检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2021年第3期5卷 132-132页

作者：《数据分析与知识发现》编辑部《数据分析与知识发现》编辑部

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出,要加快数字化发展、建设数字中国,要以数字化转型、数字孪生机制等来驱动生产方式、生活方式和治理方式的整体变革,推进智能交通、智慧物流、智慧... 详细信息

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出,要加快数字化发展、建设数字中国,要以数字化转型、数字孪生机制等来驱动生产方式、生活方式和治理方式的整体变革,推进智能交通、智慧物流、智慧能源、智能制造、智慧医疗、智慧农业、智慧文旅、智慧社区、智慧家居、智慧政务等"智慧+"形态的逐步推广、深化、常态化和基础化。

关键词：数字化转型智能制造智慧家居智慧物流数据分析智慧农业智能交通智慧医疗

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第三届“数据分析与知识发现”学术研讨会征文通知

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数据分析与知识发现 2021年第4期5卷 142-142页

作者：《数据分析与知识发现》编辑部《数据分析与知识发现》编辑部

关键词：数字化转型智能制造智慧家居智慧物流数据分析智慧农业智能交通智慧医疗

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第三届“数据分析与知识发现”学术研讨会征文通知

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数据分析与知识发现 2021年第7期5卷 138-138页

作者：无

关键词：数字化转型智能制造数据分析智慧家居智慧物流智慧农业智能交通智慧医疗

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第三届“数据分析与知识发现”学术研讨会通知

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数据分析与知识发现 2021年第8期5卷 144-144页

作者：无

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出,加快数字化发展、建设数字中国,要以数字化转型、数字孪生机制等来驱动生产方式、生活方式和治理方式的整体变革,推进智能交通、智慧物流、智慧能... 详细信息

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出,加快数字化发展、建设数字中国,要以数字化转型、数字孪生机制等来驱动生产方式、生活方式和治理方式的整体变革,推进智能交通、智慧物流、智慧能源、智能制造、智慧医疗、智慧农业、智慧文旅、智慧社区、智慧家居、智慧政务等"智慧+"形态的逐步推广、深化、常态化和基础化。

关键词：数字化转型智能制造智慧家居智慧物流数据分析智慧农业智能交通智慧医疗

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基于BRNN的政务APP评论端到端方面级情感分析方法

基于BRNN的政务APP评论端到端方面级情感分析方法

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：商容轩张斌米加宁哈尔滨工业大学经济与管理学院哈尔滨150001 湖南农业大学公共管理与法学学院长沙410128

[目的]提出一种基于双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BRNN)的端到端方面级情感分析方法,实现了对政务APP 评论的细粒度情感分析.[方法]通过搭建一个包含双层BRNN结构以及三个功能模块的神经网络,分别对政务APP... 详细信息

[目的]提出一种基于双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BRNN)的端到端方面级情感分析方法,实现了对政务APP 评论的细粒度情感分析.[方法]通过搭建一个包含双层BRNN结构以及三个功能模块的神经网络,分别对政务APP 评论文本的边界与情感倾向进行识别,同时完成方面实体的抽取.[结果]本文所搭建的基于BRNN的E2E-ALSA模型,具有优秀的拟合与泛化能力,其精确率、召回率与F1 值均达到0.93 以上.[局限]该模型仅能对显性方面实体进行联合抽取,评论文本的隐性方面抽取仍然需要独立进行;数据集偏小.[结论]通过对政务APP 评论文本进行方面实体与情感的联合抽取,可以较好地识别与解释用户对于移动政务系统的情感需求与被满足情况,更精准地挖掘移动政务工作痛点.

关键词：双向循环神经网络端到端方面级情感分析政务APP

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基于知识元的外文专利文献知识描述框架

基于知识元的外文专利文献知识描述框架

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：傅柱丁玮珂关鹏丁绪辉江苏科技大学经济管理学院镇江212003 巢湖学院经济与法学学院合肥238000 江苏大学财经学院镇江212013

[目的]从细粒度角度深化外文专利文献的全文特征描述，提出一种基于知识元的外文专利文献知识描述框架。[方法]以美国专利和欧洲专利作为外文专利代表，对比分析中外专利文献之间的差异;在分析外文专利文献内容结构的基础上，利用知识... 详细信息

[目的]从细粒度角度深化外文专利文献的全文特征描述，提出一种基于知识元的外文专利文献知识描述框架。[方法]以美国专利和欧洲专利作为外文专利代表，对比分析中外专利文献之间的差异;在分析外文专利文献内容结构的基础上，利用知识元从外部特征和内容特征两个角度对外文专利文献全文特征进行细粒度知识描述，构建外文专利文献知识描述框架，分析知识描述框架内容组成的语义关系。[结果]提出的知识描述框架包含8 种核心知识元及其描述规则，揭示了专利文献与知识元之间的4 种语义关系以及不同知识元之间的5 种语义关系。[局限]提出的知识描述框架的适应性有待加强。[结论]基于知识元的外文专利知识描述框架能够细粒度描述外文专利文献的全文知识特征，揭示知识特征之间的语义关系，为专利文献的知识组织、知识挖掘和知识服务提供新思路。

关键词：知识元知识组织知识描述框架美国专利欧洲专利

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基于在线问诊记录的抑郁症病患群组划分与特征分析

基于在线问诊记录的抑郁症病患群组划分与特征分析

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：聂卉吴晓燕林芸中山大学信息管理学院广州510006

[目的]通过挖掘抑郁症患者的在线问诊记录来深入了解该病患群体。[方法]采集“好大夫在线”的抑郁症问诊记录，利用词向量构建病患模型，通过K-means 算法实现病症群组划分，运用t-SNE、热图、词云等技术可视化各群组的结构及相互关系... 详细信息

[目的]通过挖掘抑郁症患者的在线问诊记录来深入了解该病患群体。[方法]采集“好大夫在线”的抑郁症问诊记录，利用词向量构建病患模型，通过K-means 算法实现病症群组划分，运用t-SNE、热图、词云等技术可视化各群组的结构及相互关系，分析其情绪心理、社交和行为上的差异，并通过LDA主题建模法凝练各群组诊疗需求。[结果]研究汇聚了6 个抑郁症群组，不同群组在情绪心理、社交关系、行为表现上各具特点。同时提炼出抑郁症病患的三种诊疗需求模式：迫切希望了解是否应线下就医、多方位咨询以及询问药物治疗。[局限]对群组进行特征差异分析时，每个维度下的关键词选择基于词性分析和人工梳理，存在一定偏差。[结论]对用户在线问诊记录的挖掘是了解抑郁症患者的有效途径。研究采用的策略与方法可推广至其他疾病领域，为在线医疗平台建设提供全方位支持。

关键词：在线医疗抑郁症聚类可视化

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面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织

面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：程子佳陈翀北京师范大学政府管理学院北京100875

[目的]为改善人们查找并理解科普信息的方式，构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统，重点改进对用户问题的理解，以及对答案内容的组织，降低科普受众理解专业知识的门槛。[方法]基于多种健康信息源总结用户查询需求，采用AC多模式识... 详细信息

[目的]为改善人们查找并理解科普信息的方式，构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统，重点改进对用户问题的理解，以及对答案内容的组织，降低科普受众理解专业知识的门槛。[方法]基于多种健康信息源总结用户查询需求，采用AC多模式识别算法与BERT 模型结合理解问句，将问句要素映射到结构化查询语句中，从预先整合构建的流行性疾病知识图谱获取答案，对答案内容进行富媒体组织，并以Flask 框架和多种JS 样式实现前端交互展示。[结果]系统在问答测试中平均准确率达到90%，表明系统在受限域的科普信息服务中具有一定实用性。[局限]流行病领域知识来源限于AMiner 平台提供的公开数据集，所能支持的问答范围和问题类型有待扩充。[结论]从语义层面优化问句理解模块，并通过富媒体答案组织帮助大众理解专业知识，这种做法有利于增强科普效果。

关键词：知识图谱问题理解富媒体内容组织流行性疾病科普

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融合LSTM与逻辑回归的中文专利关键词抽取

融合LSTM与逻辑回归的中文专利关键词抽取

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：韦婷婷江涛郑舒玲张建桃华南农业大学数学与信息学院广州510642 国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心广州510535

[目的]构建一种能够更加准确地抽取中文专利关键词的方法，解决传统方法难以发现低频、长尾关键词的问题。[方法]提出一种融合长短期记忆神经网络和逻辑回归模型的候选关键词抽取方法，进一步构建重组过滤规则，实现目标关键词抽取。[结... 详细信息

[目的]构建一种能够更加准确地抽取中文专利关键词的方法，解决传统方法难以发现低频、长尾关键词的问题。[方法]提出一种融合长短期记忆神经网络和逻辑回归模型的候选关键词抽取方法，进一步构建重组过滤规则，实现目标关键词抽取。[结果]实验结果表明，所提方法在所有关键词、低频关键词、长尾关键词、低频长尾关键词的抽取准确率比其他方法分别提高了5、24、11、26 个百分点。[局限]所提方法通过设定阈值实现关键词的分类，对阈值附近点的词语划分仍不够精确。[结论]融合长短期记忆神经网络和逻辑回归模型获取候选关键词，并基于重组过滤规则提取目标关键词，能够有效发现专利文本中的低频、长字符组成的关键术语，为专利文本分析等任务提供一定的参考价值。

关键词：抽取 LSTM神经网络逻辑回归重组过滤

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面向不平衡数据的电子病历自动分类研究

面向不平衡数据的电子病历自动分类研究

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：张云秋李博诚陈妍吉林大学公共卫生学院长春130021 深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心深圳518028

[目的]提出一种面向不平衡数据的电子病历自动分类方法，以进一步提高临床电子病历分类性能.[方法]利用MC-BERT 增强电子病历的语义表示，并设计了相应的深度神经网络框架以提高模型的语义提取能力，最终利用类别数量比例、梯度协调机... 详细信息

[目的]提出一种面向不平衡数据的电子病历自动分类方法，以进一步提高临床电子病历分类性能.[方法]利用MC-BERT 增强电子病历的语义表示，并设计了相应的深度神经网络框架以提高模型的语义提取能力，最终利用类别数量比例、梯度协调机制和类别相似度从样本数量不平衡和样本分类难度不平衡两个角度设计了新的损失函数.[结果]通过真实电子病历数据集进行实证和对比实验，本文方法的精确率、宏平均F1 值、微平均F1 值分别为81.37%、65.89％、81.47％，优于前人提出的分类方法.[局限]仅针对单一临床科室的病历进行了实证研究.[结论]面向不平衡数据的电子病历自动分类方法可以有效地提高电子病历分类性能.

关键词：不平衡数据深度学习电子病历代价敏感学习

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