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| 1 | 基于Senna-BiLSTM-CRF的测井实体抽取方法研究显示文摘实体抽取是构建知识图谱极为重要的过程,实体抽取的质量将直接决定构建的知识图谱的质量。为了更好地构建测井领域知识图谱,该文对测井命名实体抽取的方法进行研究。针对在测井领域知识图谱构建过程中尚无公开数据集可用的情况,收集了部分测井领域相关的非结构化文本数据,并对其中的测井实体进行人工标注,构建了测井领域知识图谱命名实体抽取数据集。基于该数据集,提出使用Senna词向量-BiLSTM-CRF的方法对测井非结构文本数据中的命名实体进行抽取,降低数据标注的难度,提高训练效率。实验结果表明使用Senna词向量-BiLSTM-CRF的方法能够比较有效地完成对测井领域实体抽取的任务,该方法在构建的测井命名实体抽取数据集上的准确率达到了84.87%,召回率达到了81.62%,F1值达到了83.22%,优于对比的BiLSTM-CRF和词向量-BiLSTM-CRF。 | 尚福华 金泉 曹茂俊 | 2021 | 计算机技术与发展2021，31，12： | 2 |
| 2 | 基于知识的试油方案协同设计方法应用研究显示文摘为解决试油三项设计系统在实际应用中因认知水平、知识水平和实际需求不同导致的设计方案差异大、标准不统一的问题,如何以一种形式化、标准化的方式来表示试油方案设计领域知识,实现方案标准统一化,提高试油方案协同设计系统的智能性是面临的一个重要问题。在研究试油方案协同设计工作流的基础上引进知识的概念,将试油领域本体与试油方案协同设计的具体应用需求相结合提出了一种基于知识的试油方案协同设计方法。该方法介绍了试油领域本体构建、应用以及协同工作流构建等技术和方法,利用统一的知识表示,使知识与试油方案协同设计业务流程紧密关联,很好地解决了实际应用中方案标准统一化以及知识重用性的问题。目前系统在使用中,提高了方案设计的准确性和设计效率。 | 尚福华 戴语涵 解红涛 杜睿山 | 2021 | 计算机技术与发展2021，31，1： | 0 |
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