在的语义信息和有效实体类型信息的获取。本文提出两个自适应特征，其中第一个自适应特征使得局部和全局模型能够捕获潜在信息，第二个自适应特征能够描述实体类型嵌入的有效信息。这些自适应特征可以很自然地协同工作来处理一些不确定的实体类型信息。实验结果表明，我们的实体链接系统在AIDA-B和MSNBC数据集上取得了最佳的性能，并在域外数据集上达到了最佳的平均性能。这些结果表明，所提出的自适应特征能够基于其自身不同的上下文来捕获有利于实体链接的信息。

关键词：实体链接；局部模型；全局模型；自适应特征；实体类型

HTML PDF 收藏

消光法测定磷酸铵盐微粒灭火剂灭火浓度研究

殷志平,刘爱华,潘仁明

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 90-95

摘要：

采用过滤称重法配合激光消光法对两种粒度的磷酸铵盐微粒灭火剂在杯式燃烧器中的灭火浓度进行了研究，得出了激光测定磷酸铵盐微粒灭火剂的质量浓度标定曲线和微粒灭火剂的灭火浓度m²/g，平均灭火质量浓度分别为32.9 g/m³和41.6 g/m³，前者的灭火效能比后者高出25 % ～ 30 %，且前者采用激光消光法测定时相对误差较小

关键词：激光消光法过滤称重法微粒灭火剂灭火浓度

HTML PDF 收藏

一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。本文在神经网络模型基础上，提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板，提取局部上下文特征。最后利用CRF对安全实体进行标注。结果表明，在大规模网络安全数据集上，该方法优于其它算法，F值达到86%。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络

HTML PDF 收藏

一种构件化的坑道工程动荷段实体模型设计质量判决方法

袁辉,王凤山,许继恒,付成群

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 106-112

摘要：

为有效表示坑道工程空间对象，并有效支持动荷段实体的各种拓扑操作和毁伤分析等军事应用，提出了坑道工程动荷段实体模型构件化设计解决方案和设计质量的直觉模糊判决方法适应坑道工程动荷段实体模型构件化设计的多样性特征和有效性验证约束，确定直觉模糊的正负理想构件化设计事件，比较构件化设计事件与正负理想事件的距离，建立坑道工程动荷段实体模型构件化设计事件的优势度计算模型，案例表明，方法有效解决了坑道工程动荷段实体模型构件化设计质量判决问题，为科学的坑道工程动荷段实体模型设计实践提供了一种理论和方法。

关键词：坑道工程构件设计质量实体模型直觉模糊集优势度