检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2021年第5期5卷 83-94页

作者：韩普张展鹏张明淘顾亮南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】针对在线健康社区疾病名称存在多种指称的问题,提出基于多特征融合的中文疾病名称归一化模型。【方法】基于在线健康社区构建中文疾病名称归一化数据集;采用LSTM、GRU和CNN模型进行中英文对照实验,利用Word2Vec和GloVe生成外部... 详细信息

【目的】针对在线健康社区疾病名称存在多种指称的问题,提出基于多特征融合的中文疾病名称归一化模型。【方法】基于在线健康社区构建中文疾病名称归一化数据集;采用LSTM、GRU和CNN模型进行中英文对照实验,利用Word2Vec和GloVe生成外部语义特征向量,并通过CNN模型进行验证;最后在自注意力机制基础上,提出多特征融合的中文疾病名称归一化模型MFCF-CNN,更好地利用全局和局部语义特征。【结果】实验表明,在中文数据集Accuracy@10指标上,MFCF-CNN模型准确率可以达到85.48%,较CNN基础模型提高8.84%。【局限】所构建的数据集规模较小,需要进一步增加数据量以体现模型泛化性。【结论】进一步推动了中文疾病名称归一化研究,为中文医学知识图谱构建和自然语言理解提供帮助。

关键词：疾病名称归一化有监督学习卷积神经网络自注意力机制

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基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取研究

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现代情报 2024年第9期44卷 71-81页

作者：仲雨乐韩普许鑫华东师范大学经济与管理学院上海200062 南京邮电大学管理学院江苏南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

[目的/意义]实体关系联合抽取是药物不良反应监测和知识组织的关键环节。为解决传统流水线抽取方法中误差传递、实体冗余和交互缺失问题,提升药物不良反应重叠三元组抽取效果,提出了一种基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联... 详细信息

[目的/意义]实体关系联合抽取是药物不良反应监测和知识组织的关键环节。为解决传统流水线抽取方法中误差传递、实体冗余和交互缺失问题,提升药物不良反应重叠三元组抽取效果,提出了一种基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取模型MF-HGAT。[方法/过程]首先通过BERT预训练进行外部医学语料资源的知识迁移,实现多语义特征融合;其次将关系信息作为先验知识引入为异构图节点,以避免提取语义无关实体;然后通过迭代融合异构图注意力网络消息传递机制增强字符与关系节点表示;最后在节点表示更新后抽取药物不良反应实体关系。[结果/结论]在自构建药物不良反应数据集上进行实验,发现融入关系信息和外部医疗健康领域知识的MF-HGAT联合抽取F1值达到了92.75%,较主流模型CasRel提升了5.29%。研究结果表明,MF-HGAT模型通过异构图注意力网络融合字符与关系节点语义,可有效解决药物不良反应实体关系重叠问题,对药物不良反应知识发现具有重要意义。

关键词：异构图注意力网络实体关系联合抽取药物不良反应关系重叠知识发现

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高校实验室管理人员绩效评价的探索

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实验室研究与探索 2017年第11期36卷 242-245,282页

作者：沈舒南黄刚卢子芳翟丹尼南京邮电大学管理学院南京210023 南京邮电大学资产管理与实验室建设处南京210023

高校实验室管理人员绩效测评工作一直是高校人力资源管理的薄弱环节,直接影响了高校实验室管理人员的个人发展和管理水平的提高。针对高校实验室管理人员绩效测评的现状,分析了高校实验室管理人员绩效考核中存在的问题;在绩效相关因素... 详细信息

高校实验室管理人员绩效测评工作一直是高校人力资源管理的薄弱环节,直接影响了高校实验室管理人员的个人发展和管理水平的提高。针对高校实验室管理人员绩效测评的现状,分析了高校实验室管理人员绩效考核中存在的问题;在绩效相关因素分析的基础上,从绩效考核的多个维度(包括岗位适应性、工作态度、工作过程、工作成效、廉洁与安全)构建了高校实验室管理人员绩效评价体系,指出了利用绩效雷达图进行评价的思路和评价步骤,为高校实验室管理人员绩效评价提供了新的途径。

关键词：高校实验室管理人员绩效评价体系绩效雷达图系统评价方法

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奖惩视域下区块链政务数据共享演化博弈研究

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管理工程学报 2024年第4期38卷 122-132页

作者：韩普顾亮叶东宇李娜南京邮电大学管理学院江苏南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

区块链的政务数据共享可在确保数据安全的前提下打通各部门间数据壁垒,对进一步提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。为探究奖惩视域下多方利益主体在政务数据共享中的行为倾向,本文首先构建了政府部门、区块链服务商和第三方... 详细信息

区块链的政务数据共享可在确保数据安全的前提下打通各部门间数据壁垒,对进一步提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。为探究奖惩视域下多方利益主体在政务数据共享中的行为倾向,本文首先构建了政府部门、区块链服务商和第三方监管机构的演化博弈模型,其次通过模型稳定性分析探究了三方演化博弈的均衡条件,接着借助MATLAB对演化博弈结果进行仿真分析与验证,最后为推动区块链政务数据共享提出有针对性的建议。研究发现,政府部门、区块链服务商和第三方监管机构是区块链政务数据共享中不可或缺的重要参与者。其中,第三方监管机构对于促进区块链政务数据共享具有重要意义。合理的奖惩机制是区块链政务数据共享中的关键一环,适当的惩罚能够促使区块链服务商提供更安全的服务;适当的奖励可以激励监管机构严格监管区块链服务商的运营环境。本文为进一步推动区块链政务数据共享提供了具体可操作的建议。

关键词：区块链政务数据共享奖惩机制三方演化博弈

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奖惩机制下社区垃圾分类行为演化博弈研究

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复杂系统与复杂性科学 2024年第3期21卷 120-127页

作者：韩普叶东宇顾亮南京邮电大学管理学院南京210003 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

为探究奖惩机制下多方利益主体在社区垃圾分类中的行为倾向,构建了居民、居委会和地方政府的演化博弈模型,通过对模型求解和稳定性分析探讨三方均衡演化策略条件,并借助MATLAB进行仿真验证与结果分析。研究发现,居委会在社区垃圾分类中... 详细信息

为探究奖惩机制下多方利益主体在社区垃圾分类中的行为倾向,构建了居民、居委会和地方政府的演化博弈模型,通过对模型求解和稳定性分析探讨三方均衡演化策略条件,并借助MATLAB进行仿真验证与结果分析。研究发现,居委会在社区垃圾分类中扮演着重要角色,居民是社区垃圾分类的重要参与者,居委会的监督管理会直接影响居民的垃圾分类行为;地方政府合理的奖惩手段能有效调动二者的参与积极性,且相比于奖励措施,居民和居委会对惩罚措施的敏感度更高。

关键词：垃圾分类奖惩机制三方演化博弈

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基于多项目管理的高校科研团队建设

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科技管理研究 2010年第7期30卷 147-149页

作者：卢子芳邢光军储金节戴华洪小娟翟丹妮南京邮电大学经济与管理学院南京邮电大学军工项目管理办公室江苏南京210046

根据高校科研团队建设的现状,将科研团队建设与项目管理理论结合起来,利用多项目管理思想,提出高校科研团队持续发展的途径。

关键词：高校科研团队建设多项目管理关键链法

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基于增强异构图融合的多模态医学实体识别研究

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现代情报 2024年

作者：韩普李雄南京邮电大学管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

[目的/意义]为充分挖掘医学图像与文本间语义关联信息，本文利用增强异构图融合方法提升图像特征表示并进行模态信息交互实现特征融合，进而提升多模态医学实体识别效果。[方法/过程]首先利用RoBERTa和ResNet分别提取医学文本与图像特... 详细信息

[目的/意义]为充分挖掘医学图像与文本间语义关联信息，本文利用增强异构图融合方法提升图像特征表示并进行模态信息交互实现特征融合，进而提升多模态医学实体识别效果。[方法/过程]首先利用RoBERTa和ResNet分别提取医学文本与图像特征，接着通过视觉增强模块捕获图像关键信息并过滤无关噪声，然后构建基于图像与文本节点和对应边的异构图以获取模态间细粒度语义关联，并通过自注意力机制、跨模态门控机制和位置前馈网络实现医学多模态特征融合，最后在中文多模态医学数据集上验证实体识别效果。[结果/结论]所构建的RMGFM模型在中文多模态医学数据集上F1值达到88.99%，相比UMT、AGBAN和UMGF等多模态基线模型的F1值分别提高了5.52%、5.28%和5.08%。实验表明RMGFM模型能有效挖掘医学图像和文本间语义关联信息，在中文多模态医学实体识别任务中表现优异。

关键词：异构图融合视觉增强多模态命名实体识别语义融合医疗健康

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基于Living Lab的体验式教学模式创新:服务体验的视角

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现代教育技术 2010年第7期20卷 151-154页

作者：彭英郑会颂王霁徐建勤南京邮电大学经济与管理学院江苏南京210046 南京邮电大学研究生部江苏南京210003 南京邮电大学经济与管理学院经济运行与管理综合实验教学中心江苏南京210046

以Living Lab构建体验式学习环境,探讨体验式教学模式创新的方法和途径。基于SOA架构设计,提供虚拟电信运营管理平台,使学习者在做中学,实现从感知者、观察者、思考者到实践者之间的角色转变。

关键词： Living Lab 体验学习教学模式创新电信服务

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国内政府数据开放共享的关键因素分析及评价

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情报科学 2019年第8期37卷 29-37页

作者：韩普康宁南京邮电大学管理学院江苏南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 北京邮电大学经济管理学院北京100876

【目的/意义】为了识别国内政府数据开放共享的关键因素,以推动国内政府数据开放共享的进程。【方法/过程】首先在已有研究基础上,结合TOE模型构建了政府数据开放共享的指标体系,然后采用层次分析和模糊综合评价法对其关键因素进行分析... 详细信息

【目的/意义】为了识别国内政府数据开放共享的关键因素,以推动国内政府数据开放共享的进程。【方法/过程】首先在已有研究基础上,结合TOE模型构建了政府数据开放共享的指标体系,然后采用层次分析和模糊综合评价法对其关键因素进行分析和评价。【结果/结论】研究发现,数据开放共享法律法规政策的制定是国内政府数据开放共享的最关键因素;所构建指标体系中三大影响因素对政府数据开放共享的影响力均为'较强',表明指标的构建合理,本研究可为国内更好地开展政府数据开放共享提供理论依据。

关键词：政府数据开放共享关键因素层次分析法模糊综合评价

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基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化研究

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情报学报 2021年第11期40卷 1234-1244页

作者：韩普张展鹏张伟南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

为解决在线文本中存在大量疾病指称的问题,提出了基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化模型(multi-task attention-dictionary BERT GRU-CNN,MTAD-BERT-GCNN)。首先利用word2vec和Glove生成融合局部和全局的外部语义特征向... 详细信息

为解决在线文本中存在大量疾病指称的问题,提出了基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化模型(multi-task attention-dictionary BERT GRU-CNN,MTAD-BERT-GCNN)。首先利用word2vec和Glove生成融合局部和全局的外部语义特征向量;其次将CNN(convolutional neural networks)和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)作为基准模型进行对比实验;接着在CNN上引入GRU(gated recurrent unit)、LSTM(long short-term memory)、BiGRU(bi-directional gated recurrent unit)和BiLSTM(bi-directional long short-term memory)以提取文本间语义关系;然后,基于多任务学习视角,将上述模型与BERT相结合以捕获静态和动态语义信息;最后,引入医学词典生成注意力权重词典作为辅助任务以调节静态向量,从而进一步提升模型效果。在自建的中文疾病名称归一化数据集ChDND(Chinese disease normalization data)上进行实验。研究结果发现,MTAD-BERT-GCNN模型在Accuracy@10指标上可以达到89.60%的准确率,较基础的词级CNN和字级CNN分别提高了12.96%和5.12%。本研究在中文疾病名称归一化任务中引入了多任务学习思路,从语义向量和模型框架层面进行了优化,在中文医学知识图谱构建、信息抽取和自然语言理解中具有较好的应用价值。

关键词：疾病名称归一化有监督学习多任务学习卷积神经网络 BERT

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