抽取

摘要： 近年来知识图谱广泛应用于在线智能学习系统,在知识图谱的自动构建过程中,关键词抽取是其首要环节。在当前众多关键词抽取方法中TextRank算法应用最为广泛。在线学习系统有大量视频学习资源,而目前的关键词抽取方法主要用来处理论文、新闻报道等文本资源。为从视频学习资源中抽取关键词,在TextRank算法基础上,提出一种改进的关键词抽取方法TW-TextRank。首先通过语音识别把视频资源转换为文本,然后获取关键词在视频中的时长并计算权重,最后进行关键词抽取和排序。实验以8门C语言教学视频作为素材,和传统TextRank算法进行比较,结果表明TW-TextRank算法对召回率和F值有较为明显的提升效果,在视频资源的知识图谱构建方面有较强实用性。

摘要： 为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法。使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后向匹配算法做进一步处理,使提取的关键词更具语义完整性。实验结果表明,该方法在数据集上的关键词抽取效果有了显著提升,可读性更强,验证了所提方法的有效性。

摘要： 针对TextRank算法在抽取篇章关键词时忽略句法信息、主题信息等问题,提出基于句法分析与主题分布的篇章关键词抽取模型(S-TAKE)。模型分为段落和篇章两阶段递进抽取篇章关键词,首先以段落为单位,结合词共现、语法及语义信息抽取段落关键词;然后根据段落主题对段落聚类,形成段落主题集;最后根据段落主题分布特征抽取篇章关键词。在公开的新闻数据集上,模型的抽取效果较原始TextRank提升了约10%。实验结果表明,S-TAKE的抽取效果有了明显提升,证明了语法信息及主题信息的重要性。

摘要： 为了解决大规模相控阵天线和宽带相控阵需要对阵元间或者子阵间高精度相位时延补偿问题;该文对一种基于高阶内插抽取滤波实现高精度相位时延的方法进行了仿真及实现。

摘要： 各类应用领域的文本数据日益增多,如何从这些海量数据中迅速准确地提取核心内容,已成为关键词抽取的主要任务.提出一种基于词和文档嵌入的关键词抽取方法,通过计算单词与文档在同一维度上的向量表示,得出每个单词与文档之间的语义相似度,将其作为无向图中每个单词节点的初始权重.接着使用带语义偏向的随机游走策略,计算出每个单词以及候选词的分值.最后选取得分较高的前N个候选词作为最终关键词.在公开数据集上的实验结果表明,该算法在准确率、召回率、F值上均超过现有的主流关键词抽取方法,极大提高了关键词自动抽取的效率.

摘要： [目的]利用CRF模型处理序列标注问题的优势,通过将词性信息和CRF模型融入BiLSTM网络,实现期刊关键词的自动抽取.[方法]将关键词抽取问题视为一个序列标注问题.对期刊文本进行分词和词性标注的预处理;对预处理后的文本使用Word2Vec模型进行Word Embedding向量化,获取字词的向量表达式;使用BiLSTM-CRF模型进行关键词的自动抽取.[结果]使用融合词性的BiLSTM-CRF网络,在采集的知网期刊文本上进行实验,在简单关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升3％;在复杂关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升12％.[局限]期刊关键词抽取模型无法准确抽取复杂关键词,需要针对复杂关键词层面进一步提升模型性能.[结论]融合词性的BiLSTM-CRF模型与传统方法相比,具有较高的识别准确率,是一种有效的关键词抽取方法.

摘要： 实现铁路行业海量的铁路科技信息资源有效地组织管理并提供智能化、专业化的检索和服务,已经成为科研人员迫切期望解决的问题.关键词自动抽取技术是实现信息的智能检索和标引分类的核心技术,本文提出了一种改进TextRank的关键词抽取算法应用于铁路文献关键词的抽取,该算法融合多个特征因素改进词汇节点的初始权重设置,并利用Word2Vec训练的词向量表征改进词节点间的转移概率.实验结果表明:本文所提出的关键词抽取算法相对于经典的TextRank和TF-IDF算法在准确率,召回率以及F值上都有较大的提升.与TextRank相比,F值提升了13.9％.

摘要： 【目的】利用CRF模型处理序列标注问题的优势,通过将词性信息和CRF模型融入BiLSTM网络,实现期刊关键词的自动抽取。【方法】将关键词抽取问题视为一个序列标注问题。对期刊文本进行分词和词性标注的预处理;对预处理后的文本使用Word2Vec模型进行Word Embedding向量化,获取字词的向量表达式;使用BiLSTM-CRF模型进行关键词的自动抽取。【结果】使用融合词性的BiLSTM-CRF网络,在采集的知网期刊文本上进行实验,在简单关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升3%;在复杂关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升12%。【局限】期刊关键词抽取模型无法准确抽取复杂关键词,需要针对复杂关键词层面进一步提升模型性能。【结论】融合词性的BiLSTM-CRF模型与传统方法相比,具有较高的识别准确率,是一种有效的关键词抽取方法。

摘要： 低通抽取结构的软件无线电接收机模型在高取样率输入时,数字滤波器需要提供很高的运算速度,对实时处理极为不利.为了降低硬件数据运算要求,有效提高接收机的实时处理能力,同时提升硬件运行稳定性,提出了一种基于多相滤波的软件无线电接收机结构,为高取样率实时处理系统提供了可实现方案.算法分析和仿真结果表明,该结构具备实时性强、稳定性好及运算精度高的特点.

摘要： 近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升.然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构.依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法.该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本内容实现自动化解析,解决了数据集生成难的问题.此外,通过对BERT模型的优化调整,解决了以往实体关系的抽取需依赖大量资源计算的问题.

摘要： 数字中频处理技术是目前发展最迅速的一项技术,中频数字化接收机已经成为现代雷达、通信、测控系统的重要组成部分。本文介绍了多通道数字中频方案的设计和硬件实现方法,着重介绍了在FPGA中实现下变频器和抽取滤波以及总线控制等关键技术。最后,测试验证数字中频接收机能正常工作,满足系统指标要求。

摘要： 本发明公开了一种制氧分子筛系统中吸附剂的抽取装置，其包括：真空抽吸装置、抽取主管、氧化铝储料罐、分子筛储料罐和吸附器和六根抽取支管，所述抽取主管包括一个出口端和两个入口端，抽取主管的出口端与真空抽吸装置连通，抽取主管的两个入口端分别与氧化铝储料罐和分子筛出料罐连通，所述吸附器通过抽取支管与分子筛储料罐和氧化铝储料罐同时连通。本发明具有的有益效果：1、能够快速完成填料抽取作业，节约检修时间及检修成本；2、有效保证抽取的均匀性，进而保护吸附器内部结构不受损，同时，两种填料不会混合，便于回收再利用；3、抽取填料时无需人工高空作业、反复插拔管道、切换抽取通道，降低了劳动强度，提高了作业安全性。

摘要： 本发明提供一种流体抽取装置，在保持气密的状态下连结瓶子B和流体抽取装置(60)，向上述两者供给用于防止劣化的气体，同时可仅抽出所定量的葡萄酒等的流体。由此，一旦瓶子开盖后，可不使葡萄酒等的流体的品质下降地分多次抽出。而且，在葡萄酒吧等中，可将装有葡萄酒等的多个瓶子的流体抽取装置(60)安装在陈列台上陈列。

摘要： 本申请实施例提供了训练事件抽取模型、事件抽取的方法和目标事件抽取模型，该方法包括：对目标事件抽取模型的第i次训练过程包括如下步骤：根据所有实体标签获取目标训练文本编码，并且获取所有论元角色编码；将所述目标训练文本编码和所有论元角色编码通过注意力机制模块进行融合，获得融合论元角色编码和融合训练文本编码；基于所述融合论元角色编码对事件检测模块进行训练，以及基于所述融合训练文本编码对论元分类模块进行训练；其中，i为大于或等于1的整数。通过本申请的一些实施例能够实现无需使用触发词即可实现事件抽取任务，同时能够提高事件抽取任务的准确率。

摘要： 本发明涉及一种用于抽取容纳在过程容器(21)中的流体(22)样品的可运输样品抽取容器(1)，所述样品抽取容器能够在样品抽取位置(PS)与运输位置(TS)之间调整。在所述样品抽取位置(PS)，布置在所述样品抽取容器(1)的第一端部区段(2)上的至少一个可关闭开口(3)开放，该至少一个开口(3)通向所述样品抽取容器(1)的内部，并且在所述运输位置(TS)，布置在所述内部中的样品室(4)以流体密封方式关闭，其中，所述样品抽取容器(1)能够插入到活动式锁配件(5)中。本发明还涉及一种包括所述样品抽取容器(1)和锁配件(5)的样品抽取系统(11)以及用于使用该样品抽取系统(11)抽取样品的方法。

摘要： 本发明的调度车辆抽取服务器、调度车辆抽取单元、调度车辆抽取方法以及调度车辆显示终端计算从用户位置到用户与调度车辆会合的会合地点的用户的移动时间、以及从自用户进行车辆调度请求起到乘上调度车辆为止的时间减去用户的移动时间而得到的用户的等待时间，基于移动时间和等待时间来抽取调度车辆。

摘要： 本发明公开了一种制氧分子筛系统中吸附剂的抽取装置，其包括：真空抽吸装置、抽取主管、氧化铝储料罐、分子筛储料罐和吸附器和六根抽取支管，所述抽取主管包括一个出口端和两个入口端，抽取主管的出口端与真空抽吸装置连通，抽取主管的两个入口端分别与氧化铝储料罐和分子筛出料罐连通，所述吸附器通过抽取支管与分子筛储料罐和氧化铝储料罐同时连通。本发明具有的有益效果：1、能够快速完成填料抽取作业，节约检修时间及检修成本；2、有效保证抽取的均匀性，进而保护吸附器内部结构不受损，同时，两种填料不会混合，便于回收再利用；3、抽取填料时无需人工高空作业、反复插拔管道、切换抽取通道，降低了劳动强度，提高了作业安全性。

摘要： 本发明公开了一种可变抽取倍数的低消耗数字抽取滤波器组和数字抽取滤波方法，用于数据的滤波和抽取，该滤波器组包括：第一级为级联梳状积分滤波器，用于实现大倍数的抽取动作；第二级为至少一级的半带滤波器，用于实现第二级抽取动作；第三级为补偿滤波器，用于补偿通带衰减并进行滤波抽取动作，所述第一级为可变抽取倍数、非递归形式的级联梳状积分滤波器。该方法包括：确定抽取率与抽取滤波器组的系统结构；分解级联梳状积分滤波器的传递函数；选取达到要求的抽取率进行组合，并对级联梳状积分滤波器、半带滤波器和补偿滤波器进行多相分解。本发明的积极效果：可减少工作在高频附近的寄存器数目，减少资源消耗，减少功耗。

摘要： 本发明涉及一种类似文章的抽取方法，能够自动制作可根据分析人员以特定的信息源为基础采样得到的目标文本来高精度地进行文本收集(分类)的关键词的组合即分类规则。在多个采样文章组(211)和抽取对象文章组(212)之间，关于从采样文章组(211)抽取出的多个词素组，在(103)～(105)中按照这些出现文章数接近的(类似度大)顺序来缩小抽取对象文章组使得只包含各词素，该处理在(106)的控制下被重复执行，从抽取对象文章组(212)高效地抽取与采样文章组(211)类似的文章。

摘要： 一种图像抽取装置，具备：场景变化图像抽取部(12)，其使用规定的抽取条件从连续的图像列中抽取场景变化图像；显示部(3)，其显示场景变化图像的附近图像；操作历史记录获取部(14)，其获取场景变化图像和附近图像中的接受了规定的浏览操作的图像的图像信息以及操作的历史记录信息；以及抽取条件变更部(15)，其使用由操作历史记录获取部(14)获取的图像信息以及操作的历史记录信息来变更上述抽取条件，其中，场景变化图像抽取部(12)使用由抽取条件变更部(15)变更后的抽取条件来重新抽取场景发生变化的图像。

摘要： 一种图像中的人物候选区域抽取方法，判别含有人物像的图像的上下方向，根据该判别结果把所述图像校正为实际的上下方向，然后对由构成该图像的纵横像素列构成的纵线和横线，求出各自的图像特征量的方差值，在所述纵线方向和横线方向分别选择各自的图像特征量的方差值超过阈值的区域，抽取所选择的各个线方向的区域彼此重合的图像中的区域。由此，可以稳健快速地抽取图像中含有人物像的区域。