【摘 要】
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为了明确大气污染物、污染源、影响因素、评价指标、危害等之间的关系,分析大气污染传播路径,建立了一个较为清晰、完善的大气污染领域本体.首先,基于机器学习和自然语言处理
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京工业大学区域大气污染控制北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702021),北京市自然科学基金资助项目(4174082,4182040),北京市教育委员会科技计划资助项目(SQKM201710005021)
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为了明确大气污染物、污染源、影响因素、评价指标、危害等之间的关系,分析大气污染传播路径,建立了一个较为清晰、完善的大气污染领域本体.首先,基于机器学习和自然语言处理等技术,提出一种基于注意力机制的序列标注联合抽取实体关系的方法,在双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型中加入注意力机制,并将实体和关系联合标注,从而进行实体关系抽取.其次,结合词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)核心概念挖
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