条件随机场

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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 
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 
ERNIE和序列标注结合的中文文本检错纠错
《天津理工大学学报》2025年第1期83-89,共7页左壮壮 王法玉 陈洪涛 
国家重点研发计划(2021YFC3300402);天津理工大学教学研究与改革项目(YB22-12)。
针对中文文本检错纠错研究任务,提出了基于知识增强的自然语言表示模型(enhanced representation through knowledge integration, ERNIE)与序列标注结合的中文文本检错纠错模型。该模型由检错和纠错两部分组成,检错阶段ERNIE使用全局...
关键词：中文文本检错纠错 基于知识增强的自然语言表示模型 序列标注 双向长短期记忆网络 条件随机场 多策略纠错 
基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测
《计算机应用与软件》2025年第1期137-142,204,共7页余志宏 储露露 马云鹏 周亚琴 李庆武 
国家自然科学基金项目(62001156);江苏省重点研发计划项目(BE2018066)。
鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的...
关键词：输电线路鸟窝检测 视觉显著性检测 计算机视觉 多特征融合 条件随机场 
机床夹具设计知识图谱构建及应用
《机电工程》2025年第1期106-116,共11页张称心 孙家盛 段阳 
四川省科技计划项目(2023YFG0193)。
针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题,提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先,将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类,利用本体建模语言(OWL...
关键词：机械设计 智能设计 知识图谱 知识抽取 知识融合 本体建模语言 双向长短期记忆网络-条件随机场算法 图形数据科学算法 
融合多阶段特征的中文命名实体识别模型
《计算机工程与设计》2025年第1期37-43,共7页杨先凤 范玥 李自强 汤依磊 
国家自然科学基金项目(61802321);四川省科技厅重点研发计划基金项目(2020YFN0019)。
针对中文命名实体识别中未充分利用完整的文本表示和语句特征的问题,提出一种融合多阶段特征的中文命名实体识别模型(LM-CNER)。采用全局注意力机制文本融合字符级嵌入与其预训练词向量,同时获取字符级特征和单词级特征。采用翻转长短...
关键词：命名实体识别 翻转长短时记忆网络 注意力机制 编码器 预训练词向量 多阶段特征 条件随机场 
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