基于深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域科技論文數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取方法探索一、引言1.1研究背景在當(dāng)今數(shù)字化和信息化飛速發(fā)展的時代，科技領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)出前所未有的繁榮景象。隨著科研投入的不斷增加、研究隊(duì)伍的日益壯大以及研究領(lǐng)域的持續(xù)拓展，領(lǐng)域科技論文的數(shù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長態(tài)勢。例如，在光子技術(shù)領(lǐng)域，過去10年發(fā)表的科研論文數(shù)量高達(dá)256,245篇，且整體呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，這充分表明該領(lǐng)域的研究活躍度極高。再如，根據(jù)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《2024年中國科技論文統(tǒng)計報告》，2023年我國在各學(xué)科最具影響力期刊上發(fā)表的論文數(shù)為14,227篇，占世界總量的27.7%，排在世界第一位；發(fā)表高水平國際期刊論文11.85萬篇，占世界總量的33.6%，被引用次數(shù)為81.89萬次，論文發(fā)表數(shù)量和被引用次數(shù)均排在世界第一位。這些數(shù)據(jù)直觀地反映出全球科技論文數(shù)量的龐大以及增長的迅猛。在這些海量的領(lǐng)域科技論文中，數(shù)值指標(biāo)作為重要的知識載體，蘊(yùn)含著豐富的信息。數(shù)值指標(biāo)能夠精準(zhǔn)地量化各種研究對象的特征、屬性和變化趨勢，為科研人員提供了直觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，有助于他們深入理解研究內(nèi)容，做出科學(xué)合理的判斷和決策。以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔撐闹械闹斡?、有效率、不良反?yīng)發(fā)生率等數(shù)值指標(biāo)，能夠直接反映出某種藥物或治療方法的療效和安全性，對于臨床實(shí)踐具有重要的指導(dǎo)意義；在物理學(xué)領(lǐng)域，各種物理常數(shù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等數(shù)值指標(biāo)，是驗(yàn)證理論模型、推動科學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵依據(jù)?？梢哉f，數(shù)值指標(biāo)在領(lǐng)域科技研究中占據(jù)著舉足輕重的地位，是科研人員進(jìn)行知識提取和綜合分析不可或缺的重要內(nèi)容。然而，現(xiàn)有的知識提取方法在面對數(shù)值指標(biāo)的抽取時，卻面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。目前，知識提取方法主要分為基于規(guī)則的文本匹配和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練兩類?；谝?guī)則的方法需要人工編寫大量復(fù)雜的規(guī)則，以匹配和提取文本中的數(shù)值指標(biāo)。但由于數(shù)值指標(biāo)的形式和計量單位千差萬別，例如長度單位可能有米、厘米、英尺、英寸等，重量單位可能有千克、克、磅等，而且在不同的領(lǐng)域和語境中，數(shù)值指標(biāo)的表達(dá)方式也各不相同，這使得編寫全面、準(zhǔn)確的規(guī)則變得極為困難，稍有遺漏就會導(dǎo)致抽取錯誤或不完整。同時，當(dāng)遇到新的領(lǐng)域或數(shù)據(jù)格式時，這些規(guī)則往往需要重新編寫和調(diào)整，缺乏靈活性和擴(kuò)展性。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法雖然能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式，但需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。而標(biāo)注數(shù)值指標(biāo)是一項(xiàng)繁瑣、耗時且容易出錯的工作，需要專業(yè)的領(lǐng)域知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，標(biāo)注成本極高。此外，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)存在較大差異時，模型的泛化能力會受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致抽取效果不佳。這些問題嚴(yán)重制約了數(shù)值指標(biāo)抽取的準(zhǔn)確性、效率和實(shí)用性，無法滿足科研人員日益增長的需求。因此，如何從海量的領(lǐng)域科技論文中高效、準(zhǔn)確地抽取數(shù)值指標(biāo)知識對象，成為了亟待解決的關(guān)鍵問題。這不僅對于提升科研人員的工作效率、促進(jìn)科學(xué)研究的發(fā)展具有重要意義，也對推動信息抽取技術(shù)的進(jìn)步、拓展自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的影響。本研究正是基于這樣的背景，致力于探索一種創(chuàng)新的數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取方法，以突破現(xiàn)有方法的局限，為領(lǐng)域科技研究提供強(qiáng)有力的支持。1.2研究目的與意義1.2.1目的本研究旨在基于深度學(xué)習(xí)方法，提出一種全新的領(lǐng)域科技論文中數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取方法，以有效改進(jìn)現(xiàn)有抽取方法在準(zhǔn)確性、實(shí)用性和擴(kuò)展性方面的不足。具體而言，將從以下幾個關(guān)鍵方面展開研究：深入分析數(shù)值指標(biāo)知識對象的特點(diǎn)：全面剖析數(shù)值指標(biāo)知識對象的分類、形式、表達(dá)方式以及在不同領(lǐng)域科技論文中的應(yīng)用特點(diǎn)，為后續(xù)的抽取方法設(shè)計提供堅實(shí)的理論基礎(chǔ)。通過對大量領(lǐng)域科技論文的深入研究，精準(zhǔn)把握數(shù)值指標(biāo)知識對象的本質(zhì)特征，確保抽取方法能夠準(zhǔn)確、全面地覆蓋各種類型的數(shù)值指標(biāo)。精心設(shè)計高效的文本特征：構(gòu)建基于詞袋模型、N-gram模型以及詞向量模型的文本特征，深入挖掘文本中蘊(yùn)含的語義和語法信息，為深度學(xué)習(xí)模型提供豐富、有效的數(shù)據(jù)支持，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的高效抽取。通過實(shí)驗(yàn)對不同模型構(gòu)建的文本特征進(jìn)行細(xì)致比較和評估，篩選出最適合數(shù)值指標(biāo)抽取的特征組合，進(jìn)一步提升抽取的準(zhǔn)確性和效率。創(chuàng)新設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：設(shè)計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型，充分發(fā)揮CNN在提取局部特征方面的優(yōu)勢以及LSTM在處理序列信息和捕捉長短期依賴關(guān)系方面的卓越能力，實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的精準(zhǔn)抽取。在模型設(shè)計過程中，以模型的準(zhǔn)確性、效率和可擴(kuò)展性為核心考量因素，不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，確保模型能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的領(lǐng)域科技論文數(shù)據(jù)。構(gòu)建完整的抽取系統(tǒng)：整合上述研究成果，構(gòu)建一套完整的數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠自動、準(zhǔn)確地從領(lǐng)域科技論文中抽取數(shù)值指標(biāo)知識對象，并對抽取結(jié)果進(jìn)行有效的處理和分析，為領(lǐng)域科技研究提供強(qiáng)有力的支持。在系統(tǒng)構(gòu)建過程中，注重系統(tǒng)的易用性和穩(wěn)定性，確?？蒲腥藛T能夠方便快捷地使用該系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值指標(biāo)抽取工作。1.2.2意義本研究成果具有重要的理論和實(shí)踐意義，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：助力領(lǐng)域科技研究：對于領(lǐng)域科技研究者而言，準(zhǔn)確抽取數(shù)值指標(biāo)知識對象能夠?yàn)槠涮峁└鼮樨S富和全面的知識特征，有效提高知識提取和分析的效率。以醫(yī)學(xué)研究為例，通過快速準(zhǔn)確地抽取論文中的疾病發(fā)病率、治愈率、藥物劑量等數(shù)值指標(biāo)，研究人員能夠更高效地進(jìn)行疾病趨勢分析、治療方案評估等工作，從而加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，推動醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。在物理學(xué)研究中，準(zhǔn)確抽取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、物理常數(shù)等數(shù)值指標(biāo)，有助于研究人員驗(yàn)證理論模型、探索新的物理規(guī)律，為物理學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展提供有力支撐。推動信息抽取領(lǐng)域發(fā)展：本研究將拓展現(xiàn)有的文本信息抽取方法，為該領(lǐng)域的發(fā)展提供更多有益的思路和方法。通過深入研究數(shù)值指標(biāo)知識對象的抽取問題，探索出適用于復(fù)雜文本數(shù)據(jù)的抽取技術(shù)和策略，這些成果可以為其他類型信息的抽取提供借鑒和參考，推動信息抽取領(lǐng)域在方法和技術(shù)上的創(chuàng)新與突破。例如，研究中提出的基于深度學(xué)習(xí)的文本特征構(gòu)建方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計思路，可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域的信息抽取任務(wù)中，提高信息抽取的準(zhǔn)確性和效率。拓展自然語言處理技術(shù)應(yīng)用：為自然語言處理技術(shù)在處理具有特殊領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)時提供新的思路和技術(shù)支持。領(lǐng)域科技論文具有專業(yè)性強(qiáng)、術(shù)語豐富、語義復(fù)雜等特點(diǎn)，對自然語言處理技術(shù)提出了更高的要求。本研究針對領(lǐng)域科技論文中數(shù)值指標(biāo)知識對象的抽取問題所開展的研究工作，有助于深入理解特殊領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理方法，為自然語言處理技術(shù)在其他特殊領(lǐng)域的應(yīng)用提供有益的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)支撐。例如，在金融領(lǐng)域的文本分析、法律領(lǐng)域的條文解讀等任務(wù)中，可以借鑒本研究中的方法和技術(shù)，提高自然語言處理技術(shù)在這些領(lǐng)域的應(yīng)用效果。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法本研究主要采用深度學(xué)習(xí)方法，通過精心構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型，實(shí)現(xiàn)對領(lǐng)域科技論文中數(shù)值指標(biāo)知識對象的高效抽取。具體研究方法如下：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：廣泛收集來自不同領(lǐng)域的科技論文，構(gòu)建大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。這些論文涵蓋了物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程學(xué)等多個領(lǐng)域，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。在數(shù)據(jù)收集過程中，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從知名學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫如WebofScience、中國知網(wǎng)等獲取論文文本，并結(jié)合人工篩選的方式，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。隨后，對收集到的論文數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，包括去除噪聲數(shù)據(jù)，如廣告、無關(guān)鏈接等；對文本進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本序列分割成一個個獨(dú)立的詞語，以便后續(xù)的分析和處理；對數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，明確每個數(shù)值指標(biāo)的類型、數(shù)值以及相關(guān)的屬性信息，為模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。文本特征構(gòu)建：基于詞袋模型、N-gram模型以及詞向量模型構(gòu)建文本特征。詞袋模型將文本看作是一個無序的詞語集合，通過統(tǒng)計每個詞語在文本中出現(xiàn)的頻率，來表示文本的特征。這種模型簡單直觀，能夠快速地提取文本的基本特征，但它忽略了詞語之間的順序和語義關(guān)系。N-gram模型則考慮了詞語之間的相鄰關(guān)系，通過將相鄰的n個詞語作為一個特征單元，來捕捉文本中的局部語義信息。例如，當(dāng)n=2時，即bigram模型，可以表示兩個相鄰詞語之間的組合關(guān)系，如“蘋果手機(jī)”這樣的詞語對，能夠更細(xì)致地描述文本的語義。詞向量模型則是將詞語映射到低維的向量空間中，通過向量的運(yùn)算來表示詞語之間的語義相似度。例如，Word2Vec模型通過訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到每個詞語的分布式表示，使得語義相近的詞語在向量空間中的距離也較近。通過將這些不同模型構(gòu)建的文本特征進(jìn)行融合，可以充分挖掘文本中蘊(yùn)含的語義和語法信息，為深度學(xué)習(xí)模型提供更豐富、更有效的數(shù)據(jù)輸入。模型設(shè)計與訓(xùn)練：設(shè)計基于CNN和LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。CNN具有強(qiáng)大的局部特征提取能力，它通過卷積層和池化層的交替使用，能夠自動提取文本中的局部特征，如詞語的組合模式、句法結(jié)構(gòu)等。在本研究中，利用CNN對文本進(jìn)行卷積操作，獲取文本的局部特征表示。LSTM則擅長處理序列信息，能夠有效地捕捉長短期依賴關(guān)系。在數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取中，文本中的詞語是按順序排列的，存在著前后的依賴關(guān)系，LSTM可以通過門控機(jī)制來控制信息的流動，從而更好地處理這種序列信息，準(zhǔn)確地識別出數(shù)值指標(biāo)及其相關(guān)的上下文信息。將CNN和LSTM相結(jié)合，構(gòu)建一個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的精準(zhǔn)抽取。在模型訓(xùn)練過程中，使用大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，采用隨機(jī)梯度下降等優(yōu)化算法來調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化模型的損失函數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。同時，為了防止模型過擬合，采用了正則化技術(shù)，如L1和L2正則化，對模型的參數(shù)進(jìn)行約束，使得模型在訓(xùn)練過程中更加穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)評估與優(yōu)化：使用構(gòu)建的數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)來衡量模型的性能。準(zhǔn)確率表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總預(yù)測樣本數(shù)的比例，召回率表示模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占實(shí)際樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能。通過實(shí)驗(yàn)評估，分析模型在不同情況下的性能表現(xiàn)，找出模型存在的問題和不足之處。針對這些問題，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)，增加或減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)等；優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置，調(diào)整學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等；嘗試不同的訓(xùn)練方法和技巧，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、學(xué)習(xí)率調(diào)整策略等，以提高模型的性能和效果。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)本研究在指標(biāo)分類、模型設(shè)計和特征構(gòu)建方面具有創(chuàng)新之處，具體如下：指標(biāo)分類創(chuàng)新：本研究將數(shù)值指標(biāo)知識對象進(jìn)行了細(xì)致且全面的分類，分為定量指標(biāo)（如數(shù)字、百分?jǐn)?shù)、比率等）、定性指標(biāo)（如好、壞、高、低等）和綜合指標(biāo)（如指標(biāo)的綜合得分、排名等）。這種分類方式充分考慮了數(shù)值指標(biāo)在不同領(lǐng)域科技論文中的實(shí)際應(yīng)用特點(diǎn)和語義表達(dá)，相比傳統(tǒng)的簡單分類方法，能夠更準(zhǔn)確地涵蓋各種類型的數(shù)值指標(biāo)知識對象，為后續(xù)的抽取方法設(shè)計提供了更科學(xué)、更合理的基礎(chǔ)。通過對不同類型指標(biāo)的針對性研究，可以更好地理解和把握它們的特征和規(guī)律，從而設(shè)計出更有效的抽取策略和模型。模型設(shè)計創(chuàng)新：設(shè)計基于CNN和LSTM的模型，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。CNN在提取局部特征方面表現(xiàn)出色，能夠快速捕捉文本中的關(guān)鍵信息和模式；LSTM則在處理序列信息和捕捉長短期依賴關(guān)系方面具有獨(dú)特的能力，能夠準(zhǔn)確地理解文本中詞語之間的上下文關(guān)聯(lián)。將這兩種模型相結(jié)合，構(gòu)建一個融合模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的多維度特征提取和精準(zhǔn)識別，有效提高抽取的準(zhǔn)確性和效率。這種模型設(shè)計思路打破了傳統(tǒng)單一模型的局限性，為數(shù)值指標(biāo)抽取提供了一種全新的解決方案，在處理復(fù)雜的領(lǐng)域科技論文數(shù)據(jù)時具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和泛化能力。特征構(gòu)建創(chuàng)新：綜合利用詞袋模型、N-gram模型以及詞向量模型構(gòu)建文本特征。詞袋模型能夠提供文本的基本統(tǒng)計特征，反映詞語在文本中的出現(xiàn)頻率；N-gram模型則進(jìn)一步考慮了詞語之間的相鄰關(guān)系，捕捉到文本中的局部語義信息；詞向量模型則從語義層面出發(fā)，將詞語映射到低維向量空間，通過向量運(yùn)算來表示詞語之間的語義相似度。通過將這三種模型的特征進(jìn)行融合，能夠從多個角度全面挖掘文本中蘊(yùn)含的語義和語法信息，為深度學(xué)習(xí)模型提供更豐富、更有效的數(shù)據(jù)支持，從而顯著提升模型對數(shù)值指標(biāo)知識對象的抽取能力。這種多模型融合的特征構(gòu)建方法在數(shù)值指標(biāo)抽取領(lǐng)域具有創(chuàng)新性，能夠有效解決傳統(tǒng)單一模型特征提取不全面的問題。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1知識對象抽取概述知識對象抽取，作為自然語言處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，旨在從非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)識別和提取出具有特定意義和價值的知識單元。這些知識單元涵蓋了實(shí)體、關(guān)系、屬性等多個方面，它們相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了對文本內(nèi)容的深入理解和結(jié)構(gòu)化表達(dá)。例如，在“蘋果公司于2023年發(fā)布了iPhone15系列手機(jī)”這句話中，“蘋果公司”“iPhone15系列手機(jī)”是實(shí)體，“發(fā)布”是它們之間的關(guān)系，“2023年”則是與該事件相關(guān)的屬性。通過知識對象抽取技術(shù)，可以將這些信息從文本中提取出來，以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)，方便后續(xù)的分析和應(yīng)用。在信息處理中，知識對象抽取發(fā)揮著不可替代的重要作用。它是實(shí)現(xiàn)信息從無序到有序轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵步驟，能夠?qū)⒑Ａ康奈谋緮?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解、可處理的知識，為后續(xù)的知識推理、知識圖譜構(gòu)建、智能問答系統(tǒng)等應(yīng)用提供堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在智能問答系統(tǒng)中，通過知識對象抽取技術(shù)，系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地從大量的文本資料中提取出與用戶問題相關(guān)的知識，從而給出精準(zhǔn)的回答；在知識圖譜構(gòu)建中，知識對象抽取為圖譜提供了豐富的節(jié)點(diǎn)和邊，使圖譜能夠更加全面、準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)世界中的知識體系和語義關(guān)系。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，知識對象抽取技術(shù)的重要性愈發(fā)凸顯。它能夠幫助人們在海量的數(shù)據(jù)中迅速定位和獲取所需的知識，提高信息處理的效率和準(zhǔn)確性，為各領(lǐng)域的發(fā)展提供有力的支持。在金融領(lǐng)域，通過對大量金融新聞、報告等文本的知識對象抽取，可以實(shí)時監(jiān)測市場動態(tài)、分析企業(yè)財務(wù)狀況、評估投資風(fēng)險等；在醫(yī)療領(lǐng)域，對醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病歷等文本的知識對象抽取，有助于醫(yī)生快速了解疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)、治療方案、藥物療效等信息，提高醫(yī)療決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性?？梢哉f，知識對象抽取技術(shù)已經(jīng)成為推動各領(lǐng)域信息化、智能化發(fā)展的核心技術(shù)之一，對于提升人類對信息的利用能力和決策水平具有重要意義。2.2數(shù)值指標(biāo)知識對象分類數(shù)值指標(biāo)知識對象是領(lǐng)域科技論文中極為關(guān)鍵的信息載體，對其進(jìn)行科學(xué)、細(xì)致的分類，是深入理解和有效抽取這些知識對象的重要前提。根據(jù)數(shù)值指標(biāo)的性質(zhì)、表達(dá)方式以及在科技研究中的應(yīng)用特點(diǎn)，可將數(shù)值指標(biāo)知識對象分為定量指標(biāo)、定性指標(biāo)和綜合指標(biāo)三大類。這種分類方式全面涵蓋了各種類型的數(shù)值指標(biāo)，能夠?yàn)楹罄m(xù)的抽取方法設(shè)計和模型構(gòu)建提供清晰、明確的指導(dǎo)，有助于提高數(shù)值指標(biāo)抽取的準(zhǔn)確性和效率。下面將對這三類數(shù)值指標(biāo)知識對象進(jìn)行詳細(xì)的闡述和分析。2.2.1定量指標(biāo)定量指標(biāo)是以具體的數(shù)字、百分?jǐn)?shù)、比率等形式來精確量化事物的特征、屬性或變化程度的指標(biāo)。在領(lǐng)域科技論文中，定量指標(biāo)具有舉足輕重的地位，是科研人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示和結(jié)論推導(dǎo)的重要依據(jù)。以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?，治愈率、有效率、不良反?yīng)發(fā)生率等定量指標(biāo)能夠直觀地反映出某種藥物或治療方法的療效和安全性。在一項(xiàng)關(guān)于新型抗癌藥物的臨床試驗(yàn)研究中，論文中可能會明確給出該藥物的治愈率為35%，有效率達(dá)到60%，不良反應(yīng)發(fā)生率控制在15%以內(nèi)。這些精確的定量指標(biāo)數(shù)據(jù)，能夠讓醫(yī)學(xué)研究者和臨床醫(yī)生快速、準(zhǔn)確地了解該藥物的治療效果和潛在風(fēng)險，為進(jìn)一步的研究和臨床應(yīng)用提供有力的支持。在物理學(xué)領(lǐng)域，各種物理常數(shù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等定量指標(biāo)同樣不可或缺。例如，光速的數(shù)值為299792458m/s，普朗克常數(shù)約為6.62607015×10?3?J?s，這些定量指標(biāo)是驗(yàn)證物理理論模型、開展科學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)，對于推動物理學(xué)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。定量指標(biāo)的顯著特點(diǎn)在于其精確性和客觀性。精確性體現(xiàn)在它能夠以具體的數(shù)值來準(zhǔn)確地描述事物的數(shù)量特征，避免了模糊和歧義。在化學(xué)實(shí)驗(yàn)中，某種物質(zhì)的純度被精確測定為99.99%，這個具體的數(shù)值能夠讓科研人員清晰地了解該物質(zhì)的純凈程度，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)和研究提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持?？陀^性則意味著定量指標(biāo)不受主觀因素的影響，其數(shù)值是通過科學(xué)的測量、實(shí)驗(yàn)或統(tǒng)計方法得出的，具有較高的可信度和可靠性。在生物學(xué)研究中，通過對大量樣本的統(tǒng)計分析，得出某種植物在特定環(huán)境下的發(fā)芽率為80%，這個發(fā)芽率數(shù)據(jù)是基于客觀的實(shí)驗(yàn)觀察和統(tǒng)計計算得出的，能夠真實(shí)地反映該植物在這種環(huán)境下的發(fā)芽情況。定量指標(biāo)在科技論文中的應(yīng)用極為廣泛，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是用于數(shù)據(jù)對比和分析，通過對不同組別的定量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，能夠發(fā)現(xiàn)事物之間的差異和規(guī)律。在農(nóng)業(yè)研究中，對比不同品種農(nóng)作物的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，如A品種小麥的畝產(chǎn)量為600公斤，B品種小麥的畝產(chǎn)量為550公斤，通過這種對比，科研人員可以直觀地了解不同品種小麥的產(chǎn)量差異，為品種選育和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考依據(jù)。二是用于建立數(shù)學(xué)模型和進(jìn)行預(yù)測，定量指標(biāo)數(shù)據(jù)能夠?yàn)閿?shù)學(xué)模型的構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和處理，可以建立起描述事物發(fā)展規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，并利用該模型進(jìn)行未來趨勢的預(yù)測。在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，通過對歷史的GDP數(shù)據(jù)、通貨膨脹率等定量指標(biāo)的分析，建立經(jīng)濟(jì)增長模型，從而對未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測和分析。三是用于驗(yàn)證假設(shè)和理論，科研人員在提出假設(shè)和理論后，通常需要通過定量指標(biāo)數(shù)據(jù)來進(jìn)行驗(yàn)證。在材料科學(xué)研究中，假設(shè)某種新型材料具有更高的強(qiáng)度和韌性，通過對該材料的強(qiáng)度、韌性等定量指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測量和分析，如果測量結(jié)果符合假設(shè)預(yù)期，那么就可以驗(yàn)證該假設(shè)和理論的正確性。2.2.2定性指標(biāo)定性指標(biāo)是對事物的性質(zhì)、特征、狀態(tài)等進(jìn)行描述和判斷的指標(biāo)，它不像定量指標(biāo)那樣可以用具體的數(shù)值來精確衡量，而是通過一些定性的詞語，如好、壞、高、低、優(yōu)、劣等來表達(dá)。在領(lǐng)域科技論文中，定性指標(biāo)同樣具有重要的意義，它能夠從另一個角度反映事物的特征和屬性，為科研人員提供全面的信息。在工程領(lǐng)域的產(chǎn)品質(zhì)量評價中，產(chǎn)品的性能、可靠性、易用性等方面可能會用定性指標(biāo)來描述。例如，某款電子產(chǎn)品的性能被評價為“良好”，可靠性被認(rèn)為“高”，易用性得到“優(yōu)”的評價。這些定性指標(biāo)雖然沒有具體的數(shù)值，但它們能夠直觀地傳達(dá)出該產(chǎn)品在這些方面的表現(xiàn)水平，對于產(chǎn)品的研發(fā)、改進(jìn)以及市場推廣都具有重要的參考價值。在環(huán)境科學(xué)研究中，對水質(zhì)的評價可能會用到“清潔”“輕度污染”“重度污染”等定性指標(biāo)。這些定性描述能夠讓研究人員快速了解水質(zhì)的大致狀況，為進(jìn)一步的水質(zhì)監(jiān)測和治理提供方向。定性指標(biāo)的抽取面臨著諸多難點(diǎn)。首先，定性指標(biāo)的含義往往具有一定的模糊性和主觀性。不同的人對于“好”“壞”“高”“低”等定性詞語的理解可能存在差異，這取決于個人的經(jīng)驗(yàn)、背景和評價標(biāo)準(zhǔn)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，對于某種疾病治療效果的評價，不同的醫(yī)生可能會因?yàn)樽陨淼呐R床經(jīng)驗(yàn)和判斷標(biāo)準(zhǔn)不同，而給出不同的定性評價，有的醫(yī)生可能認(rèn)為治療效果“良好”，而有的醫(yī)生則可能覺得只是“一般”。其次，定性指標(biāo)的表達(dá)方式較為靈活多樣，在不同的語境中可能會有不同的表述方式。在描述某種材料的強(qiáng)度時，可能會用“強(qiáng)度高”“具有良好的強(qiáng)度性能”“強(qiáng)度表現(xiàn)出色”等多種方式來表達(dá)，這增加了定性指標(biāo)抽取的難度。此外，定性指標(biāo)的抽取還需要結(jié)合上下文語境進(jìn)行理解和判斷，單獨(dú)的一個定性詞語往往難以準(zhǔn)確確定其含義。在一篇關(guān)于汽車性能的科技論文中，提到“該車的操控性較好”，要準(zhǔn)確理解這個“較好”的含義，就需要結(jié)合論文中對該車操控性的具體描述以及與其他車型的對比情況等上下文信息來綜合判斷。2.2.3綜合指標(biāo)綜合指標(biāo)是通過對多個相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行綜合計算或評估而得到的指標(biāo)，它能夠更全面、綜合地反映事物的整體特征和水平。常見的綜合指標(biāo)包括指標(biāo)的綜合得分、排名等。在大學(xué)學(xué)科評估中，會綜合考慮學(xué)科的科研成果、師資力量、人才培養(yǎng)質(zhì)量、社會服務(wù)等多個方面的指標(biāo)，通過一定的計算方法得出每個學(xué)科的綜合得分，并根據(jù)綜合得分進(jìn)行排名。例如，某大學(xué)的計算機(jī)學(xué)科在本次評估中，科研成果指標(biāo)得分85分，師資力量指標(biāo)得分80分，人才培養(yǎng)質(zhì)量指標(biāo)得分88分，社會服務(wù)指標(biāo)得分82分，通過加權(quán)計算（假設(shè)各指標(biāo)權(quán)重分別為0.3、0.2、0.3、0.2），得出該學(xué)科的綜合得分為84.3分，在全國同類學(xué)科中排名第15位。這些綜合指標(biāo)能夠直觀地展示該學(xué)科在各個方面的表現(xiàn)以及在全國的整體水平，對于學(xué)校的學(xué)科建設(shè)、學(xué)生的專業(yè)選擇以及社會對學(xué)科的認(rèn)知都具有重要的參考價值。綜合指標(biāo)的計算方式通常較為復(fù)雜，需要根據(jù)具體的評估目的和指標(biāo)體系來確定。一般來說，計算綜合得分時，首先需要確定各個相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重，權(quán)重的確定方法有多種，如層次分析法、主成分分析法、專家打分法等。層次分析法通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復(fù)雜的問題分解為多個層次，通過兩兩比較的方式確定各指標(biāo)的相對重要性，從而得出權(quán)重。主成分分析法是一種多元統(tǒng)計分析方法，它通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，將多個相關(guān)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個互不相關(guān)的主成分，根據(jù)主成分的貢獻(xiàn)率來確定各指標(biāo)的權(quán)重。專家打分法是邀請相關(guān)領(lǐng)域的專家，根據(jù)他們的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識，對各指標(biāo)的重要性進(jìn)行打分，然后綜合專家的意見得出權(quán)重。確定權(quán)重后，再將各個指標(biāo)的得分乘以相應(yīng)的權(quán)重，然后進(jìn)行累加，即可得到綜合得分。綜合指標(biāo)在領(lǐng)域科技研究中具有重要的意義。它能夠?qū)⒍鄠€分散的指標(biāo)整合為一個綜合的評價指標(biāo)，避免了單一指標(biāo)的局限性，為科研人員提供了一個全面、綜合的視角來評估和分析事物。在企業(yè)的績效評估中，綜合考慮企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)（如營業(yè)收入、利潤、資產(chǎn)負(fù)債率等）、市場指標(biāo)（如市場份額、客戶滿意度等）、創(chuàng)新指標(biāo)（如研發(fā)投入、新產(chǎn)品推出數(shù)量等）等多個方面的指標(biāo)，得出企業(yè)的綜合績效得分，能夠更全面地反映企業(yè)的經(jīng)營狀況和發(fā)展能力，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策、資源分配等提供有力的支持。同時，綜合指標(biāo)也便于不同事物之間的比較和排序，能夠快速地確定事物在整體中的位置和水平，有助于科研人員進(jìn)行篩選和決策。在科研項(xiàng)目的立項(xiàng)評審中，通過對多個申報項(xiàng)目的綜合指標(biāo)進(jìn)行比較和排名，能夠快速篩選出具有較高研究價值和可行性的項(xiàng)目，提高評審的效率和準(zhǔn)確性。2.3常用知識抽取技術(shù)2.3.1基于規(guī)則的方法基于規(guī)則的方法是一種傳統(tǒng)的知識抽取技術(shù)，它主要依賴于人工制定一系列的規(guī)則和模式，通過這些預(yù)先定義好的規(guī)則來對文本進(jìn)行匹配和解析，從而識別和抽取其中的知識實(shí)體。在抽取公司相關(guān)信息時，可以制定這樣的規(guī)則：如果文本中出現(xiàn)“公司名稱：[公司名]”的格式，那么就將“[公司名]”識別為公司實(shí)體；若出現(xiàn)“成立時間：[具體時間]”，則將“[具體時間]”抽取為公司的成立時間屬性。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于其準(zhǔn)確性較高，只要文本符合預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，就能準(zhǔn)確地抽取到相應(yīng)的知識實(shí)體。在一些結(jié)構(gòu)化程度較高、規(guī)則較為明確的領(lǐng)域，如金融領(lǐng)域的財務(wù)報表信息抽取、法律領(lǐng)域的法條關(guān)鍵信息提取等，基于規(guī)則的方法能夠發(fā)揮出較好的效果，因?yàn)檫@些領(lǐng)域的文本往往具有固定的格式和規(guī)范的表達(dá)方式，便于制定精確的規(guī)則。然而，基于規(guī)則的方法也存在著明顯的局限性。一方面，規(guī)則的編寫需要大量的人力和時間，并且對編寫者的領(lǐng)域知識和語言理解能力要求極高。編寫者不僅要深入了解目標(biāo)領(lǐng)域的專業(yè)知識，熟悉各種知識實(shí)體的表達(dá)方式和特征，還要具備良好的語言分析能力，能夠準(zhǔn)確地將這些知識和特征轉(zhuǎn)化為有效的規(guī)則。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，要抽取疾病的癥狀、診斷方法、治療藥物等知識實(shí)體，編寫規(guī)則的人員需要具備深厚的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識，了解各種疾病的復(fù)雜癥狀表現(xiàn)、不同的診斷標(biāo)準(zhǔn)以及多樣的治療藥物和方案，同時還要考慮到醫(yī)學(xué)文本中可能出現(xiàn)的各種語言變體和特殊表達(dá)方式，這無疑是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。另一方面，基于規(guī)則的方法缺乏靈活性和泛化能力。一旦文本的格式或內(nèi)容發(fā)生變化，或者出現(xiàn)了新的知識實(shí)體類型，就需要重新編寫和調(diào)整規(guī)則，這使得該方法難以適應(yīng)不斷變化的文本數(shù)據(jù)和多樣化的應(yīng)用場景。在科技領(lǐng)域，新的技術(shù)、概念和術(shù)語不斷涌現(xiàn)，文本的表達(dá)方式也日新月異，基于規(guī)則的方法很難及時跟上這些變化，對于新出現(xiàn)的科技知識實(shí)體往往無法準(zhǔn)確抽取。2.3.2基于模板的方法基于模板的方法是通過構(gòu)建特定的模板來識別和抽取文本中的知識實(shí)體。模板通常是根據(jù)對目標(biāo)文本的分析和理解，結(jié)合領(lǐng)域知識而設(shè)計的，它定義了知識實(shí)體在文本中的出現(xiàn)模式和上下文特征。在抽取人物信息時，可以設(shè)計這樣的模板：“[人物姓名]，[職業(yè)]，出生于[出生地點(diǎn)]，[主要成就]”，通過匹配文本中符合該模板的內(nèi)容，就可以抽取到人物的姓名、職業(yè)、出生地點(diǎn)和主要成就等知識實(shí)體。這種方法的優(yōu)勢在于它能夠利用領(lǐng)域知識和文本的特定結(jié)構(gòu)，有效地提高知識抽取的準(zhǔn)確性和效率。在一些特定領(lǐng)域，如新聞領(lǐng)域的事件報道、電商領(lǐng)域的商品描述等，文本往往具有相對固定的結(jié)構(gòu)和表達(dá)方式，基于模板的方法能夠很好地適應(yīng)這些特點(diǎn)，快速準(zhǔn)確地抽取到關(guān)鍵信息。在新聞報道中，關(guān)于會議的報道通常會包含會議的時間、地點(diǎn)、主題、參會人員等信息，通過設(shè)計相應(yīng)的模板，可以高效地從新聞文本中抽取這些信息，為后續(xù)的新聞分析和信息整合提供支持。但是，基于模板的方法也存在一些不足之處。首先，模板的構(gòu)建需要對目標(biāo)領(lǐng)域有深入的了解，并且需要耗費(fèi)大量的時間和精力。模板的質(zhì)量直接影響著知識抽取的效果，一個不完善的模板可能會導(dǎo)致知識實(shí)體的漏抽或誤抽。在構(gòu)建醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的疾病知識抽取模板時，需要對各種疾病的相關(guān)知識有全面而深入的了解，包括疾病的名稱、癥狀、病因、治療方法等，同時還要考慮到醫(yī)學(xué)文本中復(fù)雜的語言表達(dá)和術(shù)語體系，確保模板能夠準(zhǔn)確地覆蓋各種疾病知識實(shí)體的表達(dá)方式，這需要醫(yī)學(xué)專家和自然語言處理專家的密切合作，投入大量的時間和精力。其次，模板的通用性較差，對于不同領(lǐng)域或不同類型的文本，往往需要重新構(gòu)建模板，這限制了該方法的應(yīng)用范圍。在金融領(lǐng)域適用的模板，在教育領(lǐng)域可能就無法使用，因?yàn)閮蓚€領(lǐng)域的文本內(nèi)容和結(jié)構(gòu)差異較大，需要針對教育領(lǐng)域的特點(diǎn)重新設(shè)計模板。此外，當(dāng)文本的結(jié)構(gòu)或內(nèi)容發(fā)生變化時，模板也需要相應(yīng)地進(jìn)行修改和調(diào)整，這增加了方法的維護(hù)成本。在電商領(lǐng)域，商品的描述方式可能會隨著市場需求和消費(fèi)者喜好的變化而不斷更新，如果模板不能及時跟進(jìn)這些變化，就會影響商品信息的抽取效果。2.3.3基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是近年來知識抽取領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹等，從大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識實(shí)體的特征和模式，從而實(shí)現(xiàn)對知識實(shí)體的自動抽取。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識抽取方法中，首先需要收集大量包含知識實(shí)體的文本數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，明確每個知識實(shí)體的類型和位置。然后，將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，模型會自動學(xué)習(xí)文本中知識實(shí)體的特征表示，如詞語的語義特征、句法結(jié)構(gòu)特征以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。訓(xùn)練完成后，當(dāng)輸入新的文本時，模型就能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征和模式，識別并抽取其中的知識實(shí)體。以命名實(shí)體識別任務(wù)為例，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），可以有效地處理文本的序列信息，捕捉詞語之間的長短期依賴關(guān)系，從而準(zhǔn)確地識別出文本中的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等命名實(shí)體?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法具有許多優(yōu)點(diǎn)。它能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，減少了人工編寫規(guī)則和模板的工作量，提高了知識抽取的效率和準(zhǔn)確性。而且，該方法具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域和不同類型的文本數(shù)據(jù)，在處理大規(guī)模、多樣化的文本時表現(xiàn)出色。在社交媒體文本分析、網(wǎng)絡(luò)新聞信息抽取等領(lǐng)域，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠快速準(zhǔn)確地從海量的文本中抽取有價值的知識，為輿情監(jiān)測、信息檢索等應(yīng)用提供支持。然而，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也存在一些挑戰(zhàn)。它需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，而標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時間，并且標(biāo)注的質(zhì)量也會直接影響模型的性能。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程通常比較復(fù)雜，需要調(diào)整多個參數(shù)，并且對計算資源的要求較高。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或模型參數(shù)設(shè)置不合理時，模型可能會出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致知識抽取的效果不佳。三、領(lǐng)域科技論文數(shù)值指標(biāo)抽取難點(diǎn)分析3.1指標(biāo)形式多樣性3.1.1數(shù)值表達(dá)差異在領(lǐng)域科技論文中，數(shù)值指標(biāo)的表達(dá)方式豐富多樣，這給抽取工作帶來了極大的挑戰(zhàn)。數(shù)值指標(biāo)可能以整數(shù)、小數(shù)、分?jǐn)?shù)、百分?jǐn)?shù)、科學(xué)計數(shù)法等多種形式呈現(xiàn)。在物理學(xué)領(lǐng)域，普朗克常數(shù)的數(shù)值通常表示為6.62607015×10?3?J?s，采用了科學(xué)計數(shù)法的形式，這種表達(dá)方式能夠簡潔地表示非常小或非常大的數(shù)值，但對于抽取算法來說，需要準(zhǔn)確識別科學(xué)計數(shù)法的格式和指數(shù)部分的含義。在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，通貨膨脹率可能以百分?jǐn)?shù)的形式出現(xiàn)，如“今年的通貨膨脹率為3.5%”，百分?jǐn)?shù)的表達(dá)直觀地反映了變化的比例，但在抽取時需要注意與其他數(shù)值形式的區(qū)分。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，分?jǐn)?shù)的表達(dá)較為常見，如“1/2”“3/4”等，分?jǐn)?shù)的抽取不僅要識別分子和分母，還需要考慮其在文本中的語義和上下文關(guān)系。不同的數(shù)值表達(dá)方式在語法和語義上存在差異，這使得抽取過程變得復(fù)雜。整數(shù)和小數(shù)的抽取相對較為直接，主要通過正則表達(dá)式等方法匹配數(shù)字字符和小數(shù)點(diǎn)。但分?jǐn)?shù)的抽取需要特殊的處理，因?yàn)榉謹(jǐn)?shù)的表達(dá)方式有多種，除了常見的“分子/分母”形式，還可能以“幾分之幾”的文字形式出現(xiàn)，如“二分之一”，這就要求抽取算法不僅能夠識別數(shù)字形式的分?jǐn)?shù)，還能理解文字形式的分?jǐn)?shù)表達(dá)。百分?jǐn)?shù)的抽取則需要注意其與其他數(shù)值的組合情況，如“增長了3.5個百分點(diǎn)”，這里的“3.5個百分點(diǎn)”與“3.5%”雖然都表示數(shù)值的變化，但含義和表達(dá)方式有所不同，抽取算法需要準(zhǔn)確理解并區(qū)分這些細(xì)微的差別。科學(xué)計數(shù)法的抽取難度更大，它涉及到指數(shù)部分的解析和數(shù)值的換算，需要算法具備對科學(xué)計數(shù)法規(guī)則的深入理解和準(zhǔn)確處理能力。此外，數(shù)值指標(biāo)在不同領(lǐng)域的論文中，還可能存在特定的表達(dá)方式和習(xí)慣。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，藥物的劑量可能會以“mg/kg”“g/L”等單位組合的形式表示，如“該藥物的推薦劑量為5mg/kg體重”，這種表達(dá)方式不僅包含了數(shù)值，還涉及到單位和相關(guān)的計量標(biāo)準(zhǔn)，抽取時需要同時考慮多個因素。在工程領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的精度可能會用“±”符號來表示，如“測量結(jié)果為10.5±0.2”，表示測量值在10.3到10.7之間，抽取算法需要準(zhǔn)確識別這種表示精度的方式，并將其與數(shù)值本身進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。這些領(lǐng)域特定的數(shù)值表達(dá)方式，增加了數(shù)值指標(biāo)抽取的復(fù)雜性，要求抽取方法具有較強(qiáng)的領(lǐng)域適應(yīng)性和靈活性。3.1.2單位換算問題在領(lǐng)域科技論文中，數(shù)值指標(biāo)所涉及的計量單位種類繁多，不同領(lǐng)域和不同研究中使用的單位存在較大差異，這給單位換算和抽取工作帶來了諸多困難。在長度計量方面，國際單位制中常用的單位是米（m），但在實(shí)際應(yīng)用中，還會出現(xiàn)厘米（cm）、毫米（mm）、千米（km）等單位，以及英制單位英尺（ft）、英寸（in）等。在物理學(xué)研究中，微觀世界的長度可能會用到納米（nm）、皮米（pm）等更小的單位，如原子的直徑通常在幾十皮米到幾百皮米之間；而在天文學(xué)研究中，天體之間的距離則會使用光年（ly）這樣極其巨大的長度單位，1光年約等于9.461×1012千米。在重量計量方面，國際單位制中的基本單位是千克（kg），但同時也存在克（g）、毫克（mg）、噸（t）等單位，以及英制單位磅（lb）、盎司（oz）等。在化學(xué)實(shí)驗(yàn)中，物質(zhì)的質(zhì)量可能會精確到毫克甚至微克（μg）；而在工業(yè)生產(chǎn)中，原材料的重量則可能以噸為單位進(jìn)行計量。不同計量單位之間的換算關(guān)系復(fù)雜多樣，且部分換算關(guān)系并非簡單的整數(shù)倍關(guān)系，這進(jìn)一步增加了單位換算的難度。在長度單位換算中，1米等于100厘米，1千米等于1000米，這些換算關(guān)系相對較為簡單。但涉及到英制單位與國際單位制的換算時，情況就變得復(fù)雜起來。1英尺等于0.3048米，1英寸等于2.54厘米，這些換算系數(shù)需要準(zhǔn)確記憶和運(yùn)用。在重量單位換算中，1千克等于1000克，1噸等于1000千克，這是常見的換算關(guān)系。但1磅約等于0.4536千克，1盎司約等于28.35克，這些非整數(shù)的換算系數(shù)增加了計算的復(fù)雜性。在面積單位換算中，1平方米等于100平方分米，1平方千米等于100公頃，1公頃等于10000平方米，這些換算關(guān)系較為復(fù)雜，容易混淆。在體積單位換算中，1立方米等于1000立方分米，1立方分米等于1000立方厘米，1升等于1立方分米，1毫升等于1立方厘米，這些換算關(guān)系也需要準(zhǔn)確掌握。在進(jìn)行數(shù)值指標(biāo)抽取時，不僅要準(zhǔn)確識別數(shù)值和單位，還需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求，對不同單位的數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)一換算，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。在一項(xiàng)涉及多個國家和地區(qū)的環(huán)境研究中，不同地區(qū)的論文可能使用不同的單位來表示污染物的濃度，有的使用毫克每立方米（mg/m3），有的使用微克每立方米（μg/m3），還有的使用ppm（百萬分之一）等單位。為了對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，就需要將不同單位的濃度數(shù)值統(tǒng)一換算成相同的單位。但在實(shí)際操作中，由于單位換算關(guān)系的復(fù)雜性以及文本中單位表示的不規(guī)范性，很容易出現(xiàn)換算錯誤或無法準(zhǔn)確換算的情況。有些論文中可能會出現(xiàn)單位的縮寫形式不規(guī)范，或者單位與數(shù)值之間的分隔不清晰等問題，這都給單位換算和數(shù)值指標(biāo)抽取帶來了額外的困難。3.2語義理解復(fù)雜性3.2.1語法結(jié)構(gòu)多變領(lǐng)域科技論文中存在著豐富多樣的語法結(jié)構(gòu)，這給語義理解帶來了極大的挑戰(zhàn)。科技論文為了準(zhǔn)確表達(dá)復(fù)雜的科學(xué)概念和邏輯關(guān)系，常常使用長難句，這些句子中包含多個修飾成分、從句以及嵌套結(jié)構(gòu)，使得句子的語法結(jié)構(gòu)變得錯綜復(fù)雜。在一篇關(guān)于量子力學(xué)的論文中，可能會出現(xiàn)這樣的句子：“在考慮了電子的自旋軌道耦合以及晶體場效應(yīng)的情況下，通過求解薛定諤方程，我們得到了該量子體系的能量本征值，這些本征值不僅與電子的波函數(shù)有關(guān)，還受到外部磁場和溫度的影響，而外部磁場和溫度的變化又會導(dǎo)致量子體系的能級發(fā)生躍遷，這種躍遷現(xiàn)象在實(shí)驗(yàn)中通過光譜分析得到了證實(shí)?！边@個句子中，包含了多個狀語成分（“在考慮了……的情況下”“通過求解……方程”）、定語成分（“該量子體系的”“電子的”“外部磁場和溫度的”）以及賓語從句（“這些本征值不僅……還……”“這種躍遷現(xiàn)象……得到了證實(shí)”），語法結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，要準(zhǔn)確理解其中的語義，需要對句子進(jìn)行細(xì)致的分析和拆解。復(fù)雜的語法結(jié)構(gòu)會導(dǎo)致語義理解的困難，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。首先，修飾成分的位置和作用難以確定。在科技論文中，修飾成分可能會遠(yuǎn)離被修飾的詞語，或者多個修飾成分層層嵌套，這使得讀者很難快速準(zhǔn)確地判斷修飾關(guān)系。在句子“通過一系列復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)操作，我們制備出了一種具有高導(dǎo)電性、良好穩(wěn)定性以及獨(dú)特光學(xué)性質(zhì)的新型納米材料。”中，“具有高導(dǎo)電性、良好穩(wěn)定性以及獨(dú)特光學(xué)性質(zhì)的”這個修飾成分較長，且遠(yuǎn)離被修飾的“新型納米材料”，在理解時需要仔細(xì)分析其與中心詞的關(guān)系。其次，從句的類型和邏輯關(guān)系不易把握?？萍颊撐闹谐３Ｊ褂酶鞣N類型的從句，如定語從句、狀語從句、賓語從句等，這些從句之間可能存在復(fù)雜的邏輯關(guān)系，如因果關(guān)系、條件關(guān)系、轉(zhuǎn)折關(guān)系等。在句子“如果在實(shí)驗(yàn)中能夠精確控制反應(yīng)溫度和壓力，那么我們就有可能合成出具有特殊結(jié)構(gòu)和性能的化合物，這種化合物在新能源領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，因?yàn)樗哂懈咝У哪芰哭D(zhuǎn)換效率?！敝?，包含了條件狀語從句（“如果……那么……”）和原因狀語從句（“因?yàn)椤保?，要?zhǔn)確理解句子的語義，需要理清這些從句之間的邏輯關(guān)系。此外，嵌套結(jié)構(gòu)的存在增加了語法分析的難度?？萍颊撐闹锌赡軙霈F(xiàn)多層嵌套的語法結(jié)構(gòu)，如句子“我們提出的基于深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)值指標(biāo)抽取模型，在處理包含復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域特定術(shù)語的文本時，能夠通過對文本特征的有效提取和分析，實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)的準(zhǔn)確識別和抽取?！敝校盎谏疃葘W(xué)習(xí)算法的”“包含復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域特定術(shù)語的”“對文本特征的有效提取和分析”等都是嵌套的修飾成分，這種多層嵌套結(jié)構(gòu)使得語法分析變得更加困難，容易導(dǎo)致語義理解的偏差。3.2.2領(lǐng)域知識依賴領(lǐng)域科技論文中包含大量的專業(yè)術(shù)語和特定領(lǐng)域的知識，對這些術(shù)語和知識的理解是準(zhǔn)確抽取數(shù)值指標(biāo)的關(guān)鍵。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，“冠狀動脈粥樣硬化性心臟病”“心肌梗死”“血小板凝集”等專業(yè)術(shù)語頻繁出現(xiàn)，只有具備扎實(shí)的醫(yī)學(xué)知識，才能準(zhǔn)確理解這些術(shù)語的含義，進(jìn)而正確抽取與之相關(guān)的數(shù)值指標(biāo)，如發(fā)病率、死亡率、治療有效率等。在物理學(xué)領(lǐng)域，“量子糾纏”“黑洞熵”“希格斯玻色子”等術(shù)語具有特定的物理意義，對于不熟悉物理學(xué)知識的人來說，很難理解這些術(shù)語所代表的概念，也就無法準(zhǔn)確抽取相關(guān)的數(shù)值指標(biāo)，如量子糾纏的保真度、黑洞的質(zhì)量和半徑等。缺乏領(lǐng)域知識會導(dǎo)致對數(shù)值指標(biāo)的錯誤理解和抽取。如果不了解醫(yī)學(xué)中“治愈率”和“有效率”的準(zhǔn)確含義，就可能在抽取這些數(shù)值指標(biāo)時出現(xiàn)混淆?！爸斡省蓖ǔＶ傅氖墙?jīng)過治療后，患者疾病完全康復(fù)的比例；而“有效率”則包括了治愈、顯效、好轉(zhuǎn)等多種情況，其范圍更廣。如果沒有正確理解這兩個術(shù)語的區(qū)別，在抽取數(shù)值指標(biāo)時就可能出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致對研究結(jié)果的誤判。在化學(xué)領(lǐng)域，如果不了解化學(xué)方程式中各物質(zhì)的化學(xué)計量關(guān)系，就無法準(zhǔn)確抽取與化學(xué)反應(yīng)相關(guān)的數(shù)值指標(biāo)，如反應(yīng)速率、轉(zhuǎn)化率等。在“2H?+O?=2H?O”這個化學(xué)方程式中，氫氣和氧氣的化學(xué)計量比為2:1，根據(jù)這個比例可以計算出反應(yīng)的轉(zhuǎn)化率等數(shù)值指標(biāo)。如果不了解這個化學(xué)計量關(guān)系，就無法準(zhǔn)確抽取這些數(shù)值指標(biāo)，從而影響對化學(xué)反應(yīng)的分析和研究。領(lǐng)域知識還能夠幫助理解數(shù)值指標(biāo)之間的關(guān)系和背后的科學(xué)意義。在生物學(xué)研究中，了解基因表達(dá)與蛋白質(zhì)合成之間的關(guān)系，有助于理解基因表達(dá)量、蛋白質(zhì)含量等數(shù)值指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)?；蛲ㄟ^轉(zhuǎn)錄和翻譯過程合成蛋白質(zhì)，基因表達(dá)量的變化會直接影響蛋白質(zhì)的合成量。如果知道了這個知識，在抽取基因表達(dá)量和蛋白質(zhì)含量等數(shù)值指標(biāo)時，就能夠更好地理解它們之間的關(guān)系，從而進(jìn)行更深入的分析。在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域，了解污染物的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律，能夠幫助理解污染物濃度、排放量等數(shù)值指標(biāo)在不同環(huán)境介質(zhì)中的變化關(guān)系。污染物在大氣、水體、土壤等環(huán)境介質(zhì)中會發(fā)生遷移和轉(zhuǎn)化，其濃度和排放量會隨著時間和空間的變化而改變。只有掌握了這些領(lǐng)域知識，才能準(zhǔn)確理解數(shù)值指標(biāo)的變化趨勢和背后的科學(xué)意義，從而做出更準(zhǔn)確的分析和判斷。3.3現(xiàn)有方法局限性3.3.1基于規(guī)則方法基于規(guī)則的方法在抽取領(lǐng)域科技論文中的數(shù)值指標(biāo)時，面臨著諸多難以克服的困難。首先，領(lǐng)域科技論文中的數(shù)值指標(biāo)表達(dá)方式極為復(fù)雜多樣，這使得規(guī)則的編寫變得異常困難。如前文所述，數(shù)值指標(biāo)可能以整數(shù)、小數(shù)、分?jǐn)?shù)、百分?jǐn)?shù)、科學(xué)計數(shù)法等多種形式呈現(xiàn)，且不同領(lǐng)域和不同研究中使用的單位存在較大差異。要編寫能夠涵蓋所有這些表達(dá)方式的規(guī)則，幾乎是不可能完成的任務(wù)。即使編寫者竭盡全力，也難免會出現(xiàn)遺漏或錯誤。在物理學(xué)領(lǐng)域，普朗克常數(shù)的數(shù)值通常表示為6.62607015×10?3?J?s，采用了科學(xué)計數(shù)法的形式；而在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，通貨膨脹率可能以百分?jǐn)?shù)的形式出現(xiàn)，如“今年的通貨膨脹率為3.5%”。這些不同的數(shù)值表達(dá)方式，需要編寫不同的規(guī)則來進(jìn)行匹配和抽取，大大增加了規(guī)則編寫的工作量和難度。其次，當(dāng)遇到新的領(lǐng)域或數(shù)據(jù)格式時，基于規(guī)則的方法缺乏靈活性和擴(kuò)展性。不同領(lǐng)域的科技論文具有各自獨(dú)特的語言特點(diǎn)和數(shù)值指標(biāo)表達(dá)方式，而且隨著科技的不斷發(fā)展，新的數(shù)據(jù)格式和指標(biāo)類型也會不斷涌現(xiàn)?；谝?guī)則的方法無法自動適應(yīng)這些變化，一旦遇到新的情況，就需要人工重新編寫和調(diào)整規(guī)則。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，隨著基因測序技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了大量新的基因表達(dá)數(shù)據(jù)和相關(guān)指標(biāo)，這些指標(biāo)的表達(dá)方式和含義與傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)指標(biāo)有很大不同?；谝?guī)則的方法很難及時跟上這種變化，對于新出現(xiàn)的基因表達(dá)指標(biāo)往往無法準(zhǔn)確抽取。此外，規(guī)則的維護(hù)和更新成本也很高，需要耗費(fèi)大量的人力和時間。隨著領(lǐng)域科技論文的不斷更新和發(fā)展，規(guī)則需要不斷地進(jìn)行調(diào)整和完善，以確保抽取的準(zhǔn)確性。但這一過程往往需要專業(yè)的領(lǐng)域知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，增加了方法的應(yīng)用難度和成本。3.3.2基于模板方法基于模板的方法在抽取領(lǐng)域科技論文中的數(shù)值指標(biāo)時，同樣存在著明顯的局限性。一方面，模板的構(gòu)建需要對目標(biāo)領(lǐng)域有深入的了解，并且需要耗費(fèi)大量的時間和精力。在構(gòu)建模板之前，需要對大量的領(lǐng)域科技論文進(jìn)行分析和研究，了解數(shù)值指標(biāo)在文本中的出現(xiàn)模式和上下文特征。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，要構(gòu)建抽取疾病相關(guān)數(shù)值指標(biāo)的模板，就需要對各種疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)、治療方法、療效評估等方面的知識有全面而深入的了解。同時，還需要考慮到醫(yī)學(xué)文本中復(fù)雜的語言表達(dá)和術(shù)語體系，確保模板能夠準(zhǔn)確地覆蓋各種疾病數(shù)值指標(biāo)的表達(dá)方式。這一過程需要醫(yī)學(xué)專家和自然語言處理專家的密切合作，投入大量的時間和精力。而且，模板的質(zhì)量直接影響著數(shù)值指標(biāo)抽取的效果，一個不完善的模板可能會導(dǎo)致數(shù)值指標(biāo)的漏抽或誤抽。另一方面，模板的通用性較差，對于不同領(lǐng)域或不同類型的文本，往往需要重新構(gòu)建模板。不同領(lǐng)域的科技論文在內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和語言表達(dá)上存在很大差異，即使是同一領(lǐng)域的不同研究方向，數(shù)值指標(biāo)的表達(dá)方式也可能有所不同。在物理學(xué)領(lǐng)域，理論物理和實(shí)驗(yàn)物理的論文在數(shù)值指標(biāo)的呈現(xiàn)方式和相關(guān)描述上就有很大區(qū)別?；谀０宓姆椒y以適應(yīng)這種多樣性，對于不同領(lǐng)域或不同類型的文本，需要針對性地構(gòu)建不同的模板。這不僅增加了模板構(gòu)建的工作量，也限制了該方法的應(yīng)用范圍。此外，當(dāng)文本的結(jié)構(gòu)或內(nèi)容發(fā)生變化時，模板也需要相應(yīng)地進(jìn)行修改和調(diào)整。在科技領(lǐng)域，研究內(nèi)容和方法不斷更新，論文的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容也會隨之發(fā)生變化。如果模板不能及時跟進(jìn)這些變化，就會影響數(shù)值指標(biāo)的抽取效果。3.3.3基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在抽取領(lǐng)域科技論文中的數(shù)值指標(biāo)時，雖然具有一定的優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，該方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，而標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時間。在領(lǐng)域科技論文中，數(shù)值指標(biāo)的標(biāo)注需要專業(yè)的領(lǐng)域知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，標(biāo)注人員不僅要準(zhǔn)確識別數(shù)值指標(biāo)，還要理解其在文本中的含義和相關(guān)的上下文信息。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，標(biāo)注疾病的發(fā)病率、治愈率等數(shù)值指標(biāo)時，需要標(biāo)注人員具備醫(yī)學(xué)專業(yè)知識，能夠準(zhǔn)確判斷這些指標(biāo)所對應(yīng)的疾病類型、研究對象和研究條件等信息。而且，標(biāo)注過程中還可能存在主觀性和不一致性，不同的標(biāo)注人員對同一數(shù)值指標(biāo)的標(biāo)注可能存在差異。這些因素都增加了標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取難度和成本。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程通常比較復(fù)雜，需要調(diào)整多個參數(shù)，并且對計算資源的要求較高。在訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值指標(biāo)抽取模型時，需要選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、損失函數(shù)等參數(shù)，并且需要對這些參數(shù)進(jìn)行不斷的調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型的性能。這個過程需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)和計算，對計算資源的要求較高。如果計算資源不足，可能會導(dǎo)致模型訓(xùn)練時間過長，甚至無法完成訓(xùn)練。此外，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或模型參數(shù)設(shè)置不合理時，模型可能會出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)或?qū)嶋H應(yīng)用中表現(xiàn)不佳，無法準(zhǔn)確抽取數(shù)值指標(biāo)；欠擬合則是指模型無法充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和模式，導(dǎo)致抽取效果不佳。這些問題都會影響基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的數(shù)值指標(biāo)抽取效果。四、基于深度學(xué)習(xí)的抽取方法設(shè)計4.1總體框架構(gòu)建本研究設(shè)計的基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取方法的總體框架，旨在實(shí)現(xiàn)對領(lǐng)域科技論文中數(shù)值指標(biāo)的高效、準(zhǔn)確抽取。該框架融合了數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本特征構(gòu)建、模型訓(xùn)練與預(yù)測以及結(jié)果評估與優(yōu)化等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)相互協(xié)作，共同完成數(shù)值指標(biāo)的抽取任務(wù)。其整體架構(gòu)如圖1所示。graphTD;A[數(shù)據(jù)收集]-->B[數(shù)據(jù)清洗];B-->C[文本分詞];C-->D[數(shù)值指標(biāo)標(biāo)注];D-->E[詞袋模型特征構(gòu)建];D-->F[N-gram模型特征構(gòu)建];D-->G[詞向量模型特征構(gòu)建];E-->H[特征融合];F-->H;G-->H;H-->I[CNN特征提取];I-->J[LSTM序列處理];J-->K[模型預(yù)測];K-->L[結(jié)果評估];L-->M{是否滿足要求};M-->|是|N[輸出結(jié)果];M-->|否|O[模型優(yōu)化];O-->I;圖1基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)值指標(biāo)知識對象抽取方法總體框架圖在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從知名學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫如WebofScience、中國知網(wǎng)等廣泛收集來自物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程學(xué)等多個領(lǐng)域的科技論文，構(gòu)建大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。在數(shù)據(jù)清洗階段，去除論文數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)，如廣告、無關(guān)鏈接等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。文本分詞則是使用專業(yè)的分詞工具，如結(jié)巴分詞、HanLP等，將連續(xù)的文本序列分割成一個個獨(dú)立的詞語，為后續(xù)的分析和處理做準(zhǔn)備。數(shù)值指標(biāo)標(biāo)注是由專業(yè)的領(lǐng)域?qū)＜液蜆?biāo)注人員，根據(jù)數(shù)值指標(biāo)的分類標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)集中的數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)注，明確每個數(shù)值指標(biāo)的類型（定量指標(biāo)、定性指標(biāo)或綜合指標(biāo)）、數(shù)值以及相關(guān)的屬性信息，為模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。文本特征構(gòu)建是抽取方法的重要環(huán)節(jié)，基于詞袋模型、N-gram模型以及詞向量模型分別構(gòu)建文本特征。詞袋模型將文本看作是一個無序的詞語集合，通過統(tǒng)計每個詞語在文本中出現(xiàn)的頻率，生成詞袋模型特征向量。N-gram模型考慮了詞語之間的相鄰關(guān)系，通過將相鄰的n個詞語作為一個特征單元，統(tǒng)計其在文本中出現(xiàn)的頻率，構(gòu)建N-gram模型特征向量。詞向量模型則是利用Word2Vec、GloVe等工具，將詞語映射到低維的向量空間中，生成詞向量模型特征向量。然后，將這三種模型構(gòu)建的文本特征進(jìn)行融合，充分挖掘文本中蘊(yùn)含的語義和語法信息，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供更豐富、更有效的數(shù)據(jù)輸入。模型訓(xùn)練與預(yù)測環(huán)節(jié)采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型。首先，將融合后的文本特征輸入到CNN中，利用CNN的卷積層和池化層對文本進(jìn)行局部特征提取，獲取文本的局部特征表示。然后，將CNN提取的局部特征輸入到LSTM中，LSTM通過門控機(jī)制對文本序列進(jìn)行處理，捕捉長短期依賴關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的精準(zhǔn)識別和抽取。在模型訓(xùn)練過程中，使用大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，采用隨機(jī)梯度下降等優(yōu)化算法來調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化模型的損失函數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。同時，為了防止模型過擬合，采用了正則化技術(shù)，如L1和L2正則化，對模型的參數(shù)進(jìn)行約束，使得模型在訓(xùn)練過程中更加穩(wěn)定。訓(xùn)練完成后，將待抽取的領(lǐng)域科技論文文本經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和文本特征構(gòu)建后，輸入到訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行預(yù)測，得到數(shù)值指標(biāo)的抽取結(jié)果。結(jié)果評估與優(yōu)化是對模型抽取結(jié)果進(jìn)行評估和改進(jìn)的關(guān)鍵步驟。使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)來衡量模型的性能。準(zhǔn)確率表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總預(yù)測樣本數(shù)的比例，召回率表示模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占實(shí)際樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能。通過實(shí)驗(yàn)評估，分析模型在不同情況下的性能表現(xiàn)，找出模型存在的問題和不足之處。針對這些問題，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)，增加或減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)等；優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置，調(diào)整學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等；嘗試不同的訓(xùn)練方法和技巧，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、學(xué)習(xí)率調(diào)整策略等，以提高模型的性能和效果。經(jīng)過多次評估和優(yōu)化后，當(dāng)模型的性能滿足要求時，輸出最終的數(shù)值指標(biāo)抽取結(jié)果；否則，繼續(xù)對模型進(jìn)行優(yōu)化，直到滿足要求為止。4.2文本特征構(gòu)建4.2.1詞袋模型應(yīng)用詞袋模型（BagofWords，BoW）是一種簡單而基礎(chǔ)的文本表示方法，在自然語言處理任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用。其核心思想是將文本看作一個無序的詞語集合，忽略詞語在文本中的順序和語法結(jié)構(gòu)，僅關(guān)注每個詞語在文本中出現(xiàn)的頻率。以領(lǐng)域科技論文中的一句話“量子計算機(jī)的運(yùn)算速度比傳統(tǒng)計算機(jī)快數(shù)十倍”為例，詞袋模型會將這句話拆分成“量子計算機(jī)”“運(yùn)算速度”“傳統(tǒng)計算機(jī)”“快”“數(shù)十倍”等詞語，然后統(tǒng)計每個詞語出現(xiàn)的次數(shù)，生成一個向量來表示這句話。在詞袋模型中，詞匯表是構(gòu)建文本向量的基礎(chǔ)。詞匯表包含了所有可能在文本中出現(xiàn)的詞語，每個詞語在詞匯表中都有一個唯一的索引。對于上述句子，假設(shè)詞匯表中包含“量子計算機(jī)”“運(yùn)算速度”“傳統(tǒng)計算機(jī)”“快”“數(shù)十倍”“人工智能”等詞語，那么根據(jù)詞袋模型，該句子可以表示為[1,1,1,1,1,0]，其中向量的每個維度對應(yīng)詞匯表中的一個詞語，值表示該詞語在文本中出現(xiàn)的次數(shù)。詞袋模型的構(gòu)建過程相對簡單。首先，需要對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除停用詞（如“的”“是”“在”等沒有實(shí)際意義的虛詞）、標(biāo)點(diǎn)符號以及進(jìn)行詞干提取或詞形還原等操作，以簡化文本內(nèi)容，提高處理效率。在處理科技論文時，會去除論文中常見的連接詞和語氣詞等停用詞，使文本更加簡潔明了。然后，根據(jù)預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)構(gòu)建詞匯表?？梢酝ㄟ^遍歷所有文本，將出現(xiàn)的詞語添加到詞匯表中，并為每個詞語分配一個唯一的索引。在構(gòu)建詞匯表時，還可以根據(jù)詞語的出現(xiàn)頻率進(jìn)行篩選，去除出現(xiàn)頻率過低的稀有詞語，以減少詞匯表的大小，降低計算復(fù)雜度。接下來，對于每個文本，統(tǒng)計詞匯表中每個詞語在該文本中出現(xiàn)的次數(shù)，生成一個與詞匯表長度相同的向量，這個向量就是該文本的詞袋模型表示。在領(lǐng)域科技論文數(shù)值指標(biāo)抽取中，詞袋模型能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┪谋镜幕窘y(tǒng)計特征，幫助模型初步了解文本中包含的關(guān)鍵信息。在一篇關(guān)于新能源汽車?yán)m(xù)航里程的科技論文中，詞袋模型可以統(tǒng)計“續(xù)航里程”“電池容量”“充電時間”等詞語的出現(xiàn)頻率，從而讓模型對論文中與續(xù)航里程相關(guān)的信息有一個初步的認(rèn)識。通過分析詞袋模型生成的向量，模型可以快速判斷文本是否與數(shù)值指標(biāo)相關(guān)，并初步定位可能包含數(shù)值指標(biāo)的區(qū)域。如果詞袋模型中“增長率”“百分比”等詞語的出現(xiàn)頻率較高，那么該文本很可能包含與定量指標(biāo)相關(guān)的信息。然而，詞袋模型也存在明顯的局限性，它完全忽略了詞語之間的順序和語義關(guān)系，無法捕捉文本中的上下文信息和語義依賴。對于“量子計算機(jī)的運(yùn)算速度比傳統(tǒng)計算機(jī)快數(shù)十倍”和“傳統(tǒng)計算機(jī)的運(yùn)算速度比量子計算機(jī)快數(shù)十倍”這兩句話，詞袋模型會將它們表示為相同的向量，因?yàn)樗鼈儼脑~語相同，只是順序不同，這顯然無法準(zhǔn)確反映兩句話的語義差異。4.2.2N-gram模型分析N-gram模型是自然語言處理中一種常用的統(tǒng)計語言模型，它通過考慮文本中連續(xù)的n個詞語的組合，來捕捉文本中的局部特征和詞語之間的順序關(guān)系。在N-gram模型中，n表示連續(xù)詞語的個數(shù)，當(dāng)n=1時，稱為unigram，即單個詞語；當(dāng)n=2時，稱為bigram，即兩個連續(xù)詞語的組合；當(dāng)n=3時，稱為trigram，即三個連續(xù)詞語的組合，以此類推。以“量子計算機(jī)的運(yùn)算速度比傳統(tǒng)計算機(jī)快”這句話為例，unigram模型會將其拆分為“量子”“計算機(jī)”“的”“運(yùn)算”“速度”“比”“傳統(tǒng)”“計算機(jī)”“快”等單個詞語；bigram模型則會生成“量子計算機(jī)”“計算機(jī)的”“的運(yùn)算”“運(yùn)算速度”“速度比”“比傳統(tǒng)”“傳統(tǒng)計算機(jī)”“計算機(jī)快”等詞語對；trigram模型會得到“量子計算機(jī)的”“計算機(jī)的運(yùn)算”“的運(yùn)算速度”“運(yùn)算速度比”“速度比傳統(tǒng)”“比傳統(tǒng)計算機(jī)”“傳統(tǒng)計算機(jī)快”等三個連續(xù)詞語的組合。N-gram模型在捕捉文本局部特征方面具有重要作用。它能夠彌補(bǔ)詞袋模型忽略詞語順序的不足，通過分析相鄰詞語的組合，更好地理解文本的語義和語法結(jié)構(gòu)。在領(lǐng)域科技論文中，許多數(shù)值指標(biāo)往往與特定的詞語組合緊密相關(guān)。在描述實(shí)驗(yàn)結(jié)果時，“實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明”“數(shù)據(jù)顯示為”等trigram組合能夠提示后續(xù)可能出現(xiàn)數(shù)值指標(biāo)；在表達(dá)物理量的單位時，“米每秒”“千克每立方米”等bigram組合能夠明確數(shù)值指標(biāo)的單位信息。通過識別這些N-gram組合，模型可以更準(zhǔn)確地定位和抽取數(shù)值指標(biāo)。在一篇關(guān)于化學(xué)反應(yīng)速率的科技論文中，“反應(yīng)速率為”這個trigram組合能夠幫助模型快速找到與反應(yīng)速率相關(guān)的數(shù)值指標(biāo)，如“反應(yīng)速率為0.5mol/(L?s)”。N-gram模型的構(gòu)建過程主要包括數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計和概率計算。需要收集大量的文本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練語料庫，這些數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能涵蓋各種領(lǐng)域和主題，以提高模型的泛化能力。在訓(xùn)練語料庫中，統(tǒng)計每個N-gram組合的出現(xiàn)次數(shù)。對于bigram模型，統(tǒng)計每個詞語對在語料庫中出現(xiàn)的次數(shù)；對于trigram模型，統(tǒng)計每個三個連續(xù)詞語的組合在語料庫中出現(xiàn)的次數(shù)。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，計算每個N-gram組合的概率。對于bigram模型，某個bigram組合（如“蘋果手機(jī)”）的概率可以通過該組合出現(xiàn)的次數(shù)除以其前一個詞語（“蘋果”）出現(xiàn)的總次數(shù)得到；對于trigram模型，某個trigram組合（如“我喜歡蘋果”）的概率可以通過該組合出現(xiàn)的次數(shù)除以其前兩個詞語（“我喜歡”）出現(xiàn)的總次數(shù)得到。通過這些概率計算，N-gram模型可以對文本中的詞語序列進(jìn)行概率估計，從而預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的詞語。然而，N-gram模型也存在一些缺點(diǎn)。隨著n值的增大，模型需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，計算復(fù)雜度大幅提高。當(dāng)n=4或更大時，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)稀疏問題，即很多N-gram組合在訓(xùn)練語料庫中出現(xiàn)的次數(shù)極少甚至為零，這會導(dǎo)致模型的預(yù)測能力下降。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況選擇合適的n值，以平衡模型的準(zhǔn)確性和計算效率。在處理領(lǐng)域科技論文時，通常n取值不會太大，一般選擇n=2或n=3，既能捕捉到文本中的關(guān)鍵局部特征，又能避免計算復(fù)雜度過高和數(shù)據(jù)稀疏問題。4.2.3詞向量模型優(yōu)勢詞向量模型是一種將詞語映射到低維向量空間的技術(shù)，它能夠有效地捕捉詞語之間的語義關(guān)系，為自然語言處理任務(wù)提供更豐富、更準(zhǔn)確的語義信息。在詞向量模型中，每個詞語都被表示為一個固定長度的向量，向量的各個維度通過對大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，蘊(yùn)含了詞語的語義特征。以Word2Vec模型為例，它通過訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到每個詞語的分布式表示。在這個表示中，語義相近的詞語在向量空間中的距離較近，而語義無關(guān)的詞語距離較遠(yuǎn)?！疤O果”和“香蕉”都屬于水果類，它們在詞向量空間中的距離會比較近；而“蘋果”和“汽車”語義差異較大，它們在詞向量空間中的距離會比較遠(yuǎn)。詞向量模型在表示語義信息方面具有顯著的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的詞袋模型和N-gram模型相比，詞向量模型能夠更好地處理語義相似性和語義類推問題。在數(shù)值指標(biāo)抽取中，這一優(yōu)勢尤為重要。當(dāng)模型遇到與數(shù)值指標(biāo)相關(guān)的文本時，詞向量模型可以通過計算詞語向量之間的相似度，快速找到與數(shù)值指標(biāo)語義相關(guān)的詞語，從而更準(zhǔn)確地識別和抽取數(shù)值指標(biāo)。在一篇關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)的科技論文中，提到“患者的治愈率為80%”，詞向量模型可以通過計算“治愈率”與其他醫(yī)學(xué)術(shù)語（如“康復(fù)率”“有效率”等）的向量相似度，判斷這些詞語之間的語義關(guān)聯(lián)，進(jìn)而準(zhǔn)確地抽取“80%”這個數(shù)值指標(biāo)，并理解其與其他相關(guān)概念的關(guān)系。詞向量模型還能夠處理一詞多義的問題。在不同的語境中，同一個詞語可能具有不同的語義，詞向量模型可以根據(jù)上下文信息，動態(tài)地調(diào)整詞語的向量表示，準(zhǔn)確地捕捉詞語在當(dāng)前語境中的語義。在句子“銀行的利率有所調(diào)整”和“我在河邊的銀行附近”中，“銀行”一詞具有不同的語義，詞向量模型可以通過上下文的詞語向量信息，為“銀行”生成不同的向量表示，從而準(zhǔn)確地理解句子的含義。詞向量模型的訓(xùn)練通?；诖笠?guī)模的語料庫，采用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行。常見的詞向量模型有Word2Vec、GloVe等。Word2Vec模型主要有兩種訓(xùn)練方式：Skip-Gram和CBOW。Skip-Gram通過給定一個中心詞，預(yù)測其上下文中的詞語；CBOW則是給定上下文詞語，預(yù)測中心詞。這兩種方式都通過不斷調(diào)整詞語的向量表示，使得模型能夠更好地捕捉詞語之間的語義關(guān)系。GloVe模型則是基于全局詞頻統(tǒng)計信息，通過對詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)行分解，學(xué)習(xí)詞語的向量表示。它能夠同時捕捉詞語的局部和全局語義信息，在一些任務(wù)中表現(xiàn)出更好的性能。在領(lǐng)域科技論文數(shù)值指標(biāo)抽取中，使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型可以充分利用大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的語義知識，提高模型的抽取效果?？梢允褂迷诖笠?guī)?？萍嘉墨I(xiàn)上預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如PubMed預(yù)訓(xùn)練的詞向量（用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域）、arXiv預(yù)訓(xùn)練的詞向量（用于學(xué)術(shù)領(lǐng)域）等。這些預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了領(lǐng)域內(nèi)常見術(shù)語和概念的語義表示，將其應(yīng)用于數(shù)值指標(biāo)抽取任務(wù)中，可以幫助模型更好地理解科技論文中的專業(yè)術(shù)語和語義關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地抽取數(shù)值指標(biāo)。4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇與設(shè)計4.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要模型，在自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢，尤其在抽取數(shù)值指標(biāo)特征方面表現(xiàn)出色。CNN最初主要應(yīng)用于圖像識別領(lǐng)域，其設(shè)計靈感來源于人類視覺系統(tǒng)對圖像的處理方式。通過卷積層、池化層和全連接層的組合，CNN能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的局部特征和模式，具有強(qiáng)大的特征提取能力。在圖像識別中，CNN可以通過卷積層中的卷積核在圖像上滑動，提取圖像的邊緣、紋理等局部特征，然后通過池化層對特征進(jìn)行壓縮和降維，減少計算量，最后通過全連接層對提取的特征進(jìn)行綜合分析，實(shí)現(xiàn)對圖像的分類或識別。在數(shù)值指標(biāo)抽取中，CNN的局部特征提取能力同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它能夠捕捉文本中與數(shù)值指標(biāo)緊密相關(guān)的局部特征，如特定的詞語組合、句法結(jié)構(gòu)等。在文本“該實(shí)驗(yàn)的成功率達(dá)到了80%”中，CNN可以通過卷積操作，將“成功率”“達(dá)到”“80%”這些相鄰的詞語作為一個局部特征進(jìn)行提取，從而準(zhǔn)確地識別出“80%”這個數(shù)值指標(biāo)。CNN還可以通過多個卷積核的并行操作，提取不同尺度和類型的局部特征，豐富對文本的特征表示。使用不同大小的卷積核，可以捕捉到文本中不同長度的詞語組合特征，從而更全面地理解文本的語義。CNN的優(yōu)勢還體現(xiàn)在其高效性和泛化能力上。通過卷積和池化操作，CNN可以大大減少模型的參數(shù)數(shù)量，降低計算復(fù)雜度，提高計算效率。在處理大規(guī)模的領(lǐng)域科技論文數(shù)據(jù)時，CNN能夠快速地對文本進(jìn)行特征提取和分析，滿足實(shí)時性的需求。同時，CNN在訓(xùn)練過程中能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的一般特征和規(guī)律，具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠在不同的領(lǐng)域科技論文中準(zhǔn)確地抽取數(shù)值指標(biāo)，適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布和語言表達(dá)方式。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的論文中訓(xùn)練的CNN模型，在處理物理學(xué)領(lǐng)域的論文時，也能夠有效地抽取其中的數(shù)值指標(biāo)，只要這些指標(biāo)在文本中的表達(dá)方式具有一定的共性。在實(shí)際應(yīng)用中，CNN可以與其他模型相結(jié)合，進(jìn)一步提高數(shù)值指標(biāo)抽取的效果。將CNN與詞向量模型相結(jié)合，先利用詞向量模型將文本中的詞語映射到低維向量空間，捕捉詞語的語義信息，然后將詞向量輸入到CNN中，通過CNN的卷積和池化操作，提取文本的局部特征，這樣可以充分利用詞向量的語義信息和CNN的局部特征提取能力，提高數(shù)值指標(biāo)抽取的準(zhǔn)確性。CNN還可以與注意力機(jī)制相結(jié)合，通過注意力機(jī)制，模型可以自動關(guān)注文本中與數(shù)值指標(biāo)相關(guān)的重要部分，增強(qiáng)對關(guān)鍵信息的提取能力。在處理長文本時，注意力機(jī)制可以幫助CNN聚焦于包含數(shù)值指標(biāo)的段落或句子，忽略無關(guān)信息，從而提高抽取的準(zhǔn)確性和效率。4.3.2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN），專門為解決RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時面臨的梯度消失和梯度爆炸問題而設(shè)計。在自然語言處理中，文本是典型的序列數(shù)據(jù)，詞語之間存在著前后的依賴關(guān)系，而LSTM通過獨(dú)特的門控機(jī)制，能夠有效地捕捉這種長短期依賴關(guān)系，準(zhǔn)確地理解文本的語義。LSTM的核心結(jié)構(gòu)包括輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元。輸入門控制新信息的輸入，遺忘門決定保留或丟棄記憶單元中的舊信息，輸出門確定輸出的信息，記憶單元則負(fù)責(zé)存儲長短期信息。通過這些門控機(jī)制的協(xié)同作用，LSTM可以根據(jù)文本的上下文信息，動態(tài)地調(diào)整對不同時刻信息的關(guān)注程度，從而更好地處理長序列數(shù)據(jù)。在處理文本序列信息時，LSTM的門控機(jī)制發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在領(lǐng)域科技論文中，數(shù)值指標(biāo)往往與上下文的詞語存在著緊密的語義關(guān)聯(lián)。在句子“在溫度為25℃，壓力為1個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓的條件下，該化學(xué)反應(yīng)的速率為0.5mol/(L?s)”中，“溫度”“壓力”“化學(xué)反應(yīng)速率”等詞語與數(shù)值指標(biāo)“25℃”“1個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓”“0.5mol/(L?s)”之間存在著明確的語義關(guān)聯(lián)。LSTM通過遺忘門可以選擇性地保留之前輸入的“溫度”“壓力”等信息，通過輸入門將新的數(shù)值指標(biāo)信息融入記憶單元，然后通過輸出門輸出與數(shù)值指標(biāo)相關(guān)的語義表示，從而準(zhǔn)確地理解這些數(shù)值指標(biāo)在文本中的含義和作用。LSTM還可以通過記憶單元存儲長短期信息，對于一些需要長期依賴的信息，如論文中前面提到的實(shí)驗(yàn)條件、研究背景等，LSTM可以在后續(xù)處理數(shù)值指標(biāo)時，仍然能夠利用這些信息，準(zhǔn)確地理解數(shù)值指標(biāo)的意義。LSTM在捕捉長短期依賴關(guān)系方面具有顯著的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM能夠更好地處理長時間間隔的依賴關(guān)系，避免了梯度消失和梯度爆炸問題，使得模型能夠有效地學(xué)習(xí)到文本中的長距離依賴信息。在領(lǐng)域科技論文中，有些數(shù)值指標(biāo)的含義可能需要結(jié)合論文開頭或前文的大量背景信息才能準(zhǔn)確理解，LSTM可以通過其記憶單元和門控機(jī)制，將這些長距離的信息有效地整合起來，準(zhǔn)確地識別和抽取數(shù)值指標(biāo)。在一篇關(guān)于材料性能研究的論文中，可能在開頭介紹了材料的制備方法和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，而在后面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分給出了材料的各項(xiàng)性能數(shù)值指標(biāo)，LSTM可以通過記憶單元記住開頭的制備方法和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)等信息，在處理性能數(shù)值指標(biāo)時，利用這些信息準(zhǔn)確地理解指標(biāo)的含義和價值。在數(shù)值指標(biāo)抽取任務(wù)中，LSTM可以與其他模型或技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提升抽取效果?？梢詫STM與詞向量模型相結(jié)合，利用詞向量模型為LSTM提供豐富的語義信息，使得LSTM在處理文本序列時能夠更好地理解詞語的語義和上下文關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地抽取數(shù)值指標(biāo)。LSTM還可以與注意力機(jī)制相結(jié)合，通過注意力機(jī)制，LSTM可以更加關(guān)注與數(shù)值指標(biāo)相關(guān)的文本部分，提高對關(guān)鍵信息的提取能力。在處理包含大量文本的領(lǐng)域科技論文時，注意力機(jī)制可以幫助LSTM快速定位到數(shù)值指標(biāo)所在的位置，并聚焦于與指標(biāo)相關(guān)的上下文信息，從而提高抽取的準(zhǔn)確性和效率。4.3.3模型融合策略將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行融合，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，有效提高領(lǐng)域科技論文中數(shù)值指標(biāo)知識對象的抽取效果。CNN在提取局部特征方面表現(xiàn)出色，它能夠通過卷積層和池化層快速捕捉文本中的關(guān)鍵信息和模式，如特定的詞語組合、句法結(jié)構(gòu)等，這些局部特征對于識別數(shù)值指標(biāo)具有重要的作用。而LSTM則擅長處理序列信息，能夠有效地捕捉長短期依賴關(guān)系，通過其獨(dú)特的門控機(jī)制，根據(jù)文本的上下文信息準(zhǔn)確地理解數(shù)值指標(biāo)的含義和作用。將兩者結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)值指標(biāo)知識對象的多維度特征提取和精準(zhǔn)識別。常見的CNN和LSTM模型融合方式有多種。一種是串聯(lián)融合方式，先將文本輸入到CNN中進(jìn)行局部特征提取，得到文本的局部特征表示，然后將這些局部特征作為LSTM的輸入，LSTM再對序列信息進(jìn)行處理，捕捉長短期依賴關(guān)系。在處理一篇關(guān)于物理實(shí)驗(yàn)的科技論文時，CNN可以先提取文本中與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相關(guān)的局部特征，如“實(shí)驗(yàn)結(jié)果”“測量值”“誤差范圍”等詞語組合，然后LSTM利用這些局部特征，結(jié)合上下文信息，準(zhǔn)確地抽取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的數(shù)值指標(biāo)，如物理量的具體數(shù)值、單位等。另一種是并聯(lián)融合方式，將文本同時輸入到CNN和LSTM中，分別得到局部特征和序列特征，然后將這兩種特征進(jìn)行融合，再進(jìn)行后續(xù)的處理。這種方式可以充分利用CNN和LSTM各自的優(yōu)勢，同時提取文本的局部特征和序列特征，提高模型的性能。在處理醫(yī)學(xué)論文時，CNN可以提取與疾病診斷指標(biāo)相關(guān)的局部特征，LSTM則可以捕捉疾病發(fā)