条件随机场

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基于机器学习的高分辨率遥感影像地理信息提取方法
《北京测绘》2025年第4期528-533,共6页王文龙 王可可 
国家自然科学基金(42261074)。
为保证高分辨率遥感影像信息提取结果的完整性,本文提出一种基于机器学习的高分辨率遥感影像地理信息提取方法。该方法采用色调、亮度和饱和度(HIS)空间变换技术,变换高分辨率地理遥感影像颜色空间,提升影像中目标的可分性;将变换后的...
关键词：机器学习 地理信息提取 特征图 级联条件随机场(CRF) 色调、亮度和饱和度(HIS)空间变换 
基于随机提示的中文法律领域命名实体识别
《计算机工程与设计》2025年第4期1167-1173,共7页周鹏 何军 
四川省科技重点研发基金项目(2019KJT0015)。
为解决中文法律领域命名实体识别面临的数据集稀缺和通用命名实体识别模型未充分利用BERT文本推理能力的问题,提出一种基于随机提示的命名实体识别方法。设计专用于法律领域的实体类型信息融合层,通过随机融合多角度的实体类型解释信息...
关键词：中文法律实体 深度学习 命名实体识别 随机提示 双向长短时记忆网络 序列标注 条件随机场 
基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法
《金属矿山》2025年第4期195-200,共6页王晓红 苏兵 韩红章 
江苏省产学研合作项目(编号:BY2022149);第五期江苏省职业教育教学改革研究重点课题(编号:ZCZ82)。
高分辨率遥感图像中的矿山目标具有复杂的形态、纹理和光照特征,给目标分割带来了挑战。为提高矿山目标分割精度和效率,提出了一种基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法。该算法首先利用超像素分割方法将遥感图像分割成若干块,...
关键词：高分辨率重建 矿区遥感图像 目标分割 深度学习模型 条件随机场 
面向单目深度估计的多层次感知条件随机场模型
《中国图象图形学报》2025年第3期824-841,共18页贾迪 宋慧伦 赵辰 徐驰 
国家自然科学基金项目(61601213);辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院校地科技合作培育项目(YJY-XD-2023-003)。
目的从单幅影像中估计景深已成为计算机视觉研究热点之一,现有方法常通过提高网络的复杂度回归深度,增加了数据的训练成本及时间复杂度,为此提出一种面向单目深度估计的多层次感知条件随机场模型。方法采用自适应混合金字塔特征融合策略...
关键词：单目深度估计 条件随机场 混合金字塔特征融合(HPF) 动态缩放注意力 层次感知适配器(HA) 
基于LERT和BiTCN的金融领域命名实体识别
《计算机技术与发展》2025年第3期125-132,共8页陈雪松 王璐瑶 王浩畅 
国家自然科学基金资助项目(61402099,61702093)。
针对传统的命名实体识别方法难以解决金融文本中一词多义且文本的语义特征提取不够充分的问题,提出了一种基于LERT-BiTCN-CRF的金融领域命名实体识别模型。首先,使用LERT模型对输入的金融文本进行预训练以生成相对应字符向量;然后,通过...
关键词：LERT模型 金融领域 命名实体识别 双向时间卷积网络 条件随机场 
燃气管道泄漏知识图谱构建与应用
《煤气与热力》2025年第3期I0034-I0041,I0046,共9页张季娜 王凡 周宏健 
中国石油前瞻性基础性战略性技术攻关项目“油气管道建设与完整性管理技术研究”(2021DJ2806)。
针对燃气管道领域特点,分析燃气管道领域知识图谱技术架构和多源数据,选取Bi-LSTM-CRF模型作为知识抽取模型,对燃气管道泄漏相关的资料进行知识抽取,定义关系类型,明确实体间关系,并利用Neo4j图数据库存储,构建燃气管道泄漏知识图谱。...
关键词：燃气管道泄漏 双向长短期记忆网络条件随机场模型 知识图谱 
基于双向长短时记忆网络的地铁应急知识抽取与推理
《同济大学学报(自然科学版)》2025年第3期420-429,共10页叶雨涛 王鹏玲 徐瑞华 肖晓芳 葛健豪 
国家自然科学基金联合基金(U2368216);国家自然科学基金青年科学基金(72101184);上海市自然科学基金(23ZR1467400)。
为解决文本类地铁应急处置流程存在的流程顺序关系不明确、流程执行人员模糊等问题,提出了基于BiLSTM-CRF(Bidirectional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)的地铁应急处置知识抽取与推理方法。首先,利用BiLSTM-CRF方...
关键词：地铁应急处置 知识图谱 条件随机场的双向长短时网络 TransD模型 知识抽取 
融合数据增强的互花米草入侵关联要素实体识别方法
《计算机工程与设计》2025年第2期603-609,共7页李忠伟 张文丰 李永 李明轩 
自主创新科研计划基金项目(理工科)-战略专项(22CX01004A)。
为解决互花米草入侵领域的训练数据匮乏,存在实体特征提取不准确的问题,提出一种融合数据增强的互花米草入侵关联要素识别深度学习模型。将训练数据采用同类实体随机交叉互换的方法进行数据增强,利用BERT预训练获得互花米草入侵关联要...
关键词：命名实体识别 互花米草入侵 深度学习 数据增强 预训练模型 双向长短期记忆网络 条件随机场 
伪标签置信度调控结直肠癌病理图像半监督语义分割
《光学精密工程》2025年第4期591-609,共19页徐晗晗 张印辉 何自芬 刘珈岑 李振辉 吴琳 史本杰 
国家自然科学基金(No.62061022,No.62171206);装备智能运用教育部重点实验室开放基金项目(No.AAIE-2023-0203)。
为了改善结直肠癌病理图像半监督语义分割任务中存在的低置信度伪标签利用不充分、高置信度伪标签准确性亟需优化和伪标签类别不平衡等问题,本文提出了一种伪标签置信度调控方法,旨在实现结直肠癌病理图像的高质量多类别半监督语义分割...
关键词：结直肠癌病理图像 半监督语义分割 教师-学生模型 一致性正则化 条件随机场 数据增强 
基于条件随机场的多标签学习
《计算机科学与应用》2025年第2期200-208,共9页张雨舒 陈琳琳 何强 
国家自然科学基金(12301581);北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202210016002)。
多标签学习的目标是为每个样本分配一个或者多个标签的集合。在实际应用中,多标签之间通常存在复杂的依赖关系,这为模型的构建带来了挑战。通过将多标签学习问题转化为序列标注问题,能够充分利用标签之间的顺序依赖性,为多标签学习提供...
关键词：多标签学习 条件随机场 标签依赖性 
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