检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：万火根上海财经大学

学位级别：硕士

蛋白质是构成生物体的重要组成部分,几乎参与细胞分子内的各个过程。细胞中的大多数化学反应,包括应激反应、遗传物质复制、分子运输、细胞防御等多个方面也都离不开蛋白质的参与。对蛋白质在细胞中所起的作用进行了解,有助于我们更好... 详细信息

蛋白质是构成生物体的重要组成部分,几乎参与细胞分子内的各个过程。细胞中的大多数化学反应,包括应激反应、遗传物质复制、分子运输、细胞防御等多个方面也都离不开蛋白质的参与。对蛋白质在细胞中所起的作用进行了解,有助于我们更好理解生物体是如何工作运行的,蛋白质功能的研究也是当前生物领域以及医学领域的热门话题。随着高通量测序技术的发展,海量新蛋白质的序列信息被发现。截止到2022年11月,Uniprot数据库中已经储存了超过2.3亿个蛋白质的信息,其中低于0.1%的蛋白质具有实验功能上的注释,而且通过实验对蛋白质进行注释昂贵且缓慢,故我们不得不思考通过数据驱动的方式对蛋白质功能进行自动注释,也即蛋白质功能预测问题。而且蛋白质功能多种多样,同一个蛋白质具有多种不同的功能,且蛋白质的功能之间也是相互联系的,所以对蛋白质功能进行预测是一个多分类且多标签的任务。传统的蛋白质功能预测方法主要是基于相似性、概率模型的方法或机器学习的方法。而随着深度学习领域的发展,通过深度学习方法对蛋白质功能进行预测已经成为主流手段。而在深度学习领域,人们过去往往利用CNN或RNN提取蛋白质的特征信息并对其功能进行预测,而本文的设计Transformer-GCN模型能够更好的捕捉蛋白质的特征信息。首先利用Word2Vec对氨基酸三元组进行嵌入,Transformer和GCN分别用于提取蛋白质序列以及PPI网络的特征信息,随后将提取的信息喂入层次结构模型中,最终完成对蛋白质功能的预测。Word2Vec作为经典词嵌入的方法,不仅能够捕捉词的上下文、语义、语法之间的相似性,还能捕获词与词之间的关系。将蛋白质序列作为句子,则氨基酸作为词,利用Word2Vec能很好的完成对蛋白质序列的向量表示。Transformer的编码器部分被用作嵌入后的蛋白质特征信息的提取器,其核心是一种叫做注意力的机制,注意力旨在学习序列中不同项目之间的依赖关系。我们认为利用Transformer不仅可以捕捉氨基酸序列之间的全局相关性,并且能够获取关于氨基酸序列的位置信息。蛋白质交互网络可以为认为是很典型的图结构数据,其中各个蛋白质属于图的节点,而蛋白质与蛋白质的连接构成了图的变。若两个蛋白质之间有联系,则存在边,否则认为不存在边。在本文的处理中,边的存在与否依赖其置信分数,我们以300的置信分数作为门槛进行过滤,最终经过3层GCN,为每一个蛋白质产生一个长度为256维的向量输出。层次分类模型为选择术语子集的每一类创建一个小型的神经网络。每个网络由两个完全连接的层组成,第一层网络是具有256个神经元并且将蛋白质嵌入作为输入,作为第二层神经元具有一个神经元输出,其输入为第一层神经网络的输出,最终经过sigmoid函数完成分类。其有向无环图结构也能很好的模拟GO术语之间的关系。我们使用Rmsprop优化器来最小化损失函数,其中batch设置为128,学习率为0.01,在80%的训练集上拟合模型,并且使用剩下的20%数据作为验证集,模型的评价指标为!"#分数。按照GO的三大子集我们训练了三个子模型,将本模型与BLAST方法和Deep GO模型进行比较,发现本模型在整体上显著优于上述两种基准模型。同时,我们还利用物种类型来划分数据集并进行训练,发现Transformer-GCN模型在具有GO标注数量较多的典型生物上表现的更优。

关键词：蛋白质功能 Transformer GCN 层次分类模型

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基于知识图谱的12345热线事件分类方法的研究

基于知识图谱的12345热线事件分类方法的研究

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作者：王鑫轩河北工业大学

学位级别：硕士

随着我国数字政府建设进程的不断推进,12345民生服务热线作为百姓与政府进行信息沟通的重要渠道,正在受到党和政府越来越多的重视。目前12345民生热线事件主要采用人工转派的方式,热线投诉内容通常存在表达不规范、内容繁杂、事件处理... 详细信息

随着我国数字政府建设进程的不断推进,12345民生服务热线作为百姓与政府进行信息沟通的重要渠道,正在受到党和政府越来越多的重视。目前12345民生热线事件主要采用人工转派的方式,热线投诉内容通常存在表达不规范、内容繁杂、事件处理部门多等问题,事件转派的成功率和办结效率往往受到坐席人员培训程度的影响。因此,如何通过智能化的手段提高事件转派的成功率,降低管理部门对坐席人员的技能要求,缩短热线工单的多级转派时间,提升政府管理部门的办事效率,对政府和研发机构提出了诸多技术挑战。本文通过知识图谱与文本分类相结合的方式,基于政府部门的职能先验知识构建了事件流转知识图谱,通过对某区积累的3万余条热线数据进行数据分析和机器学习,构建了12345民生服务热线层次分类和自动转派方法,并将这一方法结合到某市12345民生热线业务系统中,取得了良好的试验效果并获得了推广应用。本文的研究内容和创新点主要体现在以下几个方面: (1)基于某市2021到2022年事件流转数据,通过对3万余条投诉文本的人工筛选和标注工作,构建了“Bionta-Event Flow”12345民生服务热线事件流转和文本分类数据集。针对数据不足的问题,通过过采样方法增加了样本数量,并构造了同义词词林;对于地址文本分词不够准确的问题,通过爬虫等技术构造了一个包含2万余条地址信息的地址词典,地址先验知识的引入对比默认词典的分词准确率提高了7%。 (2)本文基于潜在狄利克雷(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型提出了文档主题向量,通过将文档主题概率作为文档主题特征与分布式文本特征融合,帮助事件自动转派学习器提取了更丰富的文本特征,解决了基于部门知识图谱的投诉事件分类模型的文本表示能力不足的问题。实验结果表明,基于主题向量的投诉事件分类模型进一步提高了投诉事件分类与转派的准确率。 (3)本文基于部门事件流转知识图谱构建了层次分类模型框架,利用部门之间的层次信息和事件流转有向图先验知识,根据不同政府部门所受理事件数量的不同以及不同模型在不同场景下表现能力不同,将多种文本分类模型分别嵌入到层次分类框架中,并通过实验筛选出最优的分类架构。最后,本文在“Bionta-Event Flow”语料库上对该模型框架和事件分派算法的有效性进行了评估,实验结果表明,相比采用单一、单层次分类器的事件分派方法,该模型框架和分配算法获得了更好的事件自动转派性能。

关键词：事件流转主题模型 LDA主题模型部门知识图谱层次分类模型

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面向期刊选择的学术论文内容分类研究

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数据分析与知识发现 2020年第7期4卷 96-109页

作者：王鑫芸王昊邓三鸿张宝隆南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】根据某一学科期刊的收录内容进行层次体系构建,进而在投稿时依据文章内容与期刊的相似程度给出投稿指导意见的方法。【方法】以图书馆学、情报学学科为例,采用层次聚类构建两层体系结构,分别利用SVM、CNN、RNN三种分类方法进行... 详细信息

【目的】根据某一学科期刊的收录内容进行层次体系构建,进而在投稿时依据文章内容与期刊的相似程度给出投稿指导意见的方法。【方法】以图书馆学、情报学学科为例,采用层次聚类构建两层体系结构,分别利用SVM、CNN、RNN三种分类方法进行实验,对比其在不同特征组合下的实验效果,选择最合适的分类算法。为了优化分类准确程度,尝试将内容接近的期刊进行组合。【结果】当实验的特征组合更为丰富且更能反映文献的核心内容时,准确率最高可达81.84%。【局限】在进行层次结构体系构建时,选取的实验数据量较小,存在一定的局限性。【结论】在实验数据充足的条件下,深度学习算法比机器学习算法呈现出更明显的分类优势。将内容接近的期刊进行组合后,分类效果可以得到显著提升。

关键词：期刊类目划分层次分类模型深度学习 SSCI期刊分类优化

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面向不平衡数据集分类的层次引力模型研究

面向不平衡数据集分类的层次引力模型研究

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作者：董振波重庆大学

学位级别：硕士

分类是数据挖掘和机器学习领域的一个热点问题,传统的分类问题主要关注数据分布平衡的情况,但是在实际应用当中数据不平衡的情况时有发生。数据的不平衡给分类直接或间接地带来了很多困难,传统的方法在对不平衡数据集进行分类时往往变... 详细信息

分类是数据挖掘和机器学习领域的一个热点问题,传统的分类问题主要关注数据分布平衡的情况,但是在实际应用当中数据不平衡的情况时有发生。数据的不平衡给分类直接或间接地带来了很多困难,传统的方法在对不平衡数据集进行分类时往往变得不再适用。由于不平衡数据集分类问题的挑战性和在现实中的广泛应用,吸引了越来越多的人对其进行研究。目前对不平衡数据集分类的解决方法主要分三种:问题定义层的解决方法、数据层的解决方法和算法层的解决方法。在对不平衡数据集分类中的主要问题进行分析后,该文介绍了两种传统的分类方法,即层次分类模型和数据引力模型,并分析了将它们用于不平衡数据集分类的可行性:将两者结合可以同时降低类间不平衡和小析取项对分类影响。然后在此基础上对两者进行了修改,提出了一种用于不平衡数据集分类的层次引力模型,即HDGC。本文的主要工作如下:1.将层次分类模型和数据引力模型相结合,在吸纳两者优点的同时使两者弥补了彼此的不足,即层次分类模型精确分类能力的不足和数据引力模型分类代价较高的问题。2.改变了传统层次分类模型中采用新生成样本代替原始样本的做法,将划分后位于同一区域的样本看作一个数据单元,根据数据单元距离边界的远近对其进行不同标记,并使用标记结果辅助分类。3.采用了局部引力和全局引力相结合进行分类的方法。局部引力只采用相邻的训练样本对测试样本进行分类,在有足够信息的情况下提高了分类的效率,而使用全局引力则可以利用尽可能多的信息对难分样本进行分类。为了验证HDGC算法的有效性,分别在实际数据集和人工数据集上进行了实验,实验结果表明该方法能够很好的处理不平衡数据集的分类问题,同时具有较高的分类效率。

关键词：不平衡数据集分类层次分类模型数据引力模型小析取项

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多特征层次化答案质量评价方法研究

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计算机科学 2016年第1期43卷 94-97,102页

作者：崔敏君段利国李爱萍太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

社交媒体中的问答对可以为自动问答系统提供答案,但有些答案的质量不高,因此答案质量评价方法具有研究价值。已有的评价方法没有考虑问题类别特征,对不同类型的问题采用统一的评价方法。因此提出了一个层次分类模型。首先分析问题类型;... 详细信息

社交媒体中的问答对可以为自动问答系统提供答案,但有些答案的质量不高,因此答案质量评价方法具有研究价值。已有的评价方法没有考虑问题类别特征,对不同类型的问题采用统一的评价方法。因此提出了一个层次分类模型。首先分析问题类型;然后提取文本、非文本、语言翻译性、答案中的链接数4类特征,依据特征分类影响力随问题类型不同而不同这一客观现象,采用逻辑回归算法对各类型问题的答案质量进行评价,取得了较好的实验效果;最后分析了影响各类问题答案质量的主要特征。

关键词：层次分类模型问题类别答案质量评价特征分析

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多特征层次化答案质量评价方法研究

多特征层次化答案质量评价方法研究

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作者：崔敏君太原理工大学

学位级别：硕士

随着web2.0的快速发展,网上问答社区已被广泛的使用,其形式是用户根据自己的需求提出问题,其他用户给出相应的答案,使用户可以更广泛的获取自己所需要的东西。由此产生了一些例如Yahoo Answer、Twitter、Facebook、百度知道等社区问答... 详细信息

随着web2.0的快速发展,网上问答社区已被广泛的使用,其形式是用户根据自己的需求提出问题,其他用户给出相应的答案,使用户可以更广泛的获取自己所需要的东西。由此产生了一些例如Yahoo Answer、Twitter、Facebook、百度知道等社区问答系统。然而,在社区问答中,用户可以随意的发表言论,不可避免的会产生一些低质量信息,这些低质量的答案出现在问答系统中,严重的影响了问答系统的质量,因此,如何对答案质量进行评价变的尤为重要。本文主要针对社区问答系统中答案质量评价方法展开研究。主要分两方面对具体研究内容进行介绍。(1)层次分类模型本文首先分析了社区问答系统的特点以及研究现状,根据前人的研究,现有评价答案质量的方法大多是依据文本或非文本特征,均未注意到对于不同问题类别影响其答案质量评价的特征也有所不同这一现象。例如,对于事实类问题,答案中往往会出现一些名词,对于是非类问题,答案中大多会出现“是”或者“否”,对于建议类问题,答案中一般会出现“我认为”、“我觉得”等一系列词。所以,在对答案质量进行分析时可以充分的利用问题类别这一特征。在此基础上,本文提出一个层次分类模型,首先分析问题类型,针对本文数据利用句法结构提取问题分类的特征对问题进行分类。实验结果表明,提取特定类别的焦点特征可以很好的去除问句分类的噪音,提高问题分类的精确度。然后,依据特征影响力随问题类型不同而不同这一客观现象,并提取问答对的文本特征、非文本特征、语言翻译性特征、答案中的链接数四类特征,使用逻辑回归算法评价各问题类型的答案质量,实现基于特征集的答案质量分类器,取得较好的效果。最后分析了影响各问题类型评价答案质量的主要特征。(2)结合情感分析答案质量评价方法本文通过对现有研究成果的分析发现,情感分析在社区问答系统中起到了关键作用,但现有研究都不能对问答社区系统中问答对的情感进行有效分析。针对之前答案质量评价方法研究的不足提出了结合情感分析的答案质量评价方法。该方法将基于机器学习和基于情感词典的情感分析方法相结合,通过构建情感词、程度副词、否定词表、标点符号、用户观点等特征,结合情感特征提出了新的情感值计算公式,结合分类器,通过有监督方法对答案质量进行评价。实验结果表明,结合情感分析的答案质量评价方法的性能更好。

关键词：问题类别特征分析答案质量评价层次分类模型情感分析

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少数民族文化文本资源自动分类研究

少数民族文化文本资源自动分类研究

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作者：朱婉莹云南师范大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,信息资源与日俱增,而且目前我国对少数民族文化资源的保护意识越来越强,即使是更新率比较低的少数民族文化知识也大量堆积,一批又一批民族文化网站、数据库建立了不少,针对数量众多的少数民族文化资源,怎样快速获... 详细信息

随着大数据时代的到来,信息资源与日俱增,而且目前我国对少数民族文化资源的保护意识越来越强,即使是更新率比较低的少数民族文化知识也大量堆积,一批又一批民族文化网站、数据库建立了不少,针对数量众多的少数民族文化资源,怎样快速获取到自己需要的资料,最好的方法就是将其进行分类,人工分类费时费力,准确性不高,于是自动分类技术应运而生。自动分类技术的研究历史虽然已有50多年,也产生了一些成熟的理论和方法,但是目前将自动分类技术应用于少数民族文化资源分类上的研究少之又少,所以本文在认真学习自动分类技术的基础上结合少数民族文化资源的特色,构建了一个少数民族文化文本自动分类系统。具体工作如下:(1)仔细研究了目前文本自动分类的研究现状,根据文本自动分类的过程,对每个步骤做细致、深入的研究,总结出目前文本自动分类存在的一些问题,为下一步分类系统的构建打下坚实理论基础,并为研究的创新点找到突破口。(2)分析少数民族文化的特色,并在此基础上,确立运用本体结合知识库的方法构建一个少数民族文化资源本体知识库,以知识库构建的流程、本体构建方法中的“七步法”为指导,结合《少数民族文化大辞典·佤族卷》和中国分类主题词表等分类标准,构建少数民族信息文化资源本体库概念结构,使用本体构建工具实现了少数民族信息文化本体知识库,提取概念特征词,为下一步少数民族文化文本自动分类系统的设计与实现提供数据支持和结构指导。(3)根据文本自动分类的流程结合少数民族文化资源本体知识库,设计了一个少数民族文化文本自动分类原型系统,针对目前层次分类存在的阻滞问题,提出解决方案,提出改进的层次分类算法。并且将分类器提取的特征向量与本体知识库中提取的概念特征词进行比较、匹配、筛选,以此降低特征维数,提高分类准确率。对少数民族文化文本资源进行收集、整理,人工分类,作为实验用语料,并利用这些语料对系统进行测试,验证系统是否选择了合适的特征选择算法、特征维数等。最后通过实验对改进的层次分类器与前人设计的平坦分类器做比较,得出改进的层次分类模型无论在查全率、查准率和F1值上都有一定程度的优势,并分析其可能的原因。

关键词：少数民族文化知识库自动分类层次分类模型

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一种基于AHP模型的浏览器漏洞分类方法

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计算机工程与科学 2014年第11期36卷 2137-2141页

作者：孟永党蔡军何骏纪锋装备学院复杂电子系统仿真实验室北京101416 总装备部后勤部北京100000

通过对浏览器安全漏洞的形成原因和利用效果进行分析,并利用层次分类模型,提出了一种基于AHP模型的浏览器安全漏洞分类方法。该方法从漏洞成因和攻击效果两个维度上对浏览器安全漏洞进行分类,并把分类结果与CNNVD的分类方法的分类结果... 详细信息

通过对浏览器安全漏洞的形成原因和利用效果进行分析,并利用层次分类模型,提出了一种基于AHP模型的浏览器安全漏洞分类方法。该方法从漏洞成因和攻击效果两个维度上对浏览器安全漏洞进行分类,并把分类结果与CNNVD的分类方法的分类结果进行了对比,结果表明本文的分类方法具有更好的适用性。

关键词：浏览器漏洞层次分类模型

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中文科技论文文本分类方法研究

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电脑知识与技术 2009年第9期5卷 7189-7191页

作者：陈频厦门理工学院管理科学系福建厦门361024

随着人们对科学技术和社会发展的日益重视，学术领域呈现多元化、信息化、现代化的趋势。在这种情况下，研究者们比以往任何时候都迫切地需要高效、全面、方便的学术信息。因此中文科技论文文本分类研究已经成为信息领域中的一个热门话... 详细信息

随着人们对科学技术和社会发展的日益重视，学术领域呈现多元化、信息化、现代化的趋势。在这种情况下，研究者们比以往任何时候都迫切地需要高效、全面、方便的学术信息。因此中文科技论文文本分类研究已经成为信息领域中的一个热门话题。该文针对中文科技论文文本特殊的文体格式和语言风格进行了系统地研究，并提出了基于层次分类模型的文本分类算法。实验表明，随着分类类别粒度的细化．采用新的分类算法的分类器在精确率和召回率方面优势逐渐突出。相对于KNN、NB和SVM分类器更适合于中文科技论文文本的分类要求。

关键词：复杂特征结构权重层次分类模型分类算法

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中文科技论文文本分类研究

中文科技论文文本分类研究

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作者：陈频厦门大学

学位级别：硕士

随着人们对科学技术和社会发展的日益重视,学术领域呈现多元化、信息化、现代化的趋势。在这种情况下,研究者们比以往任何时候都迫切地需要高效、全面、方便的学术信息。因此,中文科技论文文本分类研究具有较高的理论研究价值和应用前... 详细信息

随着人们对科学技术和社会发展的日益重视,学术领域呈现多元化、信息化、现代化的趋势。在这种情况下,研究者们比以往任何时候都迫切地需要高效、全面、方便的学术信息。因此,中文科技论文文本分类研究具有较高的理论研究价值和应用前景。本文针对中文科技论文文本特殊的文体格式和语言风格进行了系统地研究。全文主要从预处理、特征提取和分类算法三大部分展开,重点研究了基于自然语言处理的特征提取和基于层次分类模型的分类算法。预处理方面,本文分为两个步骤:科技论文文本数据预处理和中文分词处理。特征提取方面,分为文本特征表示和文本特征优化,而重点放在文本特征表示这一部分。在自然语言处理方面,主要建立了基于自然语言处理的特征提取模型。语法分析层面,本文提出一种基于词性判断规则的组块分析策略,对自然语言进行“分而治之”的语法分析;语义层面,结合中文科技论文文本的强领域特征建立了一个领域概念树模型,并在此基础上进行了概念语义分析;语用层面,则在概念层上基于词汇间相似度和关联度,提出了一种语境分析方法。实验表明,在自然语言处理中,选择领域概念作为特征项,其宏平均下的F1值为79.35%,微平均下的F1值为88.00%。在分类算法方面,本论文提出了一种新的层次分类模型,为分类算法建立了一个优良的模型依据。它的基本思想可以分成三个步骤:首先根据复杂特征集中的结构成分标记(组块标注)来分裂结构成分;然后对构成归并类别的结构成分进行分类处理;最后通过归并类别的相似度阈值来判断是否与下一个归并类别共同分析。实验表明,随着分类类别粒度的细化,采用新的分类算法的分类器在精确率和召回率方面优势逐渐突出。相对于KNN、NB和SVM分类器更适合于中文科技论文文本的分类要求。

关键词：自然语言处理层次分类模型分类算法

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