昆明理工大学教育技术与网络中心
- 作品数：37 被引量：97H指数：6
- 相关作者：肖幪杨福贵何复伦冯瑜瑾陈慧英更多>>
- 相关机构：西南交通大学土木工程学院测量工程系昆明冶金高等专科学校测绘学院西南交通大学土木工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技型中小企业技术创新基金云南省应用基础研究计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球医药卫生更多>>
- 基于多元特征的电商低质量商品评论识别被引量：1
- 2017年
- 为了改变已有评论识别方法在新兴特性("返现评论"的出现)识别上的不足,根据新兴特性提出一种新的"无用评论"划分方法,定义其为低质量评论。根据其具有的特性,提出基于多元特征(情感强度,是否包含负面情感,主流观点的包含程度)的识别方法。将提取出的特征放入基于文本特征分类器中,对多元特征与文本特征的不同组合进行有监督的学习,选取出分类效果最好的特征组合。实验表明在文本特征分类中加入多元特征后,分类准确率能达到83%。
- 栾杰付晓东冯旭鹏刘利军黄青松刘晓梅
- 基于云平台NoSQL的海量天文图像存储研究被引量：1
- 2014年
- 云计算所提出的全新计算和存储思想,对海量数据的存储解决方案以及快速访问有效数据资源提供了参考。以云存储平台NoSQL数据库为背景,研究海量天文数据的存储和访问技术。首先构建了基于MongoDB平台的天文图像FITS文件存储原型,在此基础上设计并分析存储实验。实验结果表明,数据分片存储以及选择最佳的分片大小能有效提高天文数据的存储和访问效率。
- 陈慧英
- 关键词：NOSQLMONGODB数据分片
- 对高职院校网络课程评价指标体系的思考被引量：10
- 2010年
- 构建高职院校网络课程评价指标体系,对于实施网络课程的评价具有重要的意义。高职院校网络课程的评价主体应包括专家、学生和企业。评价指标体系的设计应符合课程改革的需要,注重评价的全面性,并体现出全面性与实用性相结合、可操作性与简易性相结合、诊断性与导向性相结合的特点。
- 刘红刘迎春
- 基于评价修饰分布差的评论文本倾向性识别方法
- 2016年
- 针对文本倾向性分类时因情感指向不明导致的修饰词极性误判和隐藏观点遗漏等问题,提出基于评价修饰分布差的倾向识别方法。建立修饰关系二部图和修饰分布向量,计算评价对象在正、负训练语料中被修饰词用于修饰的分布差异,提取修饰分布差异明显的特征,并将正、负修饰差异信息融入特征值的计算中。实验结果表明,相比抽取带有主观情感词作为特征进行支持向量机二类分类的倾向性识别方法,所提方法的分类准确率和召回率分别提高约4.6%和5.6%,可有效改善评论文本倾向性识别的效果。在面对跨领域情况时,分类准确率和召回率的降低幅度比抽取带有主观情感词作为特征进行支持向量机的二类分类减少约6.6%和6.4%,具有一定的领域适应性。
- 冯旭鹏马震谢波刘利军黄青松
- 关键词：修饰关系
- 基于深度信念网络的个性化信息推荐被引量：5
- 2016年
- 为在信息推荐过程中挖掘出更多的信息关系,提出一种基于深度信念网络的信息推荐方法。利用模糊聚类进行预处理以达到跨类推荐的目的,根据用户浏览记录通过网络计算高分信息,并结合用户兴趣,使用潜在狄里克雷分配模型对高分信息进行权值调整,从而提高推荐准确率。在整个推荐过程中网络会根据用户行为对推荐信息权值进行相应调整。实验结果表明,该方法的推荐成功率比BP神经网络提高5.7%。
- 王兆凯李亚星冯旭鹏刘利军黄青松刘晓梅
- 关键词：信息推荐模糊聚类
- 聊天机器人中用户就医意图识别方法被引量：8
- 2018年
- 传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题,使用主题特征,首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化,然后送入Bi GRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示,最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验,BTM-Bi GRU方法明显优于传统的支持向量机(SVM)等方法,其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络(CNN-LSTM)近1.5个百分点。实验结果表明,在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点,能有效提高意图识别的准确率。
- 余慧冯旭鹏刘利军黄青松
- 面向微博博主的评论质量评估被引量：1
- 2018年
- 针对现有评论质量评估研究中未考虑到个体的差异性以及参照物的选取存在误差的问题.该文选取博主作为评估人,以被博主回复的评论作为高质量评论的参照物,提出基于最大熵的微博评论质量评估模型.通过爬虫和词向量抽取特征,对抽取的特征进行特征选择,依据特征选择的结果,采用监督学习的方式训练分类模型并用测试数据验证所提模型的有效性.实验表明,该文所提模型对于不同的博主具有广泛适用性,评论分类的平均准确率、召回率和F值可达到66.64%、86.33%、75.2%.
- 栾杰刘利军冯旭鹏黄青松
- 关键词：最大熵
- 基于标签相似度的不良信息多标签分类方法被引量：8
- 2016年
- 在多标记分类中,标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。传统的经典多标签分类方法如BR算法、ML-KNN算法等,忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响,分类效果一直不能令人满意;面对类别关联度极高的不良信息的多标签分类,分类效果更是大打折扣。针对上述问题,通过改进经典的多标签分类算法RAk EL,首先根据训练文本计算出各标签之间的相似度系数,然后再根据自定义不良信息层次关系计算出综合标签相似度系数矩阵,最后在RAk EL算法投票过程中根据综合标签相似度与中心标签重新确定最终的结果标签集合。与传统的分类方法在真实的语料库上进行多标签分类效果对比,结果证明,该方法对不良信息分类具有较好的效果。
- 刘卓然胡杨刘骊冯旭鹏刘利军黄青松
- 关键词：不良信息
- 基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索被引量：2
- 2020年
- 基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从而导致部分信息丢失问题做出了改进,提出了一种基于图像分割的肺结节图像哈希检索方法。实验结果表明,在72位哈希码长度时,达到了85.3%的平均准确率。并且,将文中图像分割模块应用于其他哈希检索方法时,平均准确率皆有一定的提升。
- 杨承启段彦隆冯旭鹏刘利军黄青松
- 关键词：肺结节图像分割图像检索
- 基于特征加权的网络不良内容识别方法被引量：5
- 2016年
- 网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对不良内容的加权方法,然后再结合KNN、朴素贝叶斯、SVM三种文本分类方法进行实验对比。对比实验结果表明,所采用的方法在识别网络不良内容上的准确率和召回率都有较大提高。
- 俞浩亮王秋森冯旭鹏刘利军傅铁威黄青松
- 关键词：互联网特征加权
