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中文超声文本结构化与知识网络构建方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]超声检查是判断患者病情的重要依据，目前主要检查数据是以文本形式存在。本文提出一种基于超声检查数据的文本结构化和知识网络构建方法，为进一步挖掘临床知识奠定数据基础。[方法/过程]对自然语言处理技术在超声文本环境下的应用进行改进，包括分词处理、内容定位、结构化识别三个主要步骤，实现对超声文本的切分与标记，并且在此基础上建立其结构化知识网络。[结果/结论]真实数据测试结果显示，本文提出的面向超声检查文本的结构化方法具有较好的性能表现。该方法可以实现对批量超声文本结构化网络的自动构建，能够反映超声文本中结构化内容的层次关系与属性结构等潜在知识。 相似文献
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[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出"行业-岗位-知识-学科"的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论]BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建"行业-岗位""岗位-知识"以及"知识-学科"3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。 相似文献
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[目的/意义]从知识主题的角度切入,建立全面的课程知识体系,解决现有课程体系设计和教学中的课程间知识点重复及"知识孤岛"问题,从而有效开展专业知识服务。[方法/过程]以临床医学专业主干课程为研究对象,基于医学主题词表、电子教材、电子教案等医学教育数据,通过LDA模型挖掘课程中的知识主题,利用关联分析揭示课程间、知识主题间及课程与知识主题间的细粒度关联,从而构建临床医学课程知识主题图谱。[结果/结论]研究从专业课程体系与知识主题视角构建出领域知识图谱,有助于教学管理人员及师生掌握专业知识体系,开展知识导向型教学活动,推进医学领域知识组织与服务及智慧医学教育发展。 相似文献
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[目的 /意义]针对历史古籍事件识别问题,对比序列标注方法和文本生成方法,探究两种方法在古汉语上的表现,构建模型实现历史古籍事件识别自动化,以提高面向历史古籍构建知识图谱的效率。[方法 /过程]选取《三国志》为原始语料,序列标注实验对《三国志》事件数据集进行BMES标注,构建BBCN-SG模型,文本生成实验构建T5-SG模型,对比两种方法的表现。接下来,构建RoBERTa-SG、NEZHA-SG模型展开生成模型的对比实验。最后,结合三个文本生成模型,融入Stacking集成学习的思想,构建Stacking-TRN-SG模型。[结果 /结论 ]在历史古籍事件识别建模问题上,文本生成方法的表现明显优于序列标注方法。而在文本生成方法中,RoBERTaSG模型的识别效果综合最好。Stacking集成学习能够大大提高生成模型的识别效果,构建的Stacking-TRN-SG模型达到70.35%的召回率,初步实现历史古籍的自动事件识别。 相似文献
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[目的/意义]分析并提出虚拟健康社区文本数据的知识发现策略,构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。[方法/过程]通过总结分析虚拟健康社区文本数据特点,针对其特点带来的数据挖掘困难制定相应的知识发现策略,并在DIKW体系指导下,依据提出的知识发现策略构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。通过应用计算机编码、自然语言处理技术、句法分析、制定推理规则等方法实现从自由文本数据到药物不良反应智慧的数据价值升华过程。[结果/结论]通过实证研究验证提出的知识发现策略和知识发现模型的有效性和可操作性,为后续虚拟健康社区文本数据知识发现的相关理论与实证研究提供参考。 相似文献
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[目的/意义]提出一个药物不良反应本体的半自动构建方法，构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。[方法/过程]首先，采用业务层次和语言层次相分离的设计理念，将用户在社交媒体中评论的药物不良反应表示成"对象要素-属性要素-描述概念"的形式。细粒度体现在社交媒体用户对药物同一不良反应描述概念表达的多样性上。然后，基于深度学习的思想，利用基于word2vec的描述概念候选词抽取算法自动地抽取出更多的描述概念候选词构建本体。[结果/结论]以糖尿病药物的建模实例表明，提出的细粒度药物不良反应本体的半自动构建方案，提高了本体构建的智能化水平，构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。 相似文献
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[目的/意义] 构建面向典籍文本的语义本体，能够促进典籍文本的挖掘与分析。然而由于典籍文本与现代文本在语法上存在较大差异，给面向典籍的语义本体构建带来了困难。[方法/过程] 本文运用自然语言处理技术探讨针对先秦典籍的本体构建方法。以国际上文化遗产领域通用的CIDOC CRM为框架，设计先秦典籍本体模型。针对典籍文本内容的特点及句法特征，将规则抽取与条件随机场方法相结合，提出一套本体实例自动获取技术，并以《左传》为实验语料进行测试。[结果/结论] 实验表明，本文所提出的本体实例抽取技术能够较好地提高面向典籍文本的本体构建效率。基于规则的本体实例抽取实验F值在93%左右，基于条件随机场的本体实例抽取最佳特征模板的F值为82.51%。在本体实例获取中，词性信息和位置信息具有重要作用。 相似文献
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基于主题模型的科技报告文档聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]探索实践以科技报告为文献载体形式的融合主题模型的文本聚类方法,拓展基于科技文献进行技术监测服务的新领域,提出基于科技报告进行语义分析的新方法。[方法/过程]以国家科技报告服务系统中的科技报告为数据源,首先基于LDA主题模型对经过文本预处理的科技报告进行主题挖掘,再基于Ward与K-means相结合的聚类算法对包含主题分布信息的文本向量进行聚类分析,尝试提出一种适合科技报告文档聚类的文本挖掘新方法。[结果/结论]实验结果表明,LDA主题模型能有效准确挖掘科技报告中的主题信息,所提出的Ward与K-means相结合的聚类算法对科技报告的聚类效果也优于其它传统聚类算法。 相似文献
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[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中，自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值，对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量，加强对文本语义的理解，然后利用卷积神经网络自动学习文本特征，提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型，并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示，利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94，相较于传统的朴素贝叶斯方法（0.88）、逻辑斯谛回归方法（0.89）、决策树方法（0.88）以及随机森林方法（0.88）取得较大提升，具有较高的实用性和较低的学习成本。 相似文献
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[目的/意义]了解文本和图像在阅读心智模型建设中的作用,了解大学生阅读活动中如何处理文本和图像信息,及他们阅读心智模型建设情况,以帮助大学生修改完善阅读心智模型,更好地理解阅读内容,提高其阅读能力,增强图书馆的实用性。[方法/过程]根据阅读信息处理策略提出假设,确定文本图像阅读单位和整合项目,利用眼球追踪方法,调查肇庆学院不同学历不同年级大学生文本和图像阅读情况及其文本图像整合能力和策略使用情况。[结果/结论]文本和图像在阅读心智模型建设中扮演着不同的角色;大学生有较完善的文本阅读心智模型;图像阅读过程中能够形成简单心智模型,完成部分特定任务,但不能解决复杂问题;在使用策略回答较复杂问题时,文本图像整合能力较低,花费在图像上的阅读时间较长;学校比较重视文本阅读能力的培养,对图像阅读能力的培养不足。建议加强图像资源建设(阅读环境)、增强大学生图像相关知识(先知经验)、提高图像阅读和文本图像整合能力(认知能力)。 相似文献
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[目的/意义] 探索从科技论文中挖掘出作者研究思路的可能性和技术手段,从而高效地获得新的研究创意。[方法/过程] 提出一种从单篇科技论文中抽取概念地图的方法,通过构建其微观概念地图(MCM)来形象地描述作者在研究中重视并运用的知识结构,通过对概念及其关系的定量分析来推测作者的研究重点和创新思路。[结果/结论] 选取一篇发表在2014年Science期刊上的关于聚类方法的论文,展示其MCM的抽取及论文研究思路的挖掘过程,验证所提方法的有效性。 相似文献
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[目的/意义]从信息素质教育课程组织者的视角出发,讨论如何利用现代信息技术进行数字化教学,以期能够为业界同仁提供课程构建的参考策略。[方法/过程]以笔者组织建设的中美两国的信息检索MOOC和Metaliteracy课程作为案例,采用网络调查法和案例分析法研究数字环境下的信息素质教育模式。[结果/结论]根据对信息环境、教学技术、教学资源的分析,总结数字化信息素质课程的4种模式,并提出构建和优化课程的3个建议。 相似文献
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基于领域本体实现Web文本挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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[目的/意义]将体验型产品在线评论按照文本长度分为长文本在线评论和短文本在线评论,探究这两类评论的时间和内容特征,为电子商务平台掌握消费者在线评论行为规律和商品需求偏好提供情报依据。[方法/过程]利用Python爬虫语言获取电影评论网站中在线评论的相关信息,构造在线评论时间间隔序列,基于人类行为动力学相关构念,探究不同类型在线评论发布行为的时间特征规律;利用文本挖掘方法找出不同类型在线评论的文本内容特征并进行比较分析。[结果/结论]以电影评论网站在线评论为数据来源,从时间角度总结出不同类型在线评论行为的时间间隔序列符合幂率分布;从文本内容角度发现不同类型在线评论的文本内容特征既有一定的相似性,也表现出明显的差异。 相似文献