融合边界特征与注意力序列结构的传统技艺实体识别研究.docxVIP

融合边界特征与注意力序列结构的传统技艺实体识别研究

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

2.1融合边界特征与注意力序列结构的概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.2实体识别的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.3传统技艺实体识别的相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

4.1数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

4.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.3模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.1训练设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.2验证指标选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.3实验过程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.1基准模型性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.2自定义模型表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.3对比实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.1参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2合成数据对性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

7.3模型解释性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.内容概览

本研究致力于探索融合边界特征与注意力序列结构在传统技艺实体识别中的应用，旨在提升对传统工艺品的认知与保护水平。随着数字化与智能化技术的快速发展，传统技艺的传承与保护面临诸多挑战，其中实体识别是关键一环。

本研究首先梳理了传统技艺实体识别的研究现状，指出了当前方法在处理复杂纹理、色彩变化及非标准命名等问题时的局限性。在此基础上，提出了融合边界特征与注意力序列结构的识别模型。该模型结合了边界特征提取与序列结构分析的优势，通过引入注意力机制，实现对传统技艺实体更为精准的识别。

实验结果表明，相较于传统方法，本研究提出的模型在识别准确率、召回率及F1值等评价指标上均有显著提升。此外，我们还探讨了该模型在不同类型传统技艺数据集上的泛化能力，验证了其具有良好的鲁棒性和广泛适用性。

本研究不仅为传统技艺实体识别提供了新的思路和方法，也为相关领域的研究与应用提供了有益的参考。

2.文献综述

传统技艺实体识别作为人工智能领域的一个重要分支，旨在通过深度学习技术实现对传统艺术和手工艺品的精准分类与描述。该领域的研究不仅涉及到计算机视觉、机器学习等前沿技术，还涵盖了文化遗产保护、非物质文化遗产传承等多个社会层面。近年来，随着大数据时代的到来，越来越多的学者开始关注如何利用现代信息技术来记录和传播传统技艺，使得这些珍贵的文化资产能够得到更好的保存和传播。

在融合边界特征与注意力序列结构的传统技艺实体识别研究中，研究者们主要集中于以下几个方面：首先是针对传统技艺的边界特征提取，这包括了图像处理中的分割、边缘检测以及形状分析等技术。其次是注意力机制的应用，它通过调整模型的注意力权重，使模型能够更加关注到图像中的关键区域，从而提高识别的准确性。最后是结合注意力机制与边界特征的模型设计，这类模型能够在保持高准确率的同时，显著提高计算效率和模型泛化能力。

此外，现有研究也指出了存在的