简介：摘要：本研究探讨了基于深度学习的实体检测在文本理解领域的应用。文章详细分析了深度学习技术在实体检测中的运用，重点阐述了基于卷积神经网络、循环神经网络和Transformer的实体检测模型。研究深入探讨了这些模型在情感分析、问答系统和文本摘要等文本理解任务中的应用价值。通过对BERT、RoBERTa和XLNet等预训练模型的分析，本文揭示了它们在提升实体检测精度方面的优势。此外，研究还展望了实体检测技术的未来发展趋势，包括多模态融合、知识图谱集成和自监督学习等方向。本研究不仅为实体检测在文本理解中的应用提供了全面的分析框架，也为未来相关技术的发展指明了方向。
简介：摘要：环境政策工具选择对于环境污染治理效果具有重要影响，本文采用内容分析法对陕西省政府27份政策文本进行分析，结果表明陕西省环境政策体系以命令—控制型和自愿参与型政策工具为主，缺乏市场型手段，公众参与度较低。政府应尽快完善环境税等制度，提高公众自主参与意识和能力。
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