一种多结构及文本融合的网络表征方法-计算机科学

认知心理学简答题整理认知心理学简答题认知心理学的涵义：20世纪50年代，认知心理学作为认知科学的核心学科之一，成为继行为主义之后心理学的第二次革命。

1967年美国奈塞尔发表《认知心理学》标志其确立。

20世纪80年代，完整的认知心理学体系基本形成。

20世纪90年代，联结主义理论和多功能系统理论，大大促进了认知心理学对人的心理过程微观结构的探索。

信息加工工的认知心理学认为，人类认知过程的本质是信息加工过程。

认知心理学的起源：1、认知心理学兴起的内部原因。

1879年冯特建立第一个心理学实验室，标志脱离哲学正式成为一门科学。

铁钦纳，受冯特影响并继承，产生第一个学派：构造主义心理学。

华生的行为主义否认人的内部心理活动，使心理学成为了“无头脑的心理学”。

托尔曼把控制行为反应输出的内部因素－中介变量引入到对有机体的行为研究中。

赫尔等把中介变量作为心理学研究的对象，特别是推向到人的高级心理活动过程的研究。

2、现代科学技术对认知心理学的巨大影响。

兴起于20世纪50年代中期。

1967年，奈塞尔《认知心理学》。

重要影响的科学：语言学研究的新进展，推动了认知心理学的产生。

信息论思想的渗透，为信息加工心理学的产生与发展奠定了基础（申农的通讯科学理论）。

计算机科学是当代认知心理学产生与发展的最重要条件。

认知心理学研究范围：①人类内部心理活动过程②个体认知的发生和发展③人的心理事件、心理表征和信念、意向等心理活动。

对人认知活动的三种理解第一种理解，认知活动是人脑对信息的加工过程。

第二种理解，认知活动是人脑对符号的处理过程。

第三种理解，认知活动是问题解决过程。

（以上是对认知心理活动的不同理解，从不同角度探讨了人类认知活动过程的实质，它们都是当代认知心理学的基本观点）符号操作系统的功能①输入符号（输入）②存储符号（储藏）③建立符号结构（加工、整合）④条件性迁移（条件传递）⑤复制符号（复制）⑥输出符号（输出）由符号操作系统范式得出三点推论：1既然人具有智能，它就一定是一个完整的符号操作系统。

基于大语言模型知识增强和多特征融合的中文命名实体识别方法目录一、内容概括 (2)二、背景知识介绍 (2)1. 中文命名实体识别概述 (3)2. 大语言模型知识增强技术 (4)3. 多特征融合技术 (5)三、基于大语言模型的知识增强技术细节 (6)1. 数据预处理 (7)2. 模型选择与训练 (8)3. 知识增强策略设计 (10)4. 模型优化与性能提升 (11)四、多特征融合策略的实现细节 (12)1. 特征选择和提取 (13)2. 特征融合方法选择 (13)3. 特征融合策略的优化和改进 (15)五、基于大语言模型和多特征融合的中文命名实体识别方法的具体实施步骤161. 数据集准备与处理 (17)2. 构建和训练大语言模型 (17)3. 特征提取与融合策略设计 (18)4. 模型训练和评估流程 (19)一、内容概括采用多特征融合的方法，将多种特征信息融合在一起，包括词性特征、结构特征、上下文特征等。

这些特征有助于模型更全面地捕捉命名实体的特征，提高识别准确性。

通过构建训练集和验证集，并在训练集上进行迭代训练，不断优化模型参数。

在验证集上评估模型的性能，根据评估结果调整模型结构或参数，以达到最佳识别效果。

本文提出的方法通过结合大语言模型的知识增强和多特征融合技术，有效提高了中文命名实体识别的性能，为中文自然语言处理领域的发展提供了有益的参考。

二、背景知识介绍随着自然语言处理技术的不断发展，中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的重要分支，在信息抽取、知识图谱构建、机器翻译等领域发挥着越来越重要的作用。

命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等，这些实体通常携带大量丰富的语义信息和业务价值。

传统的中文命名实体识别方法主要依赖于基于规则的方法和统计学习方法。

随着大规模预训练模型（如BERT、GPT等）的出现，基于深度学习的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。

2024年年初，OpenAI在官网正式发布了自定义GPT商店，意味着全球用户可以分享自己的自定义C h a t G P T 助手，属于大模型应用商店的时代悄然来临。

基于此，跨领域技术的融合应用将形成新的行业应用平台，人工智能正在改变科学技术的发展生态。

人工智能驱动的科学研究（AI for Science，简称“AI4Science”或“AI4S”），是大数据时代以机器学习（Machine Learning）为代表的人工智能技术与科学研究深度融合的产物，其通过学习、模拟、预测和优化自然界与人类社会的各种现象和规律来解决各类科研难题，推动科学发现和创新。

“范式”这一概念最初由美国科学哲学家托马斯·库恩在其《科学革命的结构》中提出，指的是常规科学所依赖的理论基础和实践规范。

图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）将近代以来的科学研究划分为经验范式、理论范式、计算范式和数据密集型范式，分别源于对自然现象的观察和实验总结、对自然界某些规律做出原理性的解释、通过计算模型与系统模拟进行复杂过程的科学研究、数据驱动得到新的结论。

如今，这种智能技术与科学研究相结合的AI4S被业内称为“第五范式”，并逐步在业界和学界达成共识。

作为科学研究数字化和自动化转型的中坚力量，AI4S在深度学习技术、理解高维数据和解析复杂系统方面远胜人类。

当前，AI4S在物理学、生命科学、材料科学和地球科学等领域中的知识发现和成果优化能力惊人，基于多领域整合和人机协作的智能科学新范式：AI for Science 的启示文 胡启元近日，科技部与自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，探索人工智能驱动的科学研究新范式，加速迈向交叉学科大发展时代，这对增强国家竞争力具有重要意义。

在人工智能的促进下，新的科学研究范式正在形成。

动了AI的技术进步。

ＡＩ　ｆｏｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ在科学领域的应用　人工智能第三次浪潮兴起后，人们一直在探在药物研发方面，价值。

北京大学学报( 自然科学版 )2021年第57卷总目次基于语义对齐的生成式文本摘要研究 ·········································································· 吴世鑫黄德根李玖一 (1)一种基于多任务学习的多模态情感识别方法 ···························································· 林子杰龙云飞杜嘉晨等 (7)中文机器阅读理解的鲁棒性研究 ············································································· 李烨秋唐竑轩钱锦等 (16)基于细粒度可解释矩阵的摘要生成模型 ···································································· 王浩男高扬冯俊兰等 (23)基于Masked-Pointer的多轮对话重写模型 ·································································· 杨双涛符博于晨晨等 (31)开放域对话系统的抗噪回复生成模型 ···················································································· 朱钦佩缪庆亮 (38)具有选择性局部注意力和前序信息解码器的代码生成模型 ············································ 梁婉莹朱佳吴志杰等 (45)基于分层序列标注的实体关系联合抽取方法 ··························································· 田佳来吕学强游新冬等 (53)基于Transformer局部信息及语法增强架构的中文拼写纠错方法 ············································· 段建勇袁阳王昊 (61) . All Rights Reserved.复述平行语料构建及其应用方法研究 ···································································· 王雅松刘明童张玉洁等 (68)融合物体空间关系机制的图像摘要生成方法 ······························································ 万璋张玉洁刘明童等 (75)无监督的句法可控复述模型用于对抗样本生成 ························································ 杨二光刘明童张玉洁等 (83)基于深度学习的实体链接研究综述 ······································································· 李天然刘明童张玉洁等 (91)海域天然气水合物开采的4C-OBC时移地震动态监测模拟 ················································ 朱贺何涛梁前勇等 (99)微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例 ·················································· 王哲麟师永民潘懋等 (111) 不同分辨率下青藏高原对大西洋经向翻转流影响的耦合模式研究·····································邵星杨海军李洋等 (121)深圳河湾流域溢流污染规律及其对海湾水质的影响 ······················································ 程鹏李明远楼凯等 (132)中国东部水稻土壤丁酸互营降解微生物的地理分布格局 ·················································· 费媛媛焦硕陆雅海 (143)1982—2014 年华北及周边地区生长季NDVI变化及其与气候的关系 ······························· 张新悦冯禹昊曾辉等 (153)模型结构与参数化差异对蒸散发估算的影响 ························································· 赵文利熊育久邱国玉等 (162)基于需求的京津冀地区生态系统服务价值时空变化研究 ············································· 唐秀美刘玉任艳敏等 (173)2007—2016年中国省域碳排放效率评价及影响因素分析——基于超效率SBM-Tobit模型的两阶段分析 ························································ 宁论辰郑雯曾良恩 (181)I北京大学学报(自然科学版) 第 57 卷 第 6 期 2021 年 11 月II 环境规制对工业绿色全要素生产率的影响——短期偿债能力的中介效应 ·········································································· 刘锦慧 邹振东 邱国玉 (189) 胰岛炎症导致的2型糖尿病发病过程的动力学模型及治疗策略······································ 林智立 雷蕾 李长润 等 (199) 内部充放电监测器仿真及地面实验研究 ································································ 宋思宇 于向前 陈鸿飞 等 (209) 保定‒雄安地区近地面大气流动与轨迹输送特征 ························································· 栗涵舸 蔡旭晖 康凌 等 (215) 巢湖地区早三叠世晚斯密斯亚期含鱼化石碳酸盐岩结核的地球化学特征及其地质意义 ········ 于鑫 孙作玉 孟庆强 等 (225) 结合序贯平差方法监测地表形变的 InSAR 时序分析技术·················································王辉 曾琪明 焦健 等 (241) 北方农牧交错带草地土壤微生物量碳空间格局及驱动因素 ········································ 陈新月 姚晓东 曾文静 等 (250) 基于 GIS 的全球农业开发潜力和人口承载力分析 ······················································· 梁书民 刘岚 崔奇峰 等 (261) 短程硝化–厌氧氨氧化在实际垃圾渗滤液处理工程中的启动运行研究 ······························ 初永宝 赵少奇 刘生 等 (275) 唐河地下水有机氯农药(OCPs)的分布特征及风险评估 ······················································ 张敏 王婷 杨超 等 (283) 城市市政基础设施投资与经济发展的空间交互影响 ···················································· 储君 刘一鸣 林雄斌 等 (291) 碳纳米管对天然有机质氯化消毒副产物生成的影响 ················································· 李慧敏 陈学姣 尤明涛 等 (299) 利用简化空气质量模型快速构建臭氧生成等浓度曲线及其应用······································ 杜云松 黄冉 王馨陆 等 (311) 基于深度神经网络的城市典型乔木日内蒸腾特征模拟研究 ········································ 赵文利 邱国玉 熊育久 等 (322) 黄河上游重金属元素分布特征及生态风险评价 ·····························································张倩 刘湘伟 税勇 等 (333) 化工企业污染物影子价格的估计——基于参数化的方向性距离函数 ··················································································· 陈醒 徐晋涛 (341) 汉江流域河网分级特征研究 ··················································································· 黄子叶 王易初 倪晋仁 (351) 植物残体输入改变对樟子松人工林土壤呼吸及其温度敏感性的影响····························· 何可宜 沈亚文 冯继广 等 (361) 那仁郭勒河流域地表水与地下水储量变化响应研究 ························································ 王玥 王易初 倪晋仁 (371) 生境维持服务供给量与需求量研究——以京津冀地区为例 ······················································································ 王雅琳 牛明爽 宋波 (381) 寒武纪化石胚胎 Markuelia 的肌肉组织 ··································································· 刘腾 段佰川 刘建波 等 (390) 果子狸多态性微卫星位点的筛选及特性分析 ······························································· 王迪 张丹 熊梦吟 等 (395) 惠斯通电桥式磁阻传感器的零位温度漂移研究 ························································· 于向前 刘斯 肖池阶 等 (401) 碳离子注入辅助在 6H-SiC 表面制备石墨烯··························································· 陈钰焓 赵子强 赵云彪 等 (407) 石家庄市秋冬季大气环流型下的气象和PM 2.5污染特征 ·················································· 肖腾 林廷坤 严宇 等 (414) 基于大数据量的初至层析成像算法优化 ·································································· 吕雪梅 张献兵 康平 等 (425) 天然气水合物相关的 Slipstream 海底滑坡体速度结构模型反演············································ 蓝坤 朱贺 何涛 等 (435) . All Rights Reserved.第 57 卷(2021年)总目次III 矽卡岩中石榴子石的稀土配分特征及其成因指示 ···································································· 王一川 段登飞 (446) 鄂尔多斯盆地长 7 段页岩油优质储层特征分析 ·························································· 王晓雯 关平 梁晓伟 等 (459) 下刚果盆地中段挤压带盐底辟构造形成演化分析——基于物理及离散元模拟 ················································································ 程鹏 李江海 刘志强 (470) 滇池溶解氧浓度变化的氮磷循环响应模拟研究 ························································· 胡梦辰 朱滔 蒋青松 等 (481) 长江中下游武安段生态航道评价 ················································································ 刘念 李天宏 匡舒雅 (489) 冬奥会申办成功对北京旅游目的地感知形象的影响 ························································ 丛丽 徐琳琳 方小雨 (496) 沸石载体恢复受饥饿影响厌氧氨氧化菌的性能研究 ················································ 余道道 孙敬起 霍唐燃 等 (507)1.5ºC 和 2ºC 目标下中国交通部门2050年的节能减排协同效益 ······································· 陆潘涛 韩亚龙 戴瀚程 (517) 嗜热蓝细菌 PKUAC-E542 藻蓝蛋白耐热性以及不同光照条件对其含量影响研究 ············ 李俐珩 梁园梅 李玫锦 等 (529) 我国海岸带城市化系统耦合协调时空动态特征——以东海海岸带城市为例 ················································································ 徐煖银 李枝坚 曾辉 (536) 丙酸盐对厌氧氨氧化除氮性能及群落结构的影响 ··························································· 张立羽 乔雪姣 余珂 (545) 农户生计资本特征及对生活满意度的影响——基于中国 13 省 25 县抽样调查数据的分析······················································· 卢志强 曹广忠 李贵才 (556) 城市化对哺乳动物丰富度影响的研究——以长三角城市群为例 ··········································································································· 林萍 (565) 黄河下游花园口至艾山河段滩区洪水漫滩风险度评估研究 ·········································· 孙煜航 程舒鹏 张祺 等 (575) 磁性 CoFe 2O 4/g-C 3N 4 复合纳米材料对环丙沙星的光催化降解研究 ······························ 陶虎春 邓丽平 张丽娟 等 (587) 格密码关键运算模块的硬件实现优化与评估 ································································· 陈朝晖 马原 荆继武 (595) 基于时空建模的动态图卷积神经网络 ················································································ 李荆 刘钰 邹磊 (605) 核磁共振波谱法结合化学计量学判别油菜蜜的成熟蜜、非成熟蜜和加工蜜························· 陈辉 张佳琳 鞠晶 等 (614) 黄铁矿型 FeS 2 纳米微球的制备及其超级电容性能研究 ····························································· 李搛倬 传秀云 (623) 全球变暖背景下内蒙古地区沙尘暴频次变化的预估 ································································· 杨诗妤 闻新宇 (632) 利用人工智能神经网络预测广州市 PM 2.5日浓度 ········································································ 李泽群 韦骏 (645) 基于多方向识别的三维断层增强方法 ·································································· 安圣培 陈彦阳 罗红梅 等 (653) 尖峰岭次生林和原始林林下灌木叶氨基酸对氮添加的响应 ······································· 李修平 安丽华 倪晓凤 等 (660) 城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素 ··················································· 廖聪 邬伦 蔡恒 等 (671) 深圳近海环境重金属空间分布特征与风险评价 ······················································ 张海军 史本宁 焦学尧 等 (679) 生态系统文化服务供需关系量化方法研究——以平陆大天鹅景区为例 ············································································· 杨丽雯 王大勇 李双成 (691). All Rights Reserved.。

四川省初中信息技术会考操作题我的暑假生活三年级的暑假，我是在一个英语夏令营里度过的。

在那里，我不仅学到了英语，还收获了友谊。

夏令营在美丽的海边城市——青岛举行。

我们住在一个美丽的度假村里，周围是碧蓝的海水和连绵的山脉。

每天早上，我们都会在鸟鸣声中醒来，然后跟着老师去附近的公园或海滩进行户外教学。

在公园里，我们学习了如何与大自然和谐相处，观察植物和动物；在海滩上，我们学习了海洋生态和保护海洋的重要性。

除了户外教学，我们还有室内活动。

每天晚上，我们都会在度假村的会议室里观看一部英语电影或举行英语晚会。

在电影之夜，我们会一起观看一部英语电影，然后讨论电影中的情节和人物。

在英语晚会中，我们会表演英语歌曲、诗歌和短剧。

这些活动不仅提高了我们的英语水平，还让我们更加了解英语文化。

在夏令营中，我们还结交了许多新朋友。

我们来自不同的地方，有着不同的背景，但我们都热爱英语和学习。

我们经常在一起用餐、聊天和玩游戏。

在彼此的陪伴下，我们建立了深厚的友谊。

这个英语夏令营给我留下了深刻的印象。

我不仅学到了很多知识，还结交了许多新朋友。

我相信这些经历将对我未来的学习和生活产生积极的影响。

下列哪个选项不是计算机信息技术的组成部分？在Word文档中，要插入一个图片，应该使用哪个菜单项？在计算机中，CPU是指____________。

计算机网络是通过____________设备，将各地的计算机连接起来，使得不同地区的计算机之间能够互相通信和共享资源。

在Excel表格中，可以通过____________菜单中的“筛选”选项，对数据进行筛选和排序。

5在Photoshop中，要调整图片的亮度，应该使用哪个菜单项？____________。

本文在Word文档中，要插入一个表格，应该使用哪个菜单项？____________。

本文在计算机中，____________是指能够存储和读取数据的设备，如硬盘、U盘等。

本文在计算机网络中，____________是指网络中计算机之间的通信协议，它规定了计算机之间如何进行通信和交换数据。

多模态表征方法1.引言1.1 概述概述多模态表征方法是一种将不同类型的数据进行融合和表示的技术。

随着技术的发展和社会的进步，人们可以以多种方式收集和生成不同类型的数据，如图像、文本、语音、视频等。

这些数据在各自的领域中具有重要的信息和特征，但单独使用时往往无法充分表达和利用其潜在的知识。

多模态表征方法的提出旨在解决单一模态数据的局限性，并通过融合不同模态的信息来提高数据的表示和表达能力。

通过将多种模态数据进行有效的组合和关联，多模态表征方法能够充分挖掘数据之间的内在联系，从而获得更全面、准确和可靠的信息。

在多模态表征方法中，不同模态数据的特征提取和表示是关键环节。

通过使用各种机器学习和深度学习算法，可以将每种模态数据转化为高维空间中的向量表示。

然后，这些向量可以进一步融合和整合，形成一个更全面的多模态表征。

这样的表征不仅能够更好地反映数据的特点和属性，还可以在后续的任务中得到更好的应用和效果。

多模态表征方法在许多领域都具有重要的应用价值。

例如，在计算机视觉领域，多模态表征方法可以通过融合图像和文字信息，实现更准确的图像分类和标注。

在自然语言处理领域，多模态表征方法可以将文本和语音信息进行联合建模，以改进语音识别和语义理解的性能。

在医学和生物领域，多模态表征方法可以结合不同的医学图像和临床数据，帮助医生进行疾病诊断和预测。

然而，多模态表征方法也面临一些挑战和困难。

首先，不同模态数据之间的关联性和一致性可能存在较大的差异，这给融合和表示过程带来了一定的复杂性。

其次，数据的噪声、缺失和不完整性也会对多模态表征方法的效果产生负面影响。

另外，多模态表征方法的模型设计和参数调优也需要更深入的研究和探索。

综上所述，多模态表征方法是一种有潜力的技术，能够通过融合和表示不同类型的数据来提高信息的表达能力。

尽管存在一些挑战和困难，但随着技术和研究的进一步发展，多模态表征方法将在各个领域中发挥重要的作用，并为我们带来更多的机会和可能性。

XINXI JISHU JICHU信息技术基础模块五新一代信息技术概述 Cloud 2.0(云2.0)时代主要表征为产业化、智能化、可信化、集中化、分布化,是新一代技术的典型标配,是产业变革、企业数字化转型的驱动力。

Cloud 2.0主要由云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网及5G等技术组成。

以云计算、大数据、区块链为支撑的信用体系、业务体系、决策体系,以人工智能为支撑的交易体系、风控体系、运营体系、正在成为推动企业高质量发展的新动力、新引擎。

多种新兴技术的交叉运用,带来人机交互方式、数字化业务体系的不断革新,形成随时、随地、随心的沉浸式、情境式体验。

Cloud 2.0将重构人们的体验习惯和商业生态。

新一代信息技术是以人工智能、量子信息、移动通信、物联网、区块链等为代表的新兴技术。

它既是信息技术的纵向升级,也是信息技术之间及其与相关产业的横向融合。

本模块主要介绍这五种技术。

1项目一　人工智能2项目二　大数据3项目三　云计算4项目四　物联网5项目五　区块链01人工智能 人工智能正在快速地改变着人们的生活学习和工作,把人类社会带入一个智能化的、自动化的时代。

全面而深入地了解人工智能的基本知识与研究领域,可以更好地了解社会的发展趋势,把握未来的发展机会。

本项目介绍人工智能的基本概念、关键技术、典型应用等内容。

1.人工智能的概念 人工智能(Artificial Intelligence.AI),即人造智能,可以分成两个部分来理解,即“工”和“智能”。

人工的也就是人造的、模拟的、非天然的,智能的是个人从经验中学习、理性思考、记忆重要信息,以及应付日常生活需求的认知能力。

从字面上来解释,“人工智能”是指用计算机(机器)来模拟或实现的智能,因此人工智能又可称为机器智能。

广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

第47卷第5期Vol.47No.5计算机工程Computer Engineering2021年5月May2021基于双层CNN⁃BiGRU⁃CRF的事件因果关系抽取郑巧夺，吴贞东，邹俊颖（四川师范大学计算机科学学院，成都610101）摘要：针对现有事件因果关系抽取方法关系边界识别能力弱和文本语义表征不足的问题，提出一种基于双层CNN-BiGRU-CRF深度学习模型的事件因果关系抽取方法。

将因果关系抽取任务转换为两次序列标注任务分别由两层CNN-BiGRU-CRF模型完成，上层模型用于识别事件因果关系语义角色词，其标注结果作为特征输入下层模型划分因果关系边界。

在每层模型中，采用突发事件样本数据对BERT模型进行微调，形成文本表示模型以获取语义特征向量矩阵，利用卷积神经网络和双向门控循环单元分别提取局部和全局深层特征，并将上述特征在每个时间序列步进行线性加权融合以增强语义表征能力，最终基于残差思想将高区分度特征输入CRF模型解码完成序列标注任务。

在中文突发事件语料集上的实验结果表明，与BiLSTM-Att-规则特征、GAN-BiGRU-CRF等因果关系抽取方法相比，该方法的事件因果关系抽取效果更好，F值达到91.81%，能有效实现事件因果关系的准确抽取。

关键词：因果关系抽取；深度学习；卷积神经网络；特征融合；突发事件开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：郑巧夺，吴贞东，邹俊颖.基于双层CNN-BiGRU-CRF的事件因果关系抽取［J］.计算机工程，2021，47（5）：58-64，72.英文引用格式：ZHENG Qiaoduo，WU Zhendong，ZOU Junying.Event causality extraction based on two-layer CNN-BiGRU-CRF［J］.Computer Engineering，2021，47（5）：58-64，72.Event Causality Extraction Based on Two-Layer CNN-BiGRU-CRFZHENG Qiaoduo，WU Zhendong，ZOU Junying（College of Computer Science，Sichuan Normal University，Chengdu610101，China）【Abstract】The existing event causality extraction methods have poor performance in relationship boundary recognition and are limited by insufficient semantic representation of texts.To solve the problem，this paper proposes a method of event causality extraction based on two-layer CNN-BiGRU-CRF deep learning model.The task of causality extraction is transformed into two sequential annotation tasks，which are respectively completed by two-layer CNN-BiGRU-CRF model.The upper model is used to identify the semantic role words of event causality，and the annotation results are input as features into the lower model to divide the causality boundary.In both models，the emergency sample data is used to fine-tune the BERT model to form a text representation model to obtain the semantic feature vector matrix.Convolutional Neural Network（CNN）and Bi-directional Gated Recurrent Unit（BiGRU）are used to extract local and global deep-layer features respectively，and the above features are linearly weighted and fused in each time series step to enhance the semantic representation.Finally，based on the idea of residuals，high resolution features are input into the CRF model for decoding and to complete the task of sequence annotation.Experimental results on Chinese emergency corpus show that compared with the causality extraction methods such as BiLSTM-Att-rule feature and GAN-BiGRU-CRF，the proposed method has better causality extraction performance with F value reaching91.81%.It can effectively achieve the accurate extraction of event causality.【Key words】causality extraction；deep learning；Convolutional Neural Network（CNN）；feature integration；emergency eventDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00573610概述事件作为文本类信息的重要表现形式，近年来在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域应用较广泛，各类基于事件的理论模型［1］和应用技术基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目（11905153）。

浅谈多源信息融合技术作者：张俊玲赵林来源：《科学与财富》2013年第12期摘要：信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学，随着计算机科学，网络通讯技术，微电子技术和控制技术的飞速发展，它也得到了迅猛的发展，尤其近年来，它已受到广泛关注，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。

本文从信息融合的定义、发展现状、融合方法以及融合过程分别进行论述，最后，给出了几个面临的挑战问题。

关键词：信息融合多传感器模式识别1、多源信息融合的定义及发展现状（1）多源信息融合技术的定义信息融合就是由多种信息源如传感器、数据库、知识库和人类本身获取有关信息，并进行滤波、相关、和集成，从而形成一个表示构架，这种构架适合于获得有关决策，如对信息的解释，达到系统目标（例如识别、跟踪或态势评估），传感器管理和系统控制等。

根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容：（1）信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象；（2）信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合；（3）信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。

因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。

（1）国内外多源信息融合技术的发展现状美国是信息融合技术起步最早、发展最快的国家，美国国防部早在70年代就资助从事声纳信号理解及融合的研究。

我国对信息融合理论和技术的研究起步较晚，也是从军事领域和智能机器人的研究开始。

20世纪90年代以后，信息融合的研究在我国逐渐形成高潮。

不仅召开了关于数据融合的会议，出版了关于信息融合的专著和译著，国家自然科学基金和国家863计划也将其列入重点支持项目。

目前已有许多高校和研究机构正积极开展这方面的研究工作，也分别在军用民用方面取得了一些成果。

2、研究多源信息融合的理论基础及主要方法利用多个传感器所获取的关于对象和环境全面、完整信息，主要体现在融合算法上。

分层的多模态情感融合表征方法Multimodal emotion fusion representation aims to integrate various modalities such as text, audio, and visual signals to capture and represent human emotions in a layered manner.多模态情感融合表征旨在整合文本、音频和视觉信号等各种模态，以分层的方式捕捉和表征人类情感。

From a technical perspective, this method requires the use of advanced machine learning models to effectively process and fuse the diverse modalities. This involves leveraging natural language processing techniques for text, audio processing for sound signals, and computer vision methods for visual inputs.从技术角度来看，这种方法需要利用先进的机器学习模型来有效地处理和融合多种模态。

这包括利用自然语言处理技术处理文本，音频处理声音信号，以及计算机视觉方法处理视觉输入。

Another challenge in multimodal emotion fusion representation is the need for a large and diverse dataset that encompasses differentemotional expressions and contexts across the modalities. This dataset serves as the training ground for the machine learning algorithms to learn and extract meaningful representations of emotions from the multimodal inputs.多模态情感融合表征中的另一个挑战是需要具有多种情感表达和环境背景的大规模数据集。

多模态数据融合模型1.引言1.1 概述概述部分的内容：多模态数据融合模型是一种通过结合多种不同类型的数据来进行综合分析和处理的模型。

在现实生活中，我们通常会面临各种各样的数据，如文本、图像、音频等等。

这些数据往往具有不同的表达方式和信息特征，如果能够将它们有效地融合起来，就可以获得更加全面和准确的信息。

因此，多模态数据融合模型成为了当前研究的一个重要方向。

多模态数据融合模型的发展离不开计算机科学和机器学习领域中的重要技术和方法。

通过将多种不同类型的数据进行有效的融合和集成，可以为各种任务和应用提供更加全面和深入的信息分析。

例如，在图像识别领域，多模态数据融合模型可以将图像的视觉特征和文本的语义信息相结合，从而提高图像的识别和理解能力。

在情感分析领域，多模态数据融合模型可以将音频的语音特征和文本的情感信息进行融合，从而更准确地识别和分析情感表达。

多模态数据融合模型在许多领域都具有广泛的应用。

例如，在医学领域，可以将医学影像数据、生理信号数据和临床文本数据进行融合，以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

在智能交通领域，可以将图像、视频、声音和语音等多种数据进行融合，以提高交通监控和交通管理的效能。

在智能语音助手领域，可以将语音输入数据和文本数据进行融合，以提高语音助手的识别和回答能力。

本文将对多模态数据融合模型进行全面的介绍和分析，包括其定义和背景、优势和应用领域等方面。

同时，将总结目前研究的进展和存在的问题，并探讨未来的发展方向。

通过对多模态数据融合模型的深入研究和应用，相信可以为各种领域的数据分析和决策提供更加全面和准确的支持。

文章结构部分可以描述整篇文章的组织结构和各个章节的内容概要。

在本文中，文章结构可以按照如下方式进行描述：1.2 文章结构本文主要围绕多模态数据融合模型展开论述，并分为以下几个章节：第一章引言- 概述：介绍多模态数据融合模型的背景和意义，以及本文的研究目的。

- 文章结构：概括本文的章节组成和内容安排。

人工智能应用现状及关键技术研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够实现智能化的科学与技术。

近年来，随着数据的爆炸式增长和计算能力的提升，人工智能的应用呈现出蓬勃发展的态势。

本文将探讨人工智能应用的现状，并深入分析其中的关键技术研究。

一、人工智能应用现状1.1 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能中的一个重要领域，其目的是使计算机能够理解和处理人类的自然语言。

目前，自然语言处理已经在很多领域有了广泛的应用，例如智能客服、机器翻译、智能搜索等。

通过自然语言处理技术，计算机能够对大量的文本数据进行快速分析和处理，为用户提供准确的信息，提升了人们获取信息的效率。

1.2 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从大量的数据中学习和归纳规律，以实现自主的决策和智能化的行为。

在现实生活中，机器学习已经广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。

通过不断优化算法和提升模型性能，机器学习在人工智能应用中发挥了重要的作用。

1.3 计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机具备理解和解释图像和视频的能力。

目前，计算机视觉已经在无人驾驶、安防监控、医学影像分析等领域得到了广泛应用。

通过计算机视觉技术，计算机能够自动提取图像中的信息，实现目标检测、识别和跟踪，为人们带来便利和安全。

1.4 增强学习增强学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错来训练智能体的方法。

智能体通过与环境进行交互，通过奖惩信号来学习如何进行最优的决策。

增强学习在游戏、机器人控制等领域有着广泛的应用。

例如，AlphaGo通过增强学习的方法，战胜了世界围棋冠军，引起了全球对人工智能的关注。

二、关键技术研究2.1 深度学习深度学习（Deep Learning）是机器学习中的一种方法，它通过构建深层神经网络模型来实现对数据的自动特征提取和表征学习。

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2023, 13(3), 458-464 Published Online March 2023 in Hans. https:///journal/csa https:///10.12677/csa.2023.133044多模态行人重识别系统研究常 文，游福成北京印刷学院信息工程学院，北京收稿日期：2023年2月18日；录用日期：2023年3月20日；发布日期：2023年3月28日摘要 行人重识别系统用来找寻行人，有着举足轻重的作用，而且还可以利用语义快速从库中查找出最相似的人。

这种应用基于图像和文本的不同模型结构，配上合适的损失函数，将模型收敛。

现基于多模态学习，可以使用语义进行图像的搜寻，对于数据量极大的监控系统而言，这无疑能帮助更高效的找寻目标。

在文本分类的模型中，深度学习模型常出现在人们视野中，但是由于模型深度等原因，深度学习框架往往时间复杂度比较高，而FastText 模型是基于嵌入的模型，没有复杂和深度的框架，但是却能在保证准确性的同时大幅提高模型训练的速率，使行人查找搜寻任务可以更快被完成，推进相关行业发展。

因此，本文将FastText 模型应用于多模态行人重拾别系统研究时，显著提高了训练的速度，将多模态行人重识别系统推向了更好的应用层面。

关键词行人重识别，深度学习，FastTextResearch on Multi-Model Pedestrian Re-Identification SystemWen Chang, Fucheng YouCollege of Information Engineering, Beijing Institute of Graphic Communication, Beijing Received: Feb. 18th , 2023; accepted: Mar. 20th , 2023; published: Mar. 28th , 2023AbstractThe pedestrian re-identification system is used to find pedestrians, which plays a pivotal role, and can also use semantics to find the most similar person from the dataset quickly. This application is based on different model structures of images and text, with appropriate loss functions, to con-verge the model. Now based on multi-model learning, you can use semantics for image search, which can undoubtedly help to find targets more efficiently for monitoring systems with a large常文，游福成amount of data. In the model of text classification, deep learning models often appear in people’s field of vision, but due to model depth and other reasons, deep learning frameworks tend to have high time complexity, while model of FastText is based on embedding model, without complex and deep frameworks, but can ensure accuracy while improving the speed of model training, so that pedestrian re-identification tasks can be completed faster, promoting the development of related industries. Therefore, when the FastText model is applied to the research of multi-model pede-strian re-identification system, the training speed is significantly improved, and the multi-model pedestrian re-identification system is pushed to a better application level.KeywordsPedestrian Re-Identification, Deep Learning, FastTextThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言现如今，城市里的很多公共场所都配有监控摄像头，甚至每秒钟都能产生成千上万的视频数据，利用这些数量庞大的数据去搜寻可能的犯罪嫌疑人，现阶段这项工作还是利用人工居多，并且可能需要消耗数十天甚至数月的时间来完成搜寻工作。

第３８卷第３期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３８Ｎｏ．３２０２１年３月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＭａｒ．２０２１基于Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ和句法规则的自动问答系统问句相似度研究刘　杰１　白尚旺１　陆望东２　党伟超１　潘理虎１，３１（太原科技大学计算机科学与技术学院　山西太原０３００２４）２（太原政通云科技有限公司　山西太原０３００００）３（中国科学院地理科学与资源研究所　北京１００１０１）收稿日期：２０１９－０７－１９。

山西省中科院科技合作项目（２０１４１１０１００１）；山西省重点研发计划（一般）工业项目（２０１７０３Ｄ１２１０４２ １）；山西省社会发展科技项目（２０１４０３１３０２０ １）。

刘杰，硕士生，主研领域：自然语言处理。

白尚旺，教授。

陆望东，高工。

党伟超，副教授。

潘理虎，副教授。

摘　要 自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率，对此提出一种基于Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ和句法规则的问句相似度计算方法。

构造Ｔｅｘｔ ＣＮＮ问句分类模型将问句进行分类，再构造Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度，并加入句法规则的分析。

随机从搜狗公开问答数据集中抽取２００条数据进行测试，结果表明，该方法与ＴＦ ＩＤＦ方法相比，自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了０．２５９和０．１５４。

关键词 自动问答系统　Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ　Ｔｅｘｔ ＣＮＮ　问句相似度中图分类号　ＴＰ３ 文献标志码　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２１．０３．０２６ＱＵＥＳＴＩＯＮＳＩＭＩＬＡＲＩＴＹＯＦＡＵＴＯＭＡＴＩＣＱＵＥＳＴＩＯＮＡＮＳＷＥＲＩＮＧＳＹＳＴＥＭＢＡＳＥＤＯＮＷＯＲＤ２ＶＥＣＡＮＤＳＹＮＴＡＣＴＩＣＲＵＬＥＳＬｉｕＪｉｅ１　ＢａｉＳｈａｎｇｗａｎｇ１　ＬｕＷａｎｇｄｏｎｇ２　ＤａｎｇＷｅｉｃｈａｏ１　ＰａｎＬｉｈｕ１，３１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｓｈａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）２（ＴａｉｙｕａｎＺｈｅｎｇｔｏｎｇｙｕｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｔａｉｙｕａｎ０３００００，Ｓｈａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）３（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｑｕｅｓｔｉｏｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｉｎｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｄｉｒｅｃｔｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅａｎｓｗｅｒｓｒｅｔｕｒｎｅｄｂｙｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｑｕｅｓｔｉｏｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＷｏｒｄ２ｖｅｃａｎｄｓｙｎｔａｃｔｉｃｒｕｌｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅＴｅｘｔ ＣＮＮｑｕｅｓｔｉｏｎｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｑｕｅｓｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅＷｏｒｄ２ｖｅｃｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｍｏｄｅｌｔｏｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｓｐａｔｉａｌｖｅｃｔｏｒｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｗｏｒｄｓａｎｄｗｏｒｄｓｉｎｑｕｅｓｔｉｏｎｓｉｎｔｏｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ａｎｄａｄｄｅｄｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｙｎｔａｃｔｉｃｒｕｌｅｓ．Ｔｈｅ２００ｄａｔａｗｅｒｅｒａｎｄｏｍｌｙｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍＳｏｇｏｕｐｕｂｌｉｃＱ＆Ａｄａｔａｓｅｔｆｏｒｔｅｓｔｉｎｇ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＴＦ ＩＤＦｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅａｎｄｒｅｃａｌｌｒａｔｅｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙ０．２５９ａｎｄ０．１５４ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ａｕｔｏｍａｔｉｃｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ　Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ　Ｔｅｘｔ ＣＮＮ　Ｓｅｎｔｅｎｃｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ０　引　言自动问答系统的一般处理流程是对用户提出的问题查询ＦＡＱ（ＦｒｅｑｕｅｎｔｌｙＡｓｋｅｄＱｕｅｓｔｉｏｎｓ）问题库并返回最为相似问题的答案。

教育心理学--名词解释统觉：赫尔巴特的术语，指意识观念由无意识中选择那些能通过融合或复合而与自身合为一体的观念的同化过程。

学校心理学：学校心理学是运用心理测量、诊断、咨询、行为矫正技术为学校提供服务的一门应用学科。

统觉团：赫尔巴特的术语，指一个观念的统觉不仅使这个观念成为意识的，且使它被意识观念的整体所同化。

该整体就被称为统觉团。

教育社会心理学：教育社会心理学是社会心理学的一个分支，是侧重于研究教育情境中的社会心理现象及其活动规律的学科。

四段教学法：赫尔巴特根据其统觉思想，把教学过程分成四个阶段，即四段教学法：1.明了——给学生明确地讲授新知识；2.联想——新知识要与旧知识建立联系；3.系统——作出概括和结论；4.方法——把所学知识应用于实际（习题解答、书面作业等）。

同这四个阶段相应的学生的心理状态是：注意、期待、探究和行动。

教育心理学：研究学校情境中学与教的基本心理学规律的科学。

五段教学法：在赫尔巴特四段教学法基础上，他的门徒将这四个阶段加以改造，发展为五阶段教学法，即1.预备——唤起学生的原有有关观念和吸引学生的注意；2.呈现——教师清晰地讲授新教材；3.联系——使新旧知识形成联系；4.统合——帮助学生进行抽象和概括，形成新的统觉团；5.应用——以适当方法应用新知识。

教学心理学：研究教学情境中知识与技能习得规律的一门学科，目前已与教育心理学紧密融合在一起。

哲学心理学：在科学心理学诞生以前，哲学家、教育家运用思辨的方法对人的心理活动规律进行研究所得到的认识的总和。

学习心理学：研究人和动物在后天经验或练习的影响下心理和行为变化的过程和条件的心理学分支学科。

学习：由经验引起的能力或倾向的相对持久的变化。

结构性知识：乔纳森划分的学习类型之一，指习得概念或命题的多样性而又相互关联的网络。

乔纳森的学习分类：乔纳森等人根据教育研究和教学技术的最新发展，将学习分为结构性知识、心理模型、情境性问题解决、延伸技能、自我知识、执行控制和动机形成等类别。

原位表征技术原位表征技术（Embedding Techniques）是人工智能领域中十分重要的技术成果，能够有效地解决机器学习（Machine Learning）的痛点问题。

它的出现，使得我们可以从庞大的噪声数据中识别出模式，从而让计算机有可能理解复杂的高维空间和抽象的概念。

原位表征技术十分流行，主要由以下几个步骤构建：1、将文本文本中的单词映射到一个词向量；2、通过改变这个词向量表示，来表征文本中的意义使用词嵌入可以有效地捕捉有关文本的语义，提高机器学习模型的准确性和效率。

它是基于深度学习（DeepLearning）技术的一种集成，使用先进的神经网络结构。

它解决了计算机无法识别不同文本中不同单词的问题，允许计算机通过构建有意义的语义向量来分析文本。

原位表征的应用非常广泛，但更多的是用于自然语言处理（Natural Language Processing）任务，是机器翻译（Machine Translation），语音识别（Voice Recognition），情绪识别（Sentiment Analysis）等任务的重要组成部分，使用这种技术可以显著简化实现语义分析，提高其准确性。

另外，在推荐系统（Recommendation System）中，原位表征技术也十分重要，因为它可以显著降低个性化推荐系统的交互成本，从而更加友好地为用户提供更有针对性的服务，它可以使用户的特征与系统的内容（例如，文章）之间建立起联系，使得系统能够做出正确的推荐。

总之，原位表征技术是一种十分重要的机器学习技术，能够有效解决机器学习中涉及文本处理的痛点问题。

它不仅可以用于自然语言处理任务，还可以应用于推荐系统中，为用户提供有针对性的服务。

希望未来原位表征技术功能能够更进一步，以满足人们在实际应用中的更多需求。