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基于RoBERTa-CRF的古文历史事件抽取方法研究被引量：15: 2021年; 【目的】为有效抽取典籍中蕴含的事件信息,构建面向典籍的事件抽取框架,并采用RoBERTa-CRF模型实现事件类型、论元角色和论元的抽取。【方法】选择《左传》的战争句作为实验数据,建立事件类型和论元角色的分类模板。基于RoBERTa-CRF模型,先用多层Transformer提取语料特征,再结合前后文序列标签学习相关性约束,由输出的标记序列识别论元并对其进行抽取。【结果】对比GuwenBERT-LSTM、BERT-LSTM、RoBERTa-LSTM、BERT-CRF、RoBERTa-CRF等5种模型在数据集上的事件抽取实验结果,RoBERTa-CRF的精确度为87.6%、召回率为77.2%、F1值达到82.1%,验证了该模型的有效性和可操作性。【局限】使用的数据集规模较小,无法使主题类别更均衡化。【结论】本文构建的RoBERTa-CRF模型提升了面向《左传》战争句的事件抽取效果。; 喻雪寒何琳徐健; 关键词：CRF 事件抽取古文

汇率波动与金融发展对国际贸易影响的实证分析: 随着全球经济一体化的不断发展和推进，金融行业和国际贸易作为主要的推动因素，对世界经济的高速发展做出了巨大的贡献。而在贸易自由化和现代化进程中，金融可以说起到了核心作用，两者的互动关系在多国经济区域融合进程中日益显现，而汇...; 徐健; 关键词：金融发展出口贸易动态面板数据模型

数字人文视域下中国古代农耕图像知识组织研究被引量：1: 2024年; 基于农耕图像历史及文化价值深度挖掘的目标,文章探讨了数字时代农耕图像知识组织的建设现状、特征、原型系统、存在问题与应用前景,为提出数字人文视角下农耕图像研究的新范式提供参考。通过文献调研法和案例分析法,本文梳理了国内外典型的图像资源组织案例,结合农耕图像特征,提出一种面向农耕图像资源知识组织的4层架构原型系统。该框架揭示了中国古代农耕图像的资源加工层、图像标注层、数据关联层、应用服务层的实现路径。同时,本文还提出农耕图像资源知识组织待解决的关键问题,并对其应用价值进行展望,以期为相关文化遗产和数字人文项目提供参考与借鉴。; 高丹徐健徐健何琳; 关键词：知识组织

面向典籍内容分析的分类体系构建方法研究被引量：2: 2021年; [目的/意义]随着面向典籍的数字人文研究的不断深入,对基于文本内容的细粒度分类要求不断提高,合理的分类已成为数字化典籍研究和有效利用的关键。[方法/过程]研究利用分面分类思想,以典籍文本数据及相关典籍词典为研究对象,结合概念语义信息,组织并描述典籍内容数据特征。[结果/结论]本文构建的分类体系突破典籍数量、体裁和种类的限制,从政治、经济、文化、社会和军事5个维度将典籍内容进行有序的组织与揭示,对典籍数字资源的深度开发和利用具有重要价值。; 艾毓茜徐健何琳戚筠; 关键词：分面分类法信息组织

学术论断句标注与识别方法探索被引量：4: 2022年; 学术文本中的论断句包含了学者对研究问题的看法和判断,对其进行识别有助于组织和挖掘其中蕴含的学术观点,以辅助学者更高效地开展科研活动。在对前人研究进行归纳的基础上,提出论断句判断的3个充分条件和3个必要条件,从肯定和否定角度构建论断句判定标准。开发论断句标注系统,选择信息资源管理领域部分论文,开展摘要和全文层面论断句的标注实验。评测最小序列优化、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、k近邻、BERT(bidirectional encoder representations from transformers)+FC(full connection)、BERT+BiLSTM(bidirectional long short-term memory)分类器对论断句的识别效果。研究发现:①使用本文提出的判断标准,标注者在摘要和全文层面对学术文本中论断句和非论断句的标注一致性较高;②仅使用文本特征情况下,BERT+BiLSTM算法识别效果最好,准确率、召回率和F_1值等指标均大于90%;③论断句和非论断句在长度、段内位置、文内位置和TextRank权重上频率分布均存在差异;④在摘要层面,使用序列最小优化算法,加入长度特征后,分类器识别效果提升0.5%;在全文层面,使用支持向量机分类器,加入长度、段内相对位置、文内相对位置特征后,分类器识别效果在F_1值上取得了2%的提升。; 徐健郭语凡喻雪寒黄雨馨杨婷婷杨婷婷刘政; 关键词：朴素贝叶斯支持向量机分类器信息资源管理决策树

领域学术观点库构建关键问题研究被引量：2: 2021年; [目的/意义]领域学术观点库构建的目的在于实现领域内各学者、学派学术观点的集成,形成对领域知识更全面的认知。[方法/过程]从柏拉图知识观视角明确学术观点与相关概念区别,分析其与一般观点的特性。通过分析学术观点在学术活动中的作用明确领域学术观点库的功能。设计领域学术观点库系统的模块结构,探讨各个环节构建过程。[结果/结论]领域学术观点库构建可以分为文本获取、结构化表示、关联关系组织和应用服务四个模块。数据搜集需遵循全面性、相关性和及时性原则,结构化表示包括原子型拆解和元素抽取,学术观点间关系组织通过比较实现,领域学术观点库的应用主要包括查询和评估。; 徐健刘政桂思思何琳; 关键词：学术观点

基于局部拓扑结构稳定性的自组网路由协议的研究与优化: 移动自组网(Adhoc网)是一种无中心、自组织的无线移动通信网络,具有高效的自组织性,动态变换的网络拓扑结构、多跳转发技术,以及无中心节点的鲁棒性和抗毁性等特点。因此该网络广泛应用于军事战术环境、事故突发现场等紧急环境和...; 徐健; 关键词：路由发现路由协议移动自组网

面向三类查询意图歧义性的查询表达式自动识别研究被引量：3: 2021年; 【目的/意义】针对查询意图歧义性自动识别,探讨特征有效性及采用不同分类算法识别三类查询意图歧义性的分类准确率,以期对后续研究提供借鉴与指导。【方法/过程】首先提出了一个面向查询意图歧义性的查询表达式分类体系;随后,构建了查询表达式特征及相关文档特征共六类;最后,分别采用决策树算法、神经网络算法及k最邻近算法,探讨采用不同特征组合的有效性及不同分类算法的分类准确率。【结果/结论】(1)分类准确率较基准实验提升比例为49.5%;(2)使用查询表达式特征分类优于使用相关文档特征;(3)决策树的分类准确率略高于其他两类分类算法。【创新/局限】构建了一个面向查询意图歧义性的查询分类体系;完成了面向三类查询意图歧义性的分类任务;然限于数据集获取途径,仅对200数据验证。; 桂思思徐健; 关键词：查询意图歧义性

2014—2020年间论辩挖掘研讨会研究述评被引量：1: 2021年; [目的/意义]论证挖掘(Argument Mining)是人工智能、文本挖掘领域近几年较为火热的研究主题,是观点挖掘(Opinion Mining)最新的研究方向。论辩挖掘旨在对文本信息中的论辩成分与结构进行识别、提取与分析,相关工作有助于度量论辩性文本中蕴含的论点、论据及其间关系,实现对观点可信度的评估,是完成文本细粒度分析和深度理解的关键。[方法/过程]本文收集了2014—2020年Argument Minging Workshop上发表的121篇论文,梳理相关理论、方法和应用场景。[结果/结论]研究发现,当前论辩挖掘研究仍处于初级阶段,相关研究存在缺乏整体性、未建立统一的标注规范、研究深度不足的缺陷。未来应更注重应用研究、提升语料库构建质量、实现从论辩性信息的理解到论辩自动生成的过渡。; 徐健黄雨馨王唯一杨婷婷杨婷婷刘政

面向数字人文的开放数据生态系统:构成要素与模型框架被引量：6: 2022年; [目的/意义]构建面向数字人文的开放数据生态系统,可为开放科学、多学科合作、数据驱动时代的数字人文创新发展提供理论参考和实践指引。[方法/过程]在分析数字人文开放数据内涵与特征的基础上,基于信息生态理论对数字人文开放数据生态系统构成要素进行分析,进而建构数字人文开放数据生态系统的模型框架。[结果/结论]数字人文开放数据生态系统包括数据人、数据资源、数据环境3个核心构成要素,在内循环和外循环逻辑下,涉及统筹协调机制、协同合作机制、质量控制机制等内容。数字人文开放数据生态系统是一个复杂的系统工程,需要从多方面聚力突破,从“数据供给”层面为人文研究范式转型提供支持。; 吴金华石静石静; 关键词：开放数据生态系统项目数据库

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徐健

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