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为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。 相似文献
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《黑龙江环境通报》2014,(35)
伴随着教师教育理念的不断深化与完善,急需形成新建本科院校教师教育课程建设标准,建立一套科学合理的评价指标体系对教师教育课程进行客观理性的评价。本研究以凯里学院为例,在总结和借鉴国内外相关研究的基础上,结合本校的具体实践,以教师、在校生为调查对象,对其教师教育课程实施中存在的问题进行梳理,总结出教师素质指标——实现教师教育类课程目标的基本要求;教师教育类课程改革——实现教师教育类课程目标的核心;教师专业技能训练——实现教师教育类课程目标的关键;教育实习——教育理论和教学基础技能转化为实践教学能力的桥梁;课程目标评价——实现教师教育类课程目标的不二法宝五个方面,以供参考。 相似文献
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