【摘 要】
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科研人才的发现和挖掘不仅可为学者画像、研究领域热度分析、科研成果预测等诸多环节提供基础信息支撑,也是提升精准服务科研人才和推动前沿科技智能化水平的关键技术.针对传统机器学习算法对科研人才领域命名实体识别准确效率低、高度依赖语料库以及分词不准确等问题,文中面向科研人才的基础属性和科研属性,对该领域命名实体进行了类别和标注符号的定义,形成了7大类共计19小类的命名实体.通过使用BERT模型生成词向量,结合BiLSTM对上下文关系的记忆能力和CRF对标注规则的学习能力,构建了面向科研人才领域的命名实体识别BER
【机 构】
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南京信息工程大学 管理工程学院,江苏 南京 210044;南京传媒学院 传媒技术学院,江苏 南京 211172;南京信息工程大学 管理工程学院,江苏 南京 210044;中国人民解放军31102部队,
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科研人才的发现和挖掘不仅可为学者画像、研究领域热度分析、科研成果预测等诸多环节提供基础信息支撑,也是提升精准服务科研人才和推动前沿科技智能化水平的关键技术.针对传统机器学习算法对科研人才领域命名实体识别准确效率低、高度依赖语料库以及分词不准确等问题,文中面向科研人才的基础属性和科研属性,对该领域命名实体进行了类别和标注符号的定义,形成了7大类共计19小类的命名实体.通过使用BERT模型生成词向量,结合BiLSTM对上下文关系的记忆能力和CRF对标注规则的学习能力,构建了面向科研人才领域的命名实体识别BERT-BiLSTM-CRF模型.模型在包含6134条科研咨询语料库中进行了训练和参数微调,对网络爬取的科研人才相关数据上测试结果表明,该模型取得了较好的识别效果.
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对1.0 mm厚度的S43932不锈钢冷轧板分别进行88、101、132、188J/mm的钨极氩弧焊焊接,研究了焊接区的显微形貌和相组成.详细分析了垂直焊缝、平行焊缝和带缺口焊缝试样的拉伸性能及焊缝杯突试验结果,当热输入为101 J/mm时,焊接接头具有最佳的拉伸及成形性能匹配,之后随热输入＞101 J/mm,焊接接头抗拉强度和埃里克森杯突值急剧下降.焊接接头良好的力学性能与焊接区小尺寸晶粒的形成及大量富Ti(Nb,Ti)(C,N)相的析出有关.
耐火抗震螺纹钢要求600℃≥1 h的高温屈服强度不能低于常温屈服强度的2/3.本文研究了 Cr-Mo-Nb 钢的耐火抗震螺纹钢的20℃和600℃力学性能.结果表明,开发的0.21％C,0.40％Si,1.25％Mn,0.32％Cr,0.40％Mo,0.015％Nb钢,在20℃室温时,屈服强度在400～520 MPa,强屈比大于1.25,在600℃高温时,屈服强度为316 MPa,高温屈服强度与室温屈服强度的比值达到0.71,并且高温屈服强度比标准要求2/3值高18 MPa,满足耐火抗震螺纹钢要求.
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