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根据【关键词:领域词典,航空不安全事件,命名实体识别,知识图谱,实体关系抽取】搜索到相关结果 57 条
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通用航空发展研究的热点与演进——基于知识图谱的可视化研究
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作者:
杨凤田
李作学
马婧婧
黄涛
来源:
北京航空航天大学学报(社会科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
可视化分析
研究主题热点
通用航空
知识图谱
空域管理
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描述:
)数据库,搜集通用航空相关研究文献,运用CiteSpace工具软件绘制了该领域研究的时空分布、作者分布、关键词共现、演进趋势等知识图谱。知识图谱形象直观地展现了当前该领域的热点与演进历程,即通用航空研究
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通用航空发展研究的热点与演进——基于知识图谱的可视化研究
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作者:
杨凤田
李作学
马婧婧
黄涛
来源:
北京航空航天大学学报(社会科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
可视化分析
研究主题热点
通用航空
知识图谱
空域管理
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描述:
)数据库,搜集通用航空相关研究文献,运用CiteSpace工具软件绘制了该领域研究的时空分布、作者分布、关键词共现、演进趋势等知识图谱。知识图谱形象直观地展现了当前该领域的热点与演进历程,即通用航空研究
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通用航空发展研究的热点与演进——基于知识图谱的可视化研究
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作者:
杨凤田
李作学
马婧婧
黄涛
来源:
北京航空航天大学学报(社会科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
可视化分析
研究主题热点
通用航空
知识图谱
空域管理
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描述:
)数据库,搜集通用航空相关研究文献,运用CiteSpace工具软件绘制了该领域研究的时空分布、作者分布、关键词共现、演进趋势等知识图谱。知识图谱形象直观地展现了当前该领域的热点与演进历程,即通用航空研究
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民航突发事件实体识别方法研究
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作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆神经网络
条件随机场
实体识别
知识图谱
民航突发事件
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描述:
针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化
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基于知识图谱的国内航空医学救援研究现状及热点分析
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作者:
苏盼
孙士昌
来源:
中华急诊医学杂志
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
热点分析
医疗救护
医疗救援
医学救援
知识图谱
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描述:
[1,2]。严重创伤或心血管疾病患者的生存对时间有着巨大的依赖性, 救援时间的长短一定程度上决定了患者生死及预后[3], 而航空医学救援的使用可以显著缩短救援时间[4], 并可以改善患者的预后[5
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航空制造知识图谱构建研究综述
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作者:
邱凌
张安思
李少波
张仪宗
沈明明
周鹏
来源:
计算机应用研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
知识融合
知识抽取
知识推理
航空制造
知识图谱
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描述:
目前航空装备制造企业在设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱
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航空制造知识图谱构建研究综述
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作者:
邱凌
张安思
李少波
张仪宗
沈明明
周鹏
来源:
计算机应用研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
知识融合
知识抽取
知识推理
航空制造
知识图谱
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描述:
目前航空装备制造企业在设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱
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标准数字化在航空行业应用探索与实践
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作者:
李翔宇
傅田
潘鑫
陶岚
李上
曹平
来源:
信息技术与标准化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
标准
数字化
航空行业
知识图谱
互操作性
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描述:
知识图谱实现方法,针对国际、国内标准数字化转型模式未统一、路径不一致的问题,提出航空行业标准数字化转型思路,为国内标准数字化工作提供借鉴和参考。
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基于CiteSpace知识图谱的航空安全研究进展
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作者:
陈农田
满永政
李俊辉
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
CiteSpace
知识图谱
航空安全
聚类分析
数据可视化
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描述:
为了解我国航空安全研究现状和前沿趋势,通过运用CiteSpace文献分析软件,对航空安全研究论文从产出时间、作者合作关系、机构合作关系、关键词聚类方面对航空安全领域研究进展进行知识图谱可视化分析
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民航突发事件实体识别方法研究
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作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆神经网络
条件随机场
实体识别
知识图谱
民航突发事件
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描述:
针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化