检索结果-内蒙古大学图书馆

情报理论与实践 2020年第9期43卷 150-158页

作者：余传明王峰安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072

由于能够捕捉语言的内在规律,词向量在自然语言处理任务中得到广泛应用,通过跨语言词汇对齐能够将词向量的应用推广到跨语言情境中。文章在词汇深度表示学习的基础上通过改进生成对抗网络结构,提出一种新的词汇对齐模型(Word Alignment ... 详细信息

由于能够捕捉语言的内在规律,词向量在自然语言处理任务中得到广泛应用,通过跨语言词汇对齐能够将词向量的应用推广到跨语言情境中。文章在词汇深度表示学习的基础上通过改进生成对抗网络结构,提出一种新的词汇对齐模型(Word Alignment Model,WAM)。为验证模型的有效性,在三组跨语言语料数据集上进行对比实验。与最好的无监督方法相比,WAM模型在P@1上提升0.25%,在P@10上提升0.46%。实验结果表明,通过改进生成对抗网络,能够以无监督的方式更好地实现词汇的跨语言对齐。研究结果对完成领域知识的跨语言迁移,解决跨语言情感分析、信息检索和问答系统等跨语言信息处理任务有重要意义。

关键词：词汇对齐跨语言词向量生成对抗网络深度学习无监督学习

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基于组合模型的股票停牌预测研究

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计算机工程与应用 2020年第18期56卷 272-278页

作者：孙夫雄刘光明曾子轩彭梦琪中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430074

针对股票的无规律性停牌和长时间停牌的问题,采用机器学习相关技术,提出了股票停牌预测的组合模型,选取财务和股票两方面的指标作为数据,通过计算各个指标的重要性进行筛选,并划分出多个特征数据集,进而完成多个分类子模型的学习,形成... 详细信息

针对股票的无规律性停牌和长时间停牌的问题,采用机器学习相关技术,提出了股票停牌预测的组合模型,选取财务和股票两方面的指标作为数据,通过计算各个指标的重要性进行筛选,并划分出多个特征数据集,进而完成多个分类子模型的学习,形成子模型池,系统随机抽取多个子模型进行分类,并通过投票法得到最终的预测结果。实证分析以中国上市公司为研究对象,结果表明组合模型预测取得了较高的准确率,与单一模型相比在误报率和漏报率上有较大的改进。

关键词：机器学习股票停牌组合模型随机森林

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跨语言情境下基于对抗的实体关系抽取模型研究

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图书情报工作 2020年第17期64卷 131-144页

作者：余传明王曼怡安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]从实体关系抽取视角出发,将单一语言情境下的知识获取任务扩展到跨语言情境,提升低资源语言的关系抽取效果。[方法/过程]提出一种跨语言对抗关系抽取(Cross-Lingual Adversarial Relation Extraction,CLARE)框架,将跨语言关... 详细信息

[目的/意义]从实体关系抽取视角出发,将单一语言情境下的知识获取任务扩展到跨语言情境,提升低资源语言的关系抽取效果。[方法/过程]提出一种跨语言对抗关系抽取(Cross-Lingual Adversarial Relation Extraction,CLARE)框架,将跨语言关系抽取分解为平行语料获取和对抗适应关系抽取两个子模块。通过词典扩展或自学习方法将源语言关系抽取数据集转换为目标语言数据集,在此基础上利用对抗特征适应将源语言的特征表示迁移给目标语言,再利用训练得到的目标语言关系抽取网络对目标语言进行关系分类。[结果/结论]将本文方法应用到以ACE2005多语言数据集为基础的英语-中文、中文-英文两种跨语言关系抽取任务上,最优模型的Macro-F1值分别为0.8801和0.8422。实验结果表明本文提出的跨语言对抗关系抽取CLARE框架能显著提升低资源语言实体关系抽取的效果。研究结果对于改进跨语言情境下的关系抽取模型以及促进实体关系抽取研究在情报学领域的应用具有重要意义。

关键词：跨语言信息抽取实体关系抽取深度学习生成对抗网络

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基于酶抑制法的自助式农药残留检测平台建立

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农业工程学报 2019年第21期35卷 289-294页

作者：陈子鹏马建博杜建华中南财经政法大学信息与安全工程学院

针对食品安全问题,尤其是水果蔬菜等农产品中农药、添加剂等的污染和残留这一热点社会问题,设计并研制了基于酶抑制法的自助式农药残留检测平台。此自助式农药残留检测平台通过自动化技术实现试纸检测过程中检测参数的统一,通过图像识... 详细信息

针对食品安全问题,尤其是水果蔬菜等农产品中农药、添加剂等的污染和残留这一热点社会问题,设计并研制了基于酶抑制法的自助式农药残留检测平台。此自助式农药残留检测平台通过自动化技术实现试纸检测过程中检测参数的统一,通过图像识别技术对农药残留试纸的检测结果进行自动拍照识别和数据提取,从而确定试纸检测结果中的颜色饱和度参数与农药残留程度具有近似线性关系。通过将自助式农药残留检测平台与气相色谱法检测结果,根据国标中对无公害果蔬安全要求,将试纸检测的粗略检测结果实现了数据化精细划分。建立了5级安全等级划分,其中饱和度S参数处于S>122为1级无残留,99安全,85安全要求。通过100份样品的检测试验,此安全等级划分对符合国标安全要求的检测准确率为95.23%,对不符合安全要求的检测准确率为91.37%。样品自助检测饱和度S值变化也与气相色谱法检测结果较为吻合,饱和度越小的样品,其气相色谱法检测的农药残留情况也越严重。此自助检测平台具有操作简单、检测成本低廉、检测结果清晰可视等特点,可作为果蔬卖场自助设施,为普通消费者提供自主自助的果蔬农产品农药残留检测条件,保证信息的对称公开透明,为食品安全检测和监管提供新的思路。

关键词：农药农产品图像识别残留自助检测

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基于深度学习的领域知识对齐模型研究:知识网络视角

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情报学报 2020年第5期39卷 521-533页

作者：余传明李浩男安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、... 详细信息

随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。

关键词：领域知识对齐知识网络深度学习网络表示学习统计机器学习

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面向医疗分诊的深度神经网络学习

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数据分析与知识发现 2019年第6期3卷 99-108页

作者：刘勘陈露中南财经政法大学信息与安全工程学院

【目的】基于患者的主诉和病史,利用深度学习模型辅助解决医院预检分诊中准确分配科室问题。【方法】将卷积神经网络模型应用于医疗领域的短文本分类问题,从非结构化的患者主诉文本中学习医疗术语之间的相关性,进行预训练,然后将预训练... 详细信息

【目的】基于患者的主诉和病史,利用深度学习模型辅助解决医院预检分诊中准确分配科室问题。【方法】将卷积神经网络模型应用于医疗领域的短文本分类问题,从非结构化的患者主诉文本中学习医疗术语之间的相关性,进行预训练,然后将预训练模型的结构、参数及其权重用于含主诉和病史文本的网络中进行调整,从而得到最终的学习结果。【结果】该算法在数据集上F值达到88%,超过当前最好的基线模型6个百分点,同时发现在数据集内容和样本量大小相似的情况下,使用预训练模型能够明显提高模型训练效率。【局限】本研究基于电子病历数据展开,与直接使用分诊台患者自述数据相比可能存在差异,对此有待进一步探讨。【结论】提出的分诊模型有较强分类能力,能够辅助提高医疗分诊的效率,推动精准医疗发展。

关键词：医疗分诊电子病历卷积神经网络预训练

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基于深度迁移网络的Twitter谣言检测研究

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数据分析与知识发现 2019年第10期3卷 47-55页

作者：刘勘杜好宸中南财经政法大学信息与安全工程学院

【目的】解决网络谣言分领域检测时某些领域标注数据不足的问题,帮助在无标注数据的领域构建谣言检测模型。【方法】提出一种深度迁移网络,以Multi-BiLSTM网络为基础,加入MMD统计量计算的领域分布差异,训练过程中同时学习源领域的标签... 详细信息

【目的】解决网络谣言分领域检测时某些领域标注数据不足的问题,帮助在无标注数据的领域构建谣言检测模型。【方法】提出一种深度迁移网络,以Multi-BiLSTM网络为基础,加入MMD统计量计算的领域分布差异,训练过程中同时学习源领域的标签损失与领域间的分布差异,完成标签信息在领域间的有效迁移。【结果】相较于未分领域的谣言检测方法和分领域但不使用迁移学习的谣言检测方法,本文方法在F1指标上分别提升10.3%与8.5%。【局限】在数据分布差异大的领域迁移效果受到限制,未涉及多个领域的谣言检测。【结论】本文方法可以有效地将迁移学习技术应用在分领域谣言检测场景下,为网络谣言识别提供新思路。

关键词：谣言检测深度迁移网络多层双向长短时记忆网络领域适配推特

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构建教育精准扶贫长效机制探究

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湖北科技学院学报 2021年第5期41卷 10-14,50页

作者：杨晨中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

2020年,我国全面打赢了脱贫攻坚战,其全面胜利的制胜法宝就是精准扶贫。在此过程中,教育脱贫攻坚也取得了前所未有的成绩,教育精准扶贫在“脱贫后”如何持续发挥扶贫价值,以达到激发脱贫致富内生动力,提升自我价值,促进社会效益最大化... 详细信息

2020年,我国全面打赢了脱贫攻坚战,其全面胜利的制胜法宝就是精准扶贫。在此过程中,教育脱贫攻坚也取得了前所未有的成绩,教育精准扶贫在“脱贫后”如何持续发挥扶贫价值,以达到激发脱贫致富内生动力,提升自我价值,促进社会效益最大化的目的,深入推动教育精准扶贫事业发展和乡村振兴工作有效衔接等问题,亟待深入探究。在新时代下,教育精准扶贫被赋予更加丰富的内涵和更为广阔的外延。基于教育精准扶贫地域资源的普适性、受众群体的公平性和扶贫成果的长效性,建立教育精准扶贫长效机制,融合多元化社会力量,畅通教育发展路径,完善法规政策,以教育公平巩固扶贫实效的方式应当被视为巩固脱贫攻坚既有成果,助力乡村振兴战略实施的重要着力点。由于绝大多数的贫困发生在农村,本文所涉及的教育扶贫工作也以农村教育为基础。

关键词：教育精准扶贫教育公平呈现形式巩固成果机制探究

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区块链技术在银行支付清算领域的应用——信贷资金监测平台的价值及构建

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海南金融 2021年第10期 63-70页

作者：汤俊朱琴琴杨柳淑玥中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

本文利用区块链技术构建以央行为中心的“商业银行信贷资金流向监测”基础设施平台,在风险可控前提下,提供涵盖信息存证、风险监控及资金监测为一体的全流程贷款资金流向监测解决方案。于企业而言,有助于提升资金风险监测和识别效率、... 详细信息

本文利用区块链技术构建以央行为中心的“商业银行信贷资金流向监测”基础设施平台,在风险可控前提下,提供涵盖信息存证、风险监控及资金监测为一体的全流程贷款资金流向监测解决方案。于企业而言,有助于提升资金风险监测和识别效率、减少人工追踪数据工作量;于银行而言,可对贷款资金进行实时、动态、穿透式监测,缓解监测信息不对称、监测迟滞及空白等问题。

关键词：信贷资金流向监测区块链技术应用商业银行风险管理资金监测平台构建

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无线传感器网络中最大集合覆盖的最优解

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计算机应用研究 2020年第S01期37卷 269-272页

作者：杨怡光中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073

无线传感器网络因其广泛的应用而成为众多学者竞相研究的领域。特别是WSN中传感节点的最大集覆盖(MSC)问题被提出至今一直被许多研究人员研究,MSC问题旨在降低能耗并延长WSN的使用寿命。原MSC问题的主要模型形式是非线性整数规划问题,... 详细信息

无线传感器网络因其广泛的应用而成为众多学者竞相研究的领域。特别是WSN中传感节点的最大集覆盖(MSC)问题被提出至今一直被许多研究人员研究,MSC问题旨在降低能耗并延长WSN的使用寿命。原MSC问题的主要模型形式是非线性整数规划问题,非线性整数规划已被证明是一个NP-Complete问题。由于很难找到原MSC模型的最优解,所以大多数文献都集中在启发式方法上。虽然这个策略在一定意义上提供了一些有用的解决方案,但就MSC问题而言,往往不是最佳解决方案。原MSC问题用等价的线性规划问题来描述。新MSC模型极大简化了原MSC问题,并且可以高效地计算出新MSC问题的最优解。通过一个简单的例子,描述了基于图论建模过程的细节。针对大规模、随机部署的无线传感网络,新MSC模型完全具有普适性。由于现实中部署的无线传感网络具有节点数量多、节点部署随机性强的特征,即使是新MSC模型涉及的变量与约束的数量依然十分庞大,若采用传统的单纯型方法求解新MSC模型的线性规划问题,效率将十分低下,所以使用了效率更高的内点法求解。仿真表明,通过内点算法求解新MSC问题是非常高效的。

关键词：无线传感器网络目标覆盖问题最大集合覆盖(MSC) 整数规划线性规划内点法

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