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朱广丽: 作品数：99 被引量：58H指数：4; 供职机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学矿业工程化学工程更多>>

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一种方便移动的多功能书立: 本实用新型设计一种方便移动的多功能书立，属于一种学习用品，包括左固定板、右固定板、活动板和底座，在所述左固定板与活动板中间设有一弹簧，在所述活动板与右固定板之间的两侧分别设置一弹力带，在所述底座的右侧面和左侧面通过卡孔分...; 柳文婷张顺香朱广丽

一种智能轮椅及智能轮椅安全系统: 本发明提供一种智能轮椅及智能轮椅安全系统，以提供一种能够实时监护、安全性高的智能轮椅。该种轮椅包括座椅、电机驱动模块、GPS定位模块、无线通讯模块、摄像模块、控制模块、压力探测模块、判断模块和角度探测模块。控制模块通过无...; 张梦瑶朱广丽张顺香许汗清朱海洋徐新燕朱奥强尹畅孟楠张标余宏斌李晓庆

一种衣物烘干杀菌的便携背包装置及多档位调节系统: 本发明涉及一种衣物烘干杀菌的便携背包装置及多档位调节系统。所述衣物烘干杀菌的便携背包装置，包括：背包外壳、背包内壳、底座、螺栓、螺母、风扇、电机、电热线圈、网状挡板、晾衣杆、夹子、蓄电池、太阳能电池板、导线、接线头、紫外...; 许鑫张顺香朱广丽李晓庆张镇江吴厚月苏明星李健魏苏波赵彤孙争艳黄菊; 文献传递

融合反讽语言特征的反讽语句识别模型: 2024年; 反讽是采用内隐的形式来表达情感的一种方法,反讽语句在文字和所想表达的情感上存在着不同,这使得对反讽语句进行情感分类变得更加困难。针对这一现象,提出一种融合反讽语言特征的反讽语句识别模型,通过加入反讽语言特征来提高反讽语句的识别准确率。首先,采用卡方检验算法对反讽语言进行分析并获取语言特征;然后,利用Word2Vec对语言特征进行训练获取语言特征的特征表示,同时使用注意力机制与Bi-GRU(双向门控循环神经单元)模型获取句子的特征表示;最后,将语言特征的特征表示与句子的特征表示进行融合并作为情感分类层的输入,对反讽语句进行识别。与CNN-AT、CNN-Adv、EPSN等3种模型进行对比,实验结果表明,该模型可以有效提高对于反讽语句的识别准确率。; 韦斯羽朱广丽谈光璞张顺香; 关键词：语言特征智能信息处理

一种基于边界检测的中文命名实体识别方法: 本发明公开了一种基于边界检测的中文命名实体识别方法，可以广泛应用于信息处理领域中。包括以下步骤：S1对目标文本进行处理和多粒度表示；S2利用以多粒度嵌入向量为输入的双向门控循环网络BiGRU获得字粒度的上下文相关信息；S...; 朱广丽王腾科张顺香刘云朵谈光璞韦斯羽张玉莹张友强王星光马子晨李瀚臣高茂娇

基于Bi-LSTM与双路CNN的金融领域文本因果关系识别被引量：3: 2022年; 【目的】提出一种结合Bi-LSTM与双路CNN的网络模型BTCNN(Bi-LSTM and Two-way CNN),用于解决金融领域因果关系识别过程中特征信息缺失的问题,从而提高因果关系识别的准确率。【方法】利用BiLSTM将金融文本生成文本特征矩阵,使用卷积核不同的双路CNN对文本特征矩阵中的因果特征进一步提取,对采用两种不同池化方式(最大池化和平均池化)得到的特征向量进行拼接,最终将拼接后的特征向量输入全连接层进行输出。【结果】BTCNN模型准确率达到82.3%,相较于其他消融实验准确率至少提升3个百分点。【局限】未针对金融领域设置特定的功能模块。【结论】实验结果表明BTCNN模型提高了因果关系识别的准确率。; 张顺香张镇江朱广丽朱广丽黄菊

一种医疗领域中文文本部首特征获取方法: 本发明公开了一种融合部首信息的医疗领域中文文本因果关系抽取方法，涉及数据挖掘技术领域，包括：通过网络爬虫获取医疗领域中文文本数据集，再对获取到的数据进行预处理，采用谷歌翻译技术将文本中的英文专业名词转化为中文，利用在线新...; 李晓庆朱广丽张顺香吴厚月许鑫苏明星李健黄菊魏苏波孙争艳张镇江赵彤

基于导向的计算机专业实践教学方法探索被引量：6: 2010年; 本文从计算机专业实践教学的作用、特点出发,指出计算机专业实践教学中实际存在的主要问题,并提出基于两种教学导向的计算机专业实践教学阶段目标控制方法。在实际的教学中,两种教学导向的有机结合可充分发挥学生的专长、挖掘学生的潜能,取得良好的教学效果。; 张顺香朱广丽; 关键词：实践教学教学效果教学方法教学导向

基于情感信息预处理和Bi-GRU的虚假评论识别模型被引量：2: 2023年; 虚假评论识别在电子商务、社交媒体等领域具有重要的应用价值。尽管现有虚假评论识别模型融合了文本的情感信息,但在预训练过程中忽视了对情感信息的提取,导致准确率不高。针对此问题,本文提出一种基于情感信息预处理和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的虚假评论识别模型(FR-SG),用于提高虚假评论识别的准确率。首先,通过Albert模型获取文本的语义向量;然后,使用词频逆文本频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)和K均值(K-means++)聚类的方法从评论中挖掘情感种子词,基于种子词对文本中的属性词和情感词进行掩码(mask);接着,使用面向情感的目标优化函数,将情感信息嵌入到语义表示中,生成情感向量;最后,将这两组向量的拼接结果输入虚假评论识别网络中,得到文本的分类结果。实验结果表明,相较于Bi-GRU+Attention模型,FR SG提高了虚假评论识别的准确率。; 张玉莹朱广丽张友强孙争艳张顺香

γ-射线灰分仪在跳汰选煤上的应用研究: 本文在对跳汰机分层理论、γ射线灰分仪对精煤的在线测量、对精煤的自动回控、ZZ-89型煤灰分仪在线测量原理及其标定研究的基础上，通过对百善选煤厂γ射线灰分仪在线测量所得到的现场数据进行分析，了解到精煤的粒度、含水量两个主要...; 朱广丽; 关键词：跳汰选煤含水量; 文献传递