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命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)可以从建筑领域的非结构化文本中抽取结构化的命名实体,其应用可以为建筑行业的不同决策者提供便利。近年来,NER的应用十分广泛,但在建筑领域NER的应用研究仍处于初期发展阶段。通过整理汇总近九年建筑领域NER的文献,用图表和Python生成的词云图两种形式对国内外的研究文献进行梳理。介绍NER在建筑全生命周期的应用,重点从建筑领域相关的数据获取方式、实体的标注方法进行总结。此外,还对目前建筑领域NER所使用的自主构建的数据集和研究的模型方法进行汇总。最后,对建筑领域的命名实体识别所存在的问题进行讨论,从数据集、建筑行业、建筑全生命周期三个方面提出问题并对其提出未来的展望。 相似文献
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针对基于语义的短文本相似度计算方法在短文本分类中准确率较低这一问题,提出了结合词性的短文本相似度算法(GCSSA)。该方法在基于hownet(“知网”)语义的短文本相似度计算方法的基础上,结合类别特征词并添加关键词词性分析,对类别特征词和其他关键词的词性信息给定不同关键词以不同的权值系数,以此区别各种贡献度词项在短文本相似度计算中的重要程度。实验表明,该算法进行文本相似度计算后应用于短文本分类中较基于hownet的短文本分类算法在准确率宏平均和微平均上提升4%左右,有效提高了短文本分类的准确性。 相似文献
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《上海市经济管理干部学院学报》2022,(1)
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