基于轻量级本体的雨花英烈群体特征构建与分析研究

[目的/意义]雨花英烈精神是中国共产党新民主主义革命精神的重要组成和代表,雨花英烈的原始革命文献是记录雨花英烈精神的重要来源与载体,利用内容标注、特征构建等文本处理技术对文献内容进行深度挖掘,既有助于弘扬革命文化,赓续红色血脉,也有益于开拓技术应用对象,促进技术水平提升。[方法/过程]本文以雨花英烈相关原始文献为数据来源,以雨花英烈为对象构建雨花英烈轻量级本体,以此作为雨花英烈群体特征描述框架,基于领域词表及触发词特征从雨花英烈革命文献中抽取本体中相关实例,实现对雨花英烈多维属性的形式化特征构建。雨花英烈轻量级本体的类别及属性描述了雨花英烈群体特征框架,通过对抽取的本体实例的数据分析,则可实现对雨花英烈群体特征的数据分析。[结果/结论]通过对雨花英烈基本信息、革命活动及狱中斗争的有关文本内容的统计分析,从数据角度进一步揭示了雨花英烈的群体特征,包括受教育程度高、牺牲年龄小,长期在国民党统治中心坚持斗争,坚守信仰,对党忠诚,满怀修齐治平的家国情怀,自觉践行对高尚的道德追求等。运用轻量级本体等本文量化分析方法有助于具象化地呈现雨花英烈的崇高理想信念、高尚道德情操以及为民牺牲的大无畏精神内涵。本文对于创新雨花英烈精神的呈现方式与传播效果有一定参考价值。     

基于本体故障树的关键机组诊断决策研究

为了满足石化企业连续性工作设备或机组在发生故障后对故障原因进行快速定位的要求，将本体先进的知识表示方法引入到成熟的故障树研究中，提出了基于本体的故障树构建方法，并通过对生成的故障树进行定量分析，计算出故障判明效时比，以其从大到小的顺序为依据找到故障诊断最优路径，实现了本体和故障树的优势结合.该方法在知识共享和重用的基础上，实现对故障的快速诊断定位，从而提高了故障诊断效率，减少了企业的生产维护成本.     

融合Albert模型的珍稀濒危植物知识图谱的构建

针对珍稀濒危植物形态特征、分类等级、濒危系数、保护措施等知识不明确的问题，设计了文本融合轻量级双向转换编码表示模型(Albert)的知识抽取模型框架，实现批量抽取珍稀濒危植物知识，从而构建珍稀濒危植物知识图谱：1) 在现存一般性植物本体的基础上，采用自顶向下的方式构建珍稀濒危植物本体，得到5个体系，即物种分类体系、生长形态特征体系、命名体系、保护现状体系和生态习性体系；2) 采取Albert预训练模型来增强下游任务模型输入向量的珍稀濒危植物属性描述文本语义的表征能力；3) 利用BiLSTM–CRF模型和BiGRU–Attention模型分别实现命名实体识别和关系抽取。在珍稀濒危植物数据测试集上对模型的有效性进行验证，结果表明，命名实体识别模型和关系抽取模型的召回率和准确率的调和平均值(F1)值分别达到98.07%和93.76%，将得到的大量的实体和关系所形成的三元组存储在图数据库Neo4j中，完成珍稀濒危植物知识图谱的可视化展示。