發(fā)布時(shí)間：2021-06-05 16:44

　　濕地文獻(xiàn)數(shù)據(jù)研究是濕地研究中重要的一部分,傳統(tǒng)的濕地文獻(xiàn)研究方法主要是對(duì)濕地文獻(xiàn)論文作者合作度,合著率,核心作者,論文引用數(shù)量,論文高頻關(guān)鍵詞的分析,缺少對(duì)濕地文獻(xiàn)文本語(yǔ)義方面的分析。濕地文獻(xiàn)文本數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜性和開放性,統(tǒng)計(jì)方法難以分析出濕地文獻(xiàn)所表達(dá)的具體實(shí)體信息和實(shí)體關(guān)系。因此本文的主要研究課題是濕地?cái)?shù)據(jù)的命名實(shí)體識(shí)別和開放語(yǔ)義關(guān)系抽取,主要研究?jī)?nèi)容和工作分為以下三個(gè)部分。第一部分是濕地命名實(shí)體識(shí)別。濕地領(lǐng)域命名實(shí)體包括動(dòng)物實(shí)體,植物實(shí)體,人名,地名,組織機(jī)構(gòu)名實(shí)體等。針對(duì)人名,地名,組織機(jī)構(gòu)名的標(biāo)準(zhǔn)命名實(shí)體識(shí)別任務(wù),本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合雙向LSTM和CNN的深度識(shí)別方法,在雙向LSTM深度網(wǎng)絡(luò)中加入CNN單元來(lái)抽取單詞的字符特征,對(duì)比基于條件隨機(jī)場(chǎng)的命名實(shí)體識(shí)別工具Stanford Open NER識(shí)別結(jié)果,該方法在人名,地名,組織機(jī)構(gòu)名抽取精準(zhǔn)率,召回率,F1值上面有著不同程度的提升。對(duì)于其他濕地領(lǐng)域?qū)嶓w,分別采用Google Geocoding來(lái)對(duì)WGS84坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)詞典來(lái)對(duì)動(dòng)物實(shí)體,植物實(shí)體進(jìn)行識(shí)別。第二部分主要研究濕地文獻(xiàn)實(shí)體關(guān)系抽取方法。濕地文... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

重要的組成部分是狀態(tài)單元ｓ（ｔ）單元有類似的線性自環(huán)。然而，此處自環(huán)??（或相關(guān)聯(lián)的時(shí)間常數(shù)）由遺忘門（ｆｏｒｇｅｔ?ｇａｔｅ）?／；（ｔ）控制（時(shí)刻ｔ和細(xì)胞??ｓｉｇｍｏｉｄ單元將權(quán)重設(shè)置為０和１之間的值：??／／°?＝?ｃｒ（ｂ；?＋?Ｕ（．ｘ＾?＋?５：；?（２－１１）??式（２－１１）中ｘＷ是當(dāng)前輸入向量，是當(dāng)前隱藏層向量，１１？包含所有ＬＳＴＭ??輸出。ｂｆ，Ｕｆ?，Ｗｆ分別是偏置、輸入權(quán)重和遺忘門的循環(huán)權(quán)重。因此ＬＳＴＭ??部狀態(tài)以如（２－１２）方式更新，其中有一個(gè)條件的自環(huán)權(quán)重：??ｓ（０?＝?＋?ｇＷ＾ｂｉ?＋?＾?＋?＾?．?ｗ．ｊｈ＾?（２－１２）??中ｂ，Ｕ，Ｗ分別是ＬＳＴＭ細(xì)胞中的偏置、輸入權(quán)重和遺忘門的循環(huán)權(quán)重。??入門（ｅｘｔｅｒｎａｌ?ｉｎｐｕｔ?ｇａｔｅ）單元以類似遺忘門（使用ｓｉｇｍｏｉｄ獲得一個(gè)０??間的值）的方式更新，但有自身的參數(shù)??ｇ？?＝?ａ（ｂｆ?＋?ｚ；?ｕｆ．ｘｆ?＋?Ｓ；?（２－１３）??ＴＭ細(xì)胞的輸出也可以由輸出門（ｏｕｔｐｕｔ?ｇａｔｅ）?關(guān)閉（使用ｓｉｇｍｏｉｄ??為門控）：??

種比較簡(jiǎn)單得組織機(jī)構(gòu)名稱，抽取的結(jié)果相同比較準(zhǔn)確，例句２說(shuō)明對(duì)于濕地獻(xiàn)中出現(xiàn)的特有名稱北大西洋濤動(dòng)ｔｈｅ?Ａｒｃｔｉｃ／Ｎｏｒｔｈ?Ａｔｌａｎｔｉｃ?Ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ?（ＡＯ／ＮＡＯ），兩方法都錯(cuò)誤的認(rèn)為是一個(gè)組織機(jī)構(gòu)名稱，例句３說(shuō)明對(duì)于文章發(fā)表的期刊的抽結(jié)果，深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果往往認(rèn)為期刊名稱是一個(gè)組織機(jī)構(gòu)名稱，而條件隨機(jī)場(chǎng)的法認(rèn)為不是一個(gè)組織機(jī)構(gòu)名稱。??如上述例子所示，實(shí)驗(yàn)分別在Ａｂｓｔｒａｃｔ抽樣５００條結(jié)果和ｓ中抽樣５００條進(jìn)統(tǒng)計(jì)，抽取的結(jié)果如表３－１１圖３－７所示：??表３－１１機(jī)構(gòu)名抽取結(jié)果??Ｔａｂｌｅ?３－１１?Ｏｒｇａｎｚｉｔｉｏｎ?Ｎａｍｅｄ?Ｅｎｔｉｔｙ?Ｒｅｓｕｌｔｓ??Ｍｅｔｈｏｄ?Ｓｔａｎｆｏｒｄ?ＮＥＲ?ＢｉＬＳＴＭ＋ＣＮＮ??Ａｂｓｔｒａｃｔ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ?Ａｂｓｔｒａｃｔ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ??Ｐｒｅｃ?８１．２３％?８５．４５％?５２．４７％?９３．２７％??Ｒｅｃａｌｌ?５８．２７％?４０．３２％?８７．２１％?９５．３４％???ＦＩ?６７．８６％?５４．７９％?６５．５２％?９４．２９％????????????——??—?????

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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