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柳月棠出生便被嫡母扔去了庄子，及笄那年，嫡姐因为一个梦放弃入宫，抢她姻缘，同未婚夫一夜春宵。 柳月棠顺势而为，决定入宫替自己谋一条光明之路。 入宫后，她韬光养晦，学习房中之术，欲擒故纵、娇嗔会演，用尽手腕方才在帝王心中占了一席之地，成为帝王明目张胆的偏爱。 从品阶低等的御女到四妃之一，这条路柳月棠仅仅只用了两年 人人都说她容貌虽美，却心机深沉，为了上位不择手段。 只有柳月棠自知，这一路的如履薄冰。但凡她有一丝心慈手软，站到高位的绝不可能是自己。 自始至终，她要的从不是什么郎情妾意，而是帝王的恩宠、荣华富贵。 ———— 萧衡自幼在尔虞我诈的深宫长大，从他坐在帝王的宝座上起，便知不能有七情六欲，更不能有半寸软肋。 所以即便媚骨天成的柳月棠出现时，他也仅仅只是给予她恩宠和权利，从不曾付出半分真心。 可直到有一日，见到女子身陷火海，他发了疯地冲进去…… 立意：爱自己，是终身浪漫的开始。 【男女极限拉扯】【清醒大女主】【宫斗文】【传统宫斗，男不洁】 封面均已授权

其中，《死后成了竹马的猫》出自雷帝圣地，而凝聚不灭电符的《人家还小》却传承于电母圣地

TRIZ分析矩阵智能构建方法研究 Research on Intelligent Construction Method of the TRIZ Analysis Matrix 作者： 邢思思 1,2 钱力 1,2 作者单位： 1. 中国科学院文献情报中心 北京 100190 2. 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京 100190 通讯作者： 钱力 Email:qianl@mail.las.ac.cn 提交时间： 2022-06-09 摘要: [目的]基于深度学习和领域知识图谱技术，研究TRIZ分析矩阵自动构建方法，为技术创新提供知识支持。[方法]首先面向领域需求，将通用的技术要素延伸细化为实体和关系类别，完成领域知识图谱模式层设计；然后基于BERT预训练语言模型，研究设计从专利文献中自动识别知识实体及关系的智能化工具，实现实体关系自动抽取；最后利用图数据库完成领域知识图谱的构建，基于知识查询读取需要的知识实体和关系，实现TRIZ分析矩阵的自动构建。[结果]经实证验证，本文构建的面向薄膜磁头技术领域专利的BERT-MH+CRF实体识别模型F1分数为84.93%，BERT-MH+softmax关系抽取模型F1分数为63.7%。[局限]缺乏知识推理技术的应用，无法揭示实体间潜在的知识关联，构建的TRIZ分析矩阵的质量仍存在不足。[结论]所提出的方法可以实现TRIZ分析矩阵自动构建的目标，可以为技术创新提供有效的知识支持。 Abstract: [Objective] Based on deep learning and domain knowledge graph technology, study the automatic construction method of TRIZ analysis matrix to provide knowledge support for technological innovation. [Methods] First, facing the domain requirements, the general technical elements are extended and refined into entity and relationship categories, and the pattern layer design of domain knowledge graph is completed;Then, based on the BERT pre-trained language model, research and design an intelligent tool to automatically identify knowledge entities and relationships from patent documents, and realize the automatic extraction of entity relationships;Finally, the graph database is used to complete the construction of the domain knowledge graph, and the knowledge entities and relationships are required to read based on the knowledge query, so as to realize the automatic construction of the TRIZ analysis matrix. [Results] After empirical verification, the F1 score of the BERT-MH+CRF entity recognition model for patents in the field of thin-film magnetic head technology constructed in this paper is 84.93%, and the F1 score of the BERT-MH+softmax relation extraction model is 63.7%. [Limitations] The lack of application of knowledge reasoning technology cannot reveal the potential knowledge associations between entities, and the quality of the constructed TRIZ analysis matrix is still insufficient. [Conclusions] The proposed method can achieve the goal of automatic construction of TRIZ analysis matrix, which can provide effective knowledge support for technological innovation. TRIZ分析矩阵 专利文献 预训练技术 实体识别 关系抽取 来自： 邢思思 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 引用： ChinaXiv:202206.00104 (或此版本 ChinaXiv:202206.00104V1 ) doi:10.12074/202206.00104 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202206.00104.V1 推荐引用方式： 邢思思,钱力.(2022).TRIZ分析矩阵智能构建方法研究.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202206.00104] 版本历史 [V1] 2022-06-09 01:23:01 ChinaXiv:202206.00104V1 下载全文

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