为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination, MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary, DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection, SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection, SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。

随着知识经济的不断发展，创新型企业对员工激励愈加重视。研究表明，相比于物质激励，创新型企业员工更重视精神层次的需求；领导对员工的鼓励与关心更能让他们体会到尊重与重视，激励效果更佳；对员工的基本情况有一定程度的了解，有针对性的进行激励也可以在一定程度上提高激励效果。该研究对创新型企业提高员工激励效果有一定的参考作用。

《食品加工安全控制》课程是食品质量与安全本科专业的学位课，针对本门课程的传统教学现状，根据课程的教学目标和教学内容，基于慕课平台开展讨论式并结合线上线下混合式的教学模式，有利于提高教学质量及学生的学习积极性，课程的教学改革及探索取得了一定效果，对食品类课程教学改革具有一定的参考价值。

目前成渝地区双城经济圈高职管理类专业人才协同培养出现宣传不到位，教师对相关政策不了解，校企、校际合作不够深入，处于浅层次合作的问题。基于这些问题，笔者提出了相应的对策：政府应该加强政策支持，解决成渝地区高职院校管理类专业人才协同培养动力问题；在政府、行业的指导和监督下建立校企合作长效工作机制；利用网络技术，通过多种合作形式，建立校际合作伙伴式关系。