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。
简介:【摘要】环境治理是我国政府所要治理的一个重要方面,众所周知,环境分为自然环境和社会环境,随着时代的不断进步,社会经济的不断发展,环境治理的重要性越来越突出,越来越明显。在各种高科技不断出现在人们生活中的同时,推进环境治理创新,确保环境治理更加顺利有效的实施已然成为当前所要面对的重要问题之一。