检索结果-内蒙古大学图书馆

图书情报工作 2023年第19期67卷 68-79页

作者：张吉玉张均胜乔晓东中国科学技术信息研究所北京100038 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

[目的/意义]结合科技论文内容与引文信息对多篇论文的新颖性进行综合评估,为代表作评价与人才遴选等提供辅助。[方法/过程]提出一种对多篇科技论文新颖性进行对比评估的方法。该方法建立多篇论文问题—方法矩阵关联模型,计算多篇论文的... 详细信息

[目的/意义]结合科技论文内容与引文信息对多篇论文的新颖性进行综合评估,为代表作评价与人才遴选等提供辅助。[方法/过程]提出一种对多篇科技论文新颖性进行对比评估的方法。该方法建立多篇论文问题—方法矩阵关联模型,计算多篇论文的问题新颖度与方法新颖度,并结合施引文献的引文文本与引用情况,构建多篇科技论文的评述画像用于新颖性对比评估。[结果/结论]以图情领域两名学者为例,将两位学者的多篇论文组合分别编号为D1与D2并对其新颖性进行对比评估,得出D2的问题新颖度优于D1,而D1的方法新颖性略高于D2等结论,验证了所提方法的可行性与合理性。

关键词：科技论文新颖性评估代表作评价问题—方法矩阵可视化

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嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 212-222页

作者：喻云虎杨湘陈艳红武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉亚洲心脏病医院心血管内科武汉430022

心律失常对患者健康造成严重威胁,其通过12导联心电图(electrocardiogram,ECG)的自动分类在临床上具有重要意义。现有研究偏重两两导联之间的相关性,忽视多导联上下文及频域特征,这导致了分析的局限性,且易受噪声干扰,影响分类准确性。... 详细信息

心律失常对患者健康造成严重威胁,其通过12导联心电图(electrocardiogram,ECG)的自动分类在临床上具有重要意义。现有研究偏重两两导联之间的相关性,忽视多导联上下文及频域特征,这导致了分析的局限性,且易受噪声干扰,影响分类准确性。该研究提出了嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型(lead con-text encoding embedded graph convolutional neural network model for arrhythmia classification,LCEE-GCN)。该模型利用短时傅里叶变换获取12导联心电信号的功率谱密度(power spectral density,PSD),并运用ECG信号处理算法提取R-R间期等时域特征,通过导联上下文编码获得导联间更广泛的相关性信息,并结合PSD与时域特征构建动态图结构,利用图卷积神经网络增强模型对导联间关系的学习与表示能力。在查普曼数据集上进行的实验表明,模型达到了99.38%的准确率,超过了现有先进方法。这一创新有望提高心律失常诊断的效率和准确性。

关键词：心律失常分类 12导联心电图图卷积神经网络功率谱密度导联上下文编码

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科学生产率视角下我国理工学科“双碳”研究现状分析

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科技管理研究 2023年第18期43卷 203-210页

作者：韩红旗马峥张兆锋林毅中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室(国家新闻出版署) 北京100038

关注“双碳”学科建设和科技创新中职业学者这一相对稳定的人才队伍,以及作为减碳、降碳、固碳重要科技和工程基础的理工类学科的“双碳”研究发展状况,为学科发展和科技政策制定提供相关依据。从科学生产率视角出发,引入“职业学者”概... 详细信息

关注“双碳”学科建设和科技创新中职业学者这一相对稳定的人才队伍,以及作为减碳、降碳、固碳重要科技和工程基础的理工类学科的“双碳”研究发展状况,为学科发展和科技政策制定提供相关依据。从科学生产率视角出发,引入“职业学者”概念,根据文献调研和专家咨询确定11个与“双碳”相关的理工学科,基于期刊学科映射表选择学科重要期刊,通过采取关键词统计、专家经验、分类算法等确定相关论文,并根据发文量特征确定作者中的职业学者,形成可供进一步分析的数据,然后从人员投入、论文产出、知识创新效率3个方面设计指标,分析、对比职业学者群体在各学科领域的发展特征,找出“双碳”科研发展存在的突出问题。结果显示:我国理工类“双碳”科技人才、论文产出在总体上增长较快。职业学者方面,其“双碳”论文产出处于明显的支配地位,是学科新知识的主要贡献者,但其创造新知识的速度与普通作者相比要差一些;其科学生产率也远超过普通学者,且其科学生产率变化一般要显著优于全部作者,只有石油与天然气工程学科是个例外。但同时存在理科发展受阻和环境科学与工程、交通运输工程、石油与天然气工程、矿业工程等4个工科学科知识创新效率下降较快的问题,特别是化学、大气科学、石油与天然气工程和环境科学与工程4个学科的职业学者的科学生产率明显下降问题,并针对此提出采取措施重视理科学科的“双碳”科研发展、提高学者的科学生产率和充分发挥现有工科学科的人才和成果优势等建议。

关键词： “双碳”研究职业学者理工科科学生产率学科发展

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大规模主题词自动标引方法

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情报学报 2022年第5期41卷 475-485页

作者：韩红旗桂婕张运良翁梦娟薛陕悦林东中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室(国家新闻出版署) 北京100038

现有的主题标引方法一般只能抽取文本中出现的词汇,无法从几万或数十万主题词中选择语义关联强且未出现的词汇;基于机器学习的多标签分类算法则需要每一个标签下有训练数据,限制了它们在主题标引上的应用。面向大规模主题词在海量文献... 详细信息

现有的主题标引方法一般只能抽取文本中出现的词汇,无法从几万或数十万主题词中选择语义关联强且未出现的词汇;基于机器学习的多标签分类算法则需要每一个标签下有训练数据,限制了它们在主题标引上的应用。面向大规模主题词在海量文献上的标引需求,提出一个基于分布式词向量的混合型自动标引方法,利用大规模语料训练的词向量生成同维度的主题词表示向量和文本表示向量,实现主题词与文本语义相似度的计算。基于大规模语料构建主题词与普通词的映射表,使文本向量只和少量的语义强相关主题词向量比较,大大减少了计算量,提高了标引效率。开发的自动标引工具对近亿篇文献进行了主题标引,达到了较高的速度。与结巴关键词的实验对比结果显示,本文方法抽取的主题词与作者关键词重合度较低,且在去除结巴关键词中的非主题词后,取得了比结巴关键词更高的标引准确率;与人工标引的实验对比结果显示,随着人工标引词数量的增加,本文方法的效果、结果与人工标引结果的一致性在不断增加。

关键词：主题标引分布式词向量多标签文本分类关键词抽取语义标签

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面向反恐安全领域的中文阅读理解数据集构建与评测

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数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 131-143页

作者：高峰杨梓航候进顾进广程军军武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室武汉430065 大数据科学与工程研究院武汉430065 中国信息安全测评中心北京100083

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时... 详细信息

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时间特征词和领域关键词匹配算法构建领域词表,辅助模型精确分词。最后结合人工标注问答对形成数据集,并提出新的基线模型SecMT5。【结果】数据集包含2100条反恐安全领域新闻文本,7300个抽取式问答对,2100个生成式问答对,总字符数4796264个。使用先进抽取式、生成式阅读理解模型在SecMRC数据集进行测试。结果显示抽取式F1指标达到72.05%,生成式ROUGE-L指标均值为37.62%,均大幅弱于人类水平。通过SecMRC数据集训练后抽取式模型F1指标提升6.13个百分点。【局限】数据集问答对数量还需补充,难度和多样性还有待提升。【结论】SecMRC数据集突出领域知识,具有一定难度和挑战性,能有效支持机器阅读理解技术在该领域的研究。数据集构建方法具有通用性,可推广至其他专业领域。

关键词：反恐安全机器阅读理解数据集

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基于共同子空间分类学习的跨媒体检索研究

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计算机科学 2022年第5期49卷 33-42页

作者：韩红旗冉亚鑫张运良桂婕高雄易梦琳中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室(国家新闻出版署) 北京100038

不同媒体数据间由于存在严重的异构鸿沟和语义鸿沟,而不能直接计算它们之间的语义相似度,从而影响了跨媒体检索的实现和效果。当前提出的共同子空间学习虽能实现跨媒体语义关联和检索,但多采用一般的特征提取技术,且在语义匹配时的分类... 详细信息

不同媒体数据间由于存在严重的异构鸿沟和语义鸿沟,而不能直接计算它们之间的语义相似度,从而影响了跨媒体检索的实现和效果。当前提出的共同子空间学习虽能实现跨媒体语义关联和检索,但多采用一般的特征提取技术,且在语义匹配时的分类效果较差,不能有效实现跨媒体数据的高层语义关联计算,影响了检索效果。对此,提出Stacking-DSCM-WR跨媒体关联方法,用于文档和图像之间的跨媒体检索。该方法基于词向量技术形成文档的特征表示向量,通过残差网络技术抽取图像的特征表示向量,采用深度典型相关性分析技术将不同模态的数据投影到共同子空间下,然后采用Stacking集成学习算法获取文本和图像在同一高层概念语义空间上的分布,使得两种不同模态的数据可以进行语义匹配、相似性计算。在Wikipedia和Pascal Sentence两个小型跨媒体数据集和一个较大规模跨媒体数据集INRIA-Websearch上分别开展跨媒体检索实验,证实了所提方法能够有效地抽取文本和图像的特征,实现跨媒体数据在高层语义空间上的关联和匹配,与相近跨媒体检索方法在MAP指标上的对比显示,该方法能够取得较好的检索效果。

关键词：跨媒体信息检索语义关联集成学习词向量残差网络

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重叠社区发现算法评价指标综述

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计算机技术与发展 2024年第5期34卷 1-9页

作者：韩红旗徐紫燕李琳娜周则旭中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室(国家新闻出版署) 北京100038

重叠社区发现算法对于理解复杂系统、发现复杂网络中隐藏的规律等具有很强的应用价值,而评价指标是算法发现高质量重叠社区的一个关键要素,算法的进步常常依赖于评价指标的进步。现有研究对非重叠社区发现算法的评价指标有较多的总结,... 详细信息

重叠社区发现算法对于理解复杂系统、发现复杂网络中隐藏的规律等具有很强的应用价值,而评价指标是算法发现高质量重叠社区的一个关键要素,算法的进步常常依赖于评价指标的进步。现有研究对非重叠社区发现算法的评价指标有较多的总结,而没有对重叠社区发现算法的评价指标进行总结。对重叠社区发现算法的评价指标进行了系统的总结和回顾,将指标分为事先知道社区结构、事先不知道社区结构和其它三大类。事先知道社区结构的评价指标包括基于混淆矩阵、基于ARI、基于NMI三个子类评价指标,事先不知道社区结构的评价指标包括基于模块度、基于密度、基于元数据三个子类评价指标,其它类主要介绍算法可扩展性评价指标。深入理解各种评价指标对于开发和优化重叠社区发现算法、在实际应用中发现高质量社区具有重要价值。

关键词：重叠社区评价指标社区发现社区结构复杂网络

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基于双通道混合神经网络的房颤风险预测模型

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计算机工程 2023年第11期49卷 293-301页

作者：柯博文杨湘陈艳红武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉亚洲心脏病医院心血管内科武汉430022

心房颤动是一种具有隐秘性的心血管疾病,发病时具有较高的致命性,因此,对其进行预判和早筛尤为重要。电子健康病历(EHR)作为常规的检查结果记录方式,相较于心电图(ECG)数据,能使房颤的预测和筛查更具普遍性。现有的基于EHR的房颤风险预... 详细信息

心房颤动是一种具有隐秘性的心血管疾病,发病时具有较高的致命性,因此,对其进行预判和早筛尤为重要。电子健康病历(EHR)作为常规的检查结果记录方式,相较于心电图(ECG)数据,能使房颤的预测和筛查更具普遍性。现有的基于EHR的房颤风险预测方法缺乏对房颤重要指标的关注,同时传统的基于卷积的模型无法提取到医疗诊断之间的依赖关系。提出一种双通道混合神经网络学习模型FR-ANN。该模型分两个通道进行特征提取,一个通道利用注意力机制Attention提取医疗事件之间的潜在关系,另一个通道对房颤的部分重要指标进行特征提取,这些与房颤相关的重要指标在医生的协助下筛选得到。实验结果表明,所提模型在武汉亚洲心脏病医院的私有数据集上的AUC值为80.1%,F1值为68.1%,在MIT的公共数据集MIMIC-Ⅲ上的AUC值为71.4%,F1值为62.8%,相比基于EHR数据的疾病风险预测模型在房颤风险预测任务上的表现更好。此外,注意力机制的引入提供了事后可解释性,具有临床意义。

关键词：心房颤动疾病分类电子健康病历注意力机制神经网络

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基于图结构特征采样数据摘要的联邦知识图谱查询

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计算机工程 2023年第1期49卷 73-81页

作者：高峰李秋顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

联邦SPARQL查询是通过构建查询计划来指导查询执行,数据摘要索引文件捕获了RDF数据集的结构和语义信息,对查询计划生成过程中子查询基数评估至关重要。现有的数据摘要生成方法需要远程遍历每个数据源的完整数据,该过程成本消耗较高,且... 详细信息

联邦SPARQL查询是通过构建查询计划来指导查询执行,数据摘要索引文件捕获了RDF数据集的结构和语义信息,对查询计划生成过程中子查询基数评估至关重要。现有的数据摘要生成方法需要远程遍历每个数据源的完整数据,该过程成本消耗较高,且在大部分环境中联邦查询无法完成对大数据集的统计工作。为在减少数据摘要索引文件生成时间和内存开销的同时捕获尽可能真实的计数信息,考虑主语和谓语的分布偏差,提出利用样图生成原始图近似数据摘要的方法。使用对RDF图出度特征加权的采样方法获取原始图的典型样图,通过改进的映射函数将样图中的信息映射到原始图上,从而生成原始图的近似数据摘要。实验结果表明,该方法相比于基线方法至少节省了70%的数据摘要索引文件生成时间,并且仅采样0.5%的原始图生成的近似数据摘要即可在查询正确率上与基线方法保持高度一致。

关键词：数据摘要数据源索引 RDF图采样联邦查询查询性能

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结合多尺度融合和图匹配的行人重识别

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计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2180-2186页

作者：李冬张智武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提... 详细信息

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提取全局特征并融合多个网络层面的局部特征;使用多头注意力机制学习相邻关键点的关系,基于拓扑结构匹配图像并预测相似度结果。使用ResNet-50作为主干网络,在Occluded-Duke数据集上的Rank-1和mAP分别是64.8%和59.9%,验证该模型在遮挡行人重识别中有一定程度的准确率提升。

关键词：行人重识别目标检测局部特征多尺度特征融合图注意力机制图匹配卷积神经网络

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