危险和可操作性分析（HAZOP）是工业安全工程中卓越的代表，HAZOP报告包含了工业安全知识（ISK）的巨大仓库。为了解锁ISK的价值并提高HAZOP效率，提出了一种新颖的知识图表开发工业安全（ISKG）。首先，根据国际标准IEC61882，我们使用自上而下的方法将HAZOP解体到具有多级信息的危险事件，该事件构建本体库。其次，采用自下而上的方法和自然语言处理技术，我们提出了一种基于杂交深度学习的Hainex的巧妙信息提取模型。简而言之，Hainex由以下模块组成：改进的工业双向编码器，用于提取语义特征，用于获得上下文表示的双向短期存储网络，以及基于具有改进的工业损失功能的条件随机场的解码器。最后，将构造的HAZOP三元组导入图表数据库。实验表明，Hainex先进，可靠。我们采取间接煤液化过程作为发展ISKG的案例研究。 ISKG导向应用，如ISK可视化，ISK检索，辅助斑纹和危险传播推理，可以挖掘ISK的潜力，提高HAZOP效率，这在加强工业安全方面具有重要意义。更重要的是，基于ISKG的问答系统可以应用于教学指导，以推广安全知识，并加强对非专业人士的预防意识。

Hazop可以将危害作为文本信息暴露，研究其分类对于工业信息学的发展具有重要意义，这有利于安全性预警，决策支持，政策评估等。但是，对这一重要的研究没有研究目前。在本文中，我们提出了一种通过深度学习危害分类来称为DLGM的新型模型。具体而言，首先，我们利用BERT将危险矢量化并将其视为时间序列（HTS）。其次，我们构建了一个灰色模型FSGM（1，1）来对其进行建模，并从结构参数的意义上获得灰色指导。最后，我们设计了一个层次 - 特征融合神经网络（HFFNN），以从三个主题中使用灰色指导（HTSGG）调查HTS，其中HFFNN是一种具有四种模块的层次结构：两种功能编码器，一个门控机制，和一个门控机制和一个模块。加深机制。我们将18个工业流程作为应用程序案例，并启动一系列实验。实验结果证明，DLGM有望成为危险分类的才能，FSGM（1，1）和HFFNN具有有效性。我们希望我们的研究能为工业安全的日常实践贡献价值和支持。

Hazop是为揭示行业危害的安全范式，其报告涵盖了有价值的危害事件（HAE）。 HAE分类的研究具有许多不可替代的务实值。但是，没有研究对此主题如此关注。在本文中，我们提出了一种新颖的深度学习模型，称为DLF，从语言的角度通过分形方法探索HAE分类。动机是（1）：HAE自然可以被视为一种时间序列； （2）：HAE的含义是由单词排列驱动的。具体而言，首先我们采用bert来矢量化hae。然后，我们提出了一种称为HMF-DFA的新的多型方法，通过分析被视为时间序列的HAE矢量来计算HAE分形系列。最后，我们设计了一个新的分层门控神经网络（HGNN）来处理HAE分形系列以完成HAE的分类。我们进行了18个过程进行案例研究。我们根据他们的Hazop报告启动实验。实验结果表明，我们的DLF分类器令人满意和有前途，提出的HMF-DFA和HGNN有效，并且将语言分形引入HAE是可行的。我们的HAE分类系统可以为Hazop提供服务，并为专家，工程师，员工和其他企业带来应用激励措施，这有利于工业安全的智能发展。我们希望我们的研究能为工业安全和分形理论的日常实践提供更多支持。

Practices in the built environment have become more digitalized with the rapid development of modern design and construction technologies. However, the requirement of practitioners or scholars to gather complicated professional knowledge in the built environment has not been satisfied yet. In this paper, more than 80,000 paper abstracts in the built environment field were obtained to build a knowledge graph, a knowledge base storing entities and their connective relations in a graph-structured data model. To ensure the retrieval accuracy of the entities and relations in the knowledge graph, two well-annotated datasets have been created, containing 2,000 instances and 1,450 instances each in 29 relations for the named entity recognition task and relation extraction task respectively. These two tasks were solved by two BERT-based models trained on the proposed dataset. Both models attained an accuracy above 85% on these two tasks. More than 200,000 high-quality relations and entities were obtained using these models to extract all abstract data. Finally, this knowledge graph is presented as a self-developed visualization system to reveal relations between various entities in the domain. Both the source code and the annotated dataset can be found here: https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG.

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

在基于深度学习的中文命名实体识别的任务中，激活函数起到不可替代的作用，它将非线性特性引入神经网络中，从而可以将拟合模型应用于各种任务。然而，工业安全分析文本的信息密度相对较高，信息之间的相关性和相似性很大，这很容易导致模型的高偏差问题和高标准偏差，没有设计特定的激活功能在先前的研究中，传统的激活函数具有梯度消失和负区域的问题，这也导致模型的识别精度不能进一步提高。为了解决这些问题，本文提出了一种新的激活功能AIS。 AIS是应用于工业安全工程中的激活功能，由两种分段非线性功能组成。在正区域中，组合指数函数和二次函数的结构用于缓解偏差和标准偏差的问题，并且添加线性函数以修改它，这使得整个激活函数更顺畅并克服梯度消失的问题。在负区域中，立方函数结构用于解决负面区域问题并加速模型的收敛。基于BERT-BILSTM-CRF的深度学习模型，评估AIS的性能。结果表明，与其他激活功能相比，AIS克服了梯度消失和负面区域的问题，减少了模型的偏差，加快了模型配件，提高了工业实体模型的提取能力。

特殊设备产品的设计或仿真分析必须遵循国家标准，因此可能有必要反复参考设计过程中标准的内容。但是，基于关键字检索的传统问题应答系统很难提供准确的技术问题的答案。因此，我们使用自然语言处理技术来设计用于压力容器设计中的决策过程的问题应答系统。为了解决技术问题应答系统的培训数据不足的问题，我们提出了一种根据来自几个不同维度的声明性句子生成问题的方法，以便可以从声明性句子获得多个问题答案对。此外，我们设计了一种基于双向长期短期存储器（BILSTM）网络的交互式注意模型，以提高两个问题句子的相似性比较的性能。最后，在公共和技术域数据集中测试了问题应答系统的性能。

由于对高效有效的大数据分析解决方案的需求，医疗保健行业中数据分析的合并已取得了重大进展。知识图（KGS）已在该领域证明了效用，并且植根于许多医疗保健应用程序，以提供更好的数据表示和知识推断。但是，由于缺乏代表性的kg施工分类法，该指定领域中的几种现有方法不足和劣等。本文是第一个提供综合分类法和鸟类对医疗kg建筑的眼光的看法。此外，还对与各种医疗保健背景相关的学术工作中最新的技术进行了彻底的检查。这些技术是根据用于知识提取的方法，知识库和来源的类型以及合并评估协议的方法进行了严格评估的。最后，报道和讨论了文献中的一些研究发现和现有问题，为这个充满活力的地区开放了未来研究的视野。

机器学习方法尤其是深度神经网络取得了巨大的成功，但其中许多往往依赖于一些标记的样品进行训练。在真实世界的应用中，我们经常需要通过例如具有新兴预测目标和昂贵的样本注释的动态上下文来解决样本短缺。因此，低资源学习，旨在学习具有足够资源（特别是培训样本）的强大预测模型，现在正在被广泛调查。在所有低资源学习研究中，许多人更喜欢以知识图（kg）的形式利用一些辅助信息，这对于知识表示变得越来越受欢迎，以减少对标记样本的依赖。在这项调查中，我们非常全面地审查了90美元的报纸关于两个主要的低资源学习设置 - 零射击学习（ZSL）的预测，从未出现过训练，而且很少拍摄的学习（FSL）预测的新类仅具有可用的少量标记样本。我们首先介绍了ZSL和FSL研究中使用的KGS以及现有的和潜在的KG施工解决方案，然后系统地分类和总结了KG感知ZSL和FSL方法，将它们划分为不同的范例，例如基于映射的映射，数据增强，基于传播和基于优化的。我们接下来呈现了不同的应用程序，包括计算机视觉和自然语言处理中的kg增强预测任务，还包括kg完成的任务，以及每个任务的一些典型评估资源。我们最终讨论了一些关于新学习和推理范式的方面的一些挑战和未来方向，以及高质量的KGs的建设。

我们设计了一个用户友好且可扩展的知识图构建（KGC）系统，用于从非结构化语料库中提取结构化知识。与现有的KGC系统不同，Gbuilder提供了一种灵活且用户定义的管道，可以包含IE模型的快速开发。可以使用更多基于内置的模板或启发式操作员和可编程操作员来适应来自不同域的数据。此外，我们还为Gbuilder设计了基于云的自适应任务计划，以确保其在大规模知识图构造上的可扩展性。实验评估不仅证明了Gbuilder在统一平台中组织多个信息提取模型的能力，还证实了其在大规模KGC任务上的高可扩展性。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中，潜在变量模型（LVM）及其对应物占主要份额，并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM（DLVM）。我们首先讨论经典LVM的定义，理论和应用，该定义和应用既是综合教程，又是对经典LVM的简短申请调查。然后，我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍，重点是其理论和模型体系结构，此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言，经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性，但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力，可以在复杂的场景中实现令人满意的性能，但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点，并探索非神经网络的举止以建立深层模型，我们提出了一个新颖的概念，称为“轻量级Deep LVM（LDLVM）”。在提出了这个新想法之后，该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵，然后提供了两个新颖的LDLVM，并详尽地描述了其原理，建筑和优点。最后，讨论了前景和机会，包括重要的开放问题和可能的研究方向。

除了以实体为中心的知识之外，通常组织为知识图（千克），事件也是世界上的必不可少的知识，这触发了活动以kg（ekg）等事件为中心的知识表示形式的春天。它在许多机器学习和人工智能应用中起着越来越重要的作用，例如智能搜索，问答，推荐和文本生成。本文提供了历史，本体实例和应用视图的ekg综合调查。具体而言，要彻底地表征EKG，我们专注于其历史，定义，架构归纳，获取，相关代表图形/系统和应用程序。其中研究了发展过程和趋势。我们进一步总结了透视方向，以促进对EKG的未来研究。

通过整合人类的知识和经验，人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据，并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中，我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作，并将它们分为三类具有渐进关系：（1）从数据处理中提高模型性能的工作，（2）通过介入模型培训提高模型性能，（3）系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类，我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理，计算机愿景等的简单分类和讨论。此外，我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要，并激励有兴趣的读者，以考虑设计有效的循环解决方案的方法。

本文对过去二十年来对自然语言生成（NLG）的研究提供了全面的审查，特别是与数据到文本生成和文本到文本生成深度学习方法有关，以及NLG的新应用技术。该调查旨在（a）给出关于NLG核心任务的最新综合，以及该领域采用的建筑;（b）详细介绍各种NLG任务和数据集，并提请注意NLG评估中的挑战，专注于不同的评估方法及其关系;（c）强调一些未来的强调和相对近期的研究问题，因为NLG和其他人工智能领域的协同作用而增加，例如计算机视觉，文本和计算创造力。

Along with the springing up of semantics-empowered communication (SemCom) researches, it is now witnessing an unprecedentedly growing interest towards a wide range of aspects (e.g., theories, applications, metrics and implementations) in both academia and industry. In this work, we primarily aim to provide a comprehensive survey on both the background and research taxonomy, as well as a detailed technical tutorial. Specifically, we start by reviewing the literature and answering the "what" and "why" questions in semantic transmissions. Afterwards, we present corresponding ecosystems, including theories, metrics, datasets and toolkits, on top of which the taxonomy for research directions is presented. Furthermore, we propose to categorize the critical enabling techniques by explicit and implicit reasoning-based methods, and elaborate on how they evolve and contribute to modern content \& channel semantics-empowered communications. Besides reviewing and summarizing the latest efforts in SemCom, we discuss the relations with other communication levels (e.g., reliable and goal-oriented communications) from a holistic and unified viewpoint. Subsequently, in order to facilitate the future developments and industrial applications, we also highlight advanced practical techniques for boosting semantic accuracy, robustness, and large-scale scalability, just to mention a few. Finally, we discuss the technical challenges that shed light on future research opportunities.

The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.

查询图形构建旨在通过知识图构建正确的可执行SPARQL以应答自然语言问题。虽然最近的方法通过基于NN的查询图排名进行了良好，但更复杂的问题带来了三个新的挑战：复杂的SPARQL语法，排名的巨大搜索空间，以及当地歧义的嘈杂查询图。本文处理了这些挑战。最初，我们将常见的复杂sparql语法视为包括顶点和边缘的子图，并提出了一个新的统一查询图语法来调整它们。随后，我们提出了一种新的两阶段方法来构建查询图。在第一阶段，通过简单的策略作为候选实例收集了顶级的k $相关的实例（实体，关系等）。在第二阶段，图形生成模型执行分层生成。它首先概述了一个图形结构，其顶点和边缘是空插槽，然后将适当的实例填充到槽中，从而完成查询图。我们的方法将整个查询图的无法忍受的搜索空间分解为经济实惠的操作子空间，同时利用全局结构信息来消除局部歧义。实验结果表明，我们的方法大大提高了最坚定的kgqa基准，在复杂问题上具有出色的性能。

指定的实体识别任务是信息提取的核心任务之一。单词歧义和单词缩写是命名实体低识别率的重要原因。在本文中，我们提出了一种名为“实体识别模型WCL-BBCD”（与Bert-Bilstm-Crf-Dbpedia的单词对比学习），结合了对比度学习的概念。该模型首先在文本中训练句子对，计算句子对通过余弦的相似性中的单词对之间的相似性，以及通过相似性通过相似性来命名实体识别任务的BERT模型，以减轻单词歧义。然后，将微调的BERT模型与Bilstm-CRF模型相结合，以执行指定的实体识别任务。最后，将识别结果与先验知识（例如知识图）结合使用，以减轻单词缩写引起的低速问题的识别。实验结果表明，我们的模型在Conll-2003英语数据集和Ontonotes V5英语数据集上优于其他类似的模型方法。

在本文中，我们试图通过引入深度学习模型的句法归纳偏见来建立两所学校之间的联系。我们提出了两个归纳偏见的家族，一个家庭用于选区结构，另一个用于依赖性结构。选区归纳偏见鼓励深度学习模型使用不同的单位（或神经元）分别处理长期和短期信息。这种分离为深度学习模型提供了一种方法，可以从顺序输入中构建潜在的层次表示形式，即更高级别的表示由高级表示形式组成，并且可以分解为一系列低级表示。例如，在不了解地面实际结构的情况下，我们提出的模型学会通过根据其句法结构组成变量和运算符的表示来处理逻辑表达。另一方面，依赖归纳偏置鼓励模型在输入序列中找到实体之间的潜在关系。对于自然语言，潜在关系通常被建模为一个定向依赖图，其中一个单词恰好具有一个父节点和零或几个孩子的节点。将此约束应用于类似变压器的模型之后，我们发现该模型能够诱导接近人类专家注释的有向图，并且在不同任务上也优于标准变压器模型。我们认为，这些实验结果为深度学习模型的未来发展展示了一个有趣的选择。