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自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述。为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体。为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取。词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义特征,将捕获的语义特征输入到双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型中提取上下文双向序列信息,经条件随机场(CRF)处理得到最优序列预测结果。收集交通专业相关的原始语料,经过数据预处理与文本标注,形成了可用于自主式交通系统参与主体识别的语料库,基于此数据开展实体识别对比实验。结果证明:BERT模型显著提升了自主式交通系统参与主体识别任务的性能。相较于传统方法CNN-LSTM或Bi-LSTM等,所提方法可以得到最佳综合识别效果,各实体的综合F1值为86.81%,表明通过BERT模型提取参与主体的语义特征,可以增强识别方法的泛化能力。“使用者”“运营者”“提供者”“规划者”“维护者”类实体的F1值分别为90.35%,92.31%,90.48%,93.33%,95.00%。验证了所提方法识别自主式交通系统参与主体的有效性。 相似文献
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205.
“十五”是实现我国经济和社会发展第三步战略目标的关键时期,交通发展必须与此相适应,以满足经济发展及人民生活的需要。广西自治区“十五”水路交通科技发展重点和主要研究方向: 相似文献
206.
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209.
以Ni-Fe尾矿为原料,通过机械化学法进行机械活化,考察了机械研磨时间对Ni-Fe尾矿中MgO浸出率的影响,采用X荧光光谱分析(XRF)、X射线衍射分析(XRD)、扫描电子显微分析(SEM)等表征手段,分析了原料组成、不同研磨时间处理后矿物的晶体性质和微观形貌.结果表明:原矿未进行研磨时,MgO浸出率仅为6%,而研磨时... 相似文献
210.
现阶段,我国新能源汽车动力电池的类型较多,主要以石墨烯、金属锂等作为电池的生产材料。不同类型的动力电池在使用寿命、安全性能及其维护保养策略方面存在较大差异,良好的维护保养机制可有效提升动力电池的使用寿命,保障新能源汽车安全运行。随着我国新能源汽车保有量不断提升,开展新能源汽车动力电池维护与保养策略的研究,将有助于推进新能源汽车合理使用及维护体系的建立,促进新能源汽车行业可持续发展。 相似文献