深度学习基础上的中医实体抽取方法研究

介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进行实验,结果表明该模型算法具有高度准确性。     

科技论文出版全生命周期的安全问题与对策

【目的】 探讨科技论文出版全生命周期的安全问题与解决措施,为加强保护科技论文中的涉密信息提供参考和借鉴。【方法】 从科技论文出版全生命周期视角出发,分析在作者选题策划、作者单位审查、编辑部审稿和涉密材料销毁4个阶段中存在的潜在安全问题,并给予建设性的意见与对策。【结果】 为确保科技论文出版全生命周期的安全性,作者需提高信息安全意识,作者单位需划定安全保密的等级,并且编辑部需培养兼顾专业性与保密安全意识的审稿人员。审稿人员需树立信息安全意识,妥善处理出版过程中的涉密材料。【结论】 随着科技论文的全面网络化,科技论文出版面临严峻的信息安全挑战。从全生命周期角度出发分析科技论文出版过程中面临的安全问题,探讨相应的对策,可预防在科技论文出版过程中泄露敏感信息与情报的问题。