摘要：身体带有丰富的诸如性别、年龄、种族等视觉符号,20世纪以来,西方哲学、人类学、文化批评领域对于身体和身份问题的关注达到了空前的程度。在视觉艺术中,身体主题和身份主题时常彼此重叠。对于希望揭示人类身份的丰富多样性,以及重新审视如何看待与重视具有差异性的各种身份的艺术家而言,身体意象成为重要工具。文章以西方女性主义艺术为例,探讨了当代艺术中身体与身份的重叠关系。

摘要：针对渔业标准实体关系抽取任务中存在重叠关系导致的效果不好问题,提出了基于双重注意力机制的实体关系抽取方法。首先,提出了一种句式分类标注策略,以解决渔业标准文本中重叠关系难以标注的问题;其次,提出了结合双重注意力机制与BERT-BiLSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)的渔业标准实体关系抽取模型,分别利用字级别注意力机制和句子级别注意力机制优化权重分配、消除噪音,进而提高关系抽取的准确性;最后,为验证所提出方法的有效性设计了对比试验,结果表明,基于双重注意力机制的实体关系抽取方法在DLOU-FSI(Fishery Standard Interaction)数据集(36万字符)上准确率、召回率、F1值分别达到了92.67%、92.31%、92.49%。研究表明,该方法可有效解决渔业标准关系抽取任务中存在的重叠关系问题,提升了渔业标准实体关系抽取的整体效果,为构建渔业标准知识图谱提供参考。

摘要：针对目前机器学习方法在化学领域的资源实体及关系抽取任务上召回率低以及高度依赖人工特征工程和领域知识的问题,提出一种基于实体信息及关系信息融合标注的联合抽取方法(Information Fusion Tagging-Joint Model,IFT-Joint)。该方法主要从以下两个方面改进:将联合抽取任务转化为序列标注问题,缓解联合抽取中重叠关系的问题;从序列标注的角度出发,提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)联合抽取模型。通过多组实验表明,在化学领域实体数据集上,IFT-Joint的召回率可达到75%以上,相比于所提到的其他方法效果提升明显,且具有良好的稳定性。