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基于微服务架构的地质灾害监测预警预报系统设计
被引量:
13
1
作者
杨强根
王晓蕊
+1 位作者
马维峰
罗欣
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期1505-1517,共13页
如何构建一个性能可动态扩展、数据和信息可以共享、具有动态服务扩展能力的地质灾害监测预警预报系统是需要研究的一个课题.引入领域模型将系统拆分为许多业务功能单一的、以独立的进程运行在OpenShift容器云平台的容器中的微服务,设...
如何构建一个性能可动态扩展、数据和信息可以共享、具有动态服务扩展能力的地质灾害监测预警预报系统是需要研究的一个课题.引入领域模型将系统拆分为许多业务功能单一的、以独立的进程运行在OpenShift容器云平台的容器中的微服务,设计并构建了基于微服务架构的地质灾害预警预报系统.OpenShift为快速部署微服务,动态扩展系统的服务能力提供了技术支撑,其负载分区策略很好地为大流量、高并发的重点业务提供了流量隔离和保障.研究成果对进一步构建基于混合云的大型综合性地质灾害预警预报与应急指挥平台提供技术支持,具有一定的现实意义和实用价值.
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关键词
功能微服务化
领域模型
灾害
预警预报
OpenShift
原文传递
基于BERT-BiGRU-CRF模型的岩土工程实体识别
被引量:
5
2
作者
王权于
李振华
+5 位作者
涂志鹏
陈冠宇
胡君
陈嘉麒
陈建军
吕国斌
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3137-3150,共14页
岩土工程实体识别是岩土工程文本挖掘和知识谱图的工作基础和重要前提.针对岩土工程实体识别问题,参考《GB/T 50279-2014:岩土工程基本术语标准》等国家行业标准规范,设计和构建了一个小规模的岩土工程命名实体语料库;提出了一种岩土工...
岩土工程实体识别是岩土工程文本挖掘和知识谱图的工作基础和重要前提.针对岩土工程实体识别问题,参考《GB/T 50279-2014:岩土工程基本术语标准》等国家行业标准规范,设计和构建了一个小规模的岩土工程命名实体语料库;提出了一种岩土工程文本命名实体识别深度学习模型BERT-BiGRU-CRF(简称:GENER):表示学习层采用BERT预训练语言模型实现了岩土工程文本特征的迁移表示学习;BiGRU上下文编码层实现对岩土工程文本上下文特征编码;CRF标签解码层解决了标签间依赖约束,生成符合标注规律的岩土工程命名实体标签序列;最后,基于岩土工程命名实体语料库,对GENER模型进行了实验分析.在对照实验中,取得了良好效果:精确率P达到了90.94%,召回率R达到了92.88%,F1值达到了91.89%,模型训练速度提升了4.735%.实验结果表明相比基线模型BiLSTM-CRF和其他预训练模型,GENER模型在小规模语料岩土工程命名实体识别方面效果更优,未来可推广应用到其他地质类文本命名实体识别任务.
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关键词
命名实体识别
深度学习
岩土工程
语料库
地质大数据
原文传递
题名
基于微服务架构的地质灾害监测预警预报系统设计
被引量:
13
1
作者
杨强根
王晓蕊
马维峰
罗欣
机构
中国地质大学网络与信息中心
中国地质大学
资源学院
武汉地大
信息
工程股份有限公司
出处
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期1505-1517,共13页
基金
国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(Nos.2012AA12A308,2008AA121100)
国家自然科学基金项目(Nos.2013023123,41402293)。
文摘
如何构建一个性能可动态扩展、数据和信息可以共享、具有动态服务扩展能力的地质灾害监测预警预报系统是需要研究的一个课题.引入领域模型将系统拆分为许多业务功能单一的、以独立的进程运行在OpenShift容器云平台的容器中的微服务,设计并构建了基于微服务架构的地质灾害预警预报系统.OpenShift为快速部署微服务,动态扩展系统的服务能力提供了技术支撑,其负载分区策略很好地为大流量、高并发的重点业务提供了流量隔离和保障.研究成果对进一步构建基于混合云的大型综合性地质灾害预警预报与应急指挥平台提供技术支持,具有一定的现实意义和实用价值.
关键词
功能微服务化
领域模型
灾害
预警预报
OpenShift
Keywords
defining function based on micro-service
domain model
hazards
early warning and forecasting
OpenShift
分类号
P694 [天文地球—地质学]
原文传递
题名
基于BERT-BiGRU-CRF模型的岩土工程实体识别
被引量:
5
2
作者
王权于
李振华
涂志鹏
陈冠宇
胡君
陈嘉麒
陈建军
吕国斌
机构
中国地质大学网络与信息中心
中国地质大学
计算机学院
出处
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3137-3150,共14页
基金
认知智能全国重点实验室开放课题(No.COGOS-2023HE09)
国家自然科学基金的基金(Nos.42103024,42130307)。
文摘
岩土工程实体识别是岩土工程文本挖掘和知识谱图的工作基础和重要前提.针对岩土工程实体识别问题,参考《GB/T 50279-2014:岩土工程基本术语标准》等国家行业标准规范,设计和构建了一个小规模的岩土工程命名实体语料库;提出了一种岩土工程文本命名实体识别深度学习模型BERT-BiGRU-CRF(简称:GENER):表示学习层采用BERT预训练语言模型实现了岩土工程文本特征的迁移表示学习;BiGRU上下文编码层实现对岩土工程文本上下文特征编码;CRF标签解码层解决了标签间依赖约束,生成符合标注规律的岩土工程命名实体标签序列;最后,基于岩土工程命名实体语料库,对GENER模型进行了实验分析.在对照实验中,取得了良好效果:精确率P达到了90.94%,召回率R达到了92.88%,F1值达到了91.89%,模型训练速度提升了4.735%.实验结果表明相比基线模型BiLSTM-CRF和其他预训练模型,GENER模型在小规模语料岩土工程命名实体识别方面效果更优,未来可推广应用到其他地质类文本命名实体识别任务.
关键词
命名实体识别
深度学习
岩土工程
语料库
地质大数据
Keywords
named entity recognition
deep learning
geotechnical engineering
corpus
geological bigdata.
分类号
P642 [天文地球—工程地质学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微服务架构的地质灾害监测预警预报系统设计
杨强根
王晓蕊
马维峰
罗欣
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
原文传递
2
基于BERT-BiGRU-CRF模型的岩土工程实体识别
王权于
李振华
涂志鹏
陈冠宇
胡君
陈嘉麒
陈建军
吕国斌
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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