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事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。 相似文献
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知识图谱是一种用于表示和推理知识的图结构,对于军事领域的决策支持和智能化应用具有重要意义。现有的军事知识图谱多面临着大量三元组缺失的问题,对辅助决策任务造成极大的影响。为此,提出一种融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习模型。通过NodePiece构建固定大小的锚节点词汇表,以实现对任何实体的引导性编码和嵌入;利用TripleRE综合关系向量的投影与平移特征表示,实现对实体间语义相似度和关系强度的深层捕捉。实验结果表明,该方法在军事知识图谱单跳推理任务上取得了优异的性能,证明其有效性和可行性。 相似文献
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命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。 相似文献
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军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。 相似文献
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针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,学习是陆战Agent适应复杂动态陆战环境的重要能力,如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent学习机理模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一。通过陆战Agent基于效果学习本质特征和强化学习算法的分析,结合陆战Agent通信和指挥控制的特点,提出了基于知识共享的陆战Agent PS强化学习机理模型。与一般强化学习模型相比,该模型既能解决感知混淆和学习一致性的问题,又能节省存储空间,提高运行效率,还可实现不同形式的知识共享,增强陆战Agent系统的整体学习和完成作战任务的能力。 相似文献
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针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90%.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作. 相似文献
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抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8.73%和41.71%。 相似文献
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近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MADDPG,构建了双重Critic框架下的MADDPG模型。该模型使用了经验优先回放技术来优化先验知识提取,在博弈对抗训练中取得显著的效果。论文成果应用于MaCA异构多智能体博弈对抗全国竞赛,将PK-MADDPG算法与经典规则算法的博弈对抗结果进行比较,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明:幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息,交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示,算法具有良好的分离性能。 相似文献
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将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。 相似文献
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王惠 《兵团教育学院学报》2008,18(2):63-64
元素的化合价是元素的原子在形成化合物时表现出来的一种性质,化学上用“化合价”来表示原子之间相互化合的数目。在初中阶段,虽然学生学习的化合价知识有限,对化合价知识要求也不高,但化合价知识仍是化学教学的重点内容,而且对于学生正确书写化学式和化学反应方程式有一定帮助。中专学生在初中化学的基础上要进一步学习元素化合价知识,学生因对化合价知识缺乏系统掌握,在元素化合物知识的学习上存在一定的困难。本人现根据中专课本要求,归纳了五种确定元素化合价的初步方法,以帮助中专学生学习和巩固化合价知识。主要方法有: 相似文献
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针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量(character embedding)对汉字语义的表示能力和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)对标注规则的学习能力,构建了character+Bi-LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明:该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。 相似文献