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基于语义筛选的ALBERT-TextCNN中医文本多标签分类研究
作者：刘勇杜建强罗计根李清于梦波郑奇民
发表期刊：现代信息科技 2023年19期
关键词：多标签分类中医文本语义筛选ALBERTTextCNN
摘要：针对中医领域中的大量未标注文本,以及传统多标签分类模型提取的文本语义信息不够完整等问题,提出一种用于中医文本的多标签分类模型语义筛选ALBERT-TextCNN.首先进行特定领域任务自训练,将哮喘领域内属于多标签分类任务但未标注文本输入ALBERT进行预训练任务;其次ALBERT多层的Transform对已标注数据分别进行动态向量化表示,基于语义筛选选取最佳编码层生成的高效文本向量;最后引入TextCNN建立多标签分类器,提取文…查看全部>>
一种面向中医文本的实体关系深度学习联合抽取方法CSTPCD
作者：杨延云杜建强聂斌罗计根贺佳
发表期刊：计算机应用与软件 2023年3期
关键词：实体关系联合抽取深度学习字词向量拼接中医文本
摘要：目前实体识别和关系抽取任务大多采用流水线方式,但该方法存在错误累积、忽略两个任务相关性和信息冗余等诸多问题.结合中医文本的特点,提出一种基于深度学习的中医实体关系联合抽取方法.该方法使用改进的序列标注策略,将中医的实体关系联合抽取转换成序列标注任务,词向量与字符向量并联拼接作为双向LSTM-CRF输入,利用双向LSTM神经网络强大的特征提取能力,以及CRF在序列标注上的突出优势,结合优化的抽取规则完成中医实体关系联合抽取.在中医…查看全部>>
基于多节点组合特征和模糊聚类的中文词义消歧方法北大核心CSTPCD
作者：贺佳杜建强聂斌熊旺平雷银香罗计根曾青霞
发表期刊：计算机应用与软件 2021年2期
关键词：自然语言处理词义消歧多节点组合特征依存语法理论依存结构树模糊C均值聚类算法
摘要：词义消歧是自然语言处理中的难点问题,为提高消歧效果,提出一种基于多节点组合特征的词义消歧方法.根据依存语法理论,选择歧义词的祖父+父亲+孩子节点组合,并将其作为消歧特征.利用模糊C均值聚类算法,建立消歧模型,最终确定歧义词词义类别.采用哈工大信息检索研究中心语言技术平台的词义语料进行实验.实验结果表明,相比现有的两种方法,该方法不仅使特征维度平均值分别降低了5和25,且F1值分别提高了1.56个百分点和0.84个百分点,在一定程度上提升了词义消歧效果.
基于黑寡妇算法的特征选择方法研究北大核心CSTPCD
作者：李郅琴杜建强聂斌熊旺平徐国良罗计根李冰涛
发表期刊：计算机工程与应用 2022年16期
关键词：特征选择黑寡妇算法(BWO)黑寡妇特征选择算法(BWOFS)生殖调控黑寡妇特征选择算法(PCBWOFS)
摘要：特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题.黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势.针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、"或门"策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖…查看全部>>
一种融合近似马尔科夫毯的随机森林优化算法CSCDCSTPCD
作者：罗计根熊玲珠杜建强聂斌熊旺平李郅琴
发表期刊：计算机工程与应用 2023年20期
关键词：随机森林近似马尔科夫毯特征选择高维样本
摘要：特征的相关和冗余,会直接影响随机森林随机抽取特征的质量,导致随机森林的收敛性减弱,降低随机森林模型的准确度、泛化能力及性能.基于此,提出一种融合近似马尔科夫毯的随机森林优化算法,该算法利用近似马尔科夫毯构建相似特征组,再从每个相似组中按比例抽取特征形成单棵决策树的特征子集,重复上述过程直至达到随机森林规模.该算法可以在保证随机森林特征的多样性前提下,利用近似马尔科夫毯消除特征间的相关性和冗余性,提高随机抽取特征的质量.通过在12组不同…查看全部>>
基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：罗计根杜建强聂斌熊旺平刘蕾贺佳
发表期刊：计算机应用研究 2019年12期
关键词：关系抽取长短期记忆网络梯度提升树注意力机制中医文本
摘要：为解决采用softmax作为长短期记忆网络分类器导致实体关系识别模型泛化能力不足,不能较好适用中医实体关系抽取等问题,提出一种融合梯度提升树的双向长短期记忆网络的关系识别算法(BILSTM-GBDT).先采用word2vec对中医文本进行向量化表示,再利用基于注意力机制的双向长短期记忆网络提取高阶特征,最后采用集成分类模型梯度提升树作为特征分类器,提高关系识别效果.在中医等多个关系语料库上的实验结果表明,该模型与传统SVM方法、GBD…查看全部>>
融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法北大核心CSTPCD
作者：刘明杜建强李郅琴罗计根聂斌张梦婷
发表期刊：计算机工程与应用 2024年8期
关键词：近似马尔科夫毯Lasso特征选择高维小样本中医药信息
摘要：在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度.为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法.方法分为两个阶段,第一阶段,通过最大信息系数对特征的相关度分析过滤无关特征;第二阶段,采用近似马尔科夫毯构建相似特征组,使用Lasso评估相似特征组中特征影响力,迭代去除…查看全部>>
基于最大信息系数和迭代式XGBoost的混合特征选择方法
作者：熊玲珠邱伟涵罗计根李科定
发表期刊：计算机应用与软件 2023年1期
关键词：高维小样本特征选择MIC迭代式XGBoost中医药信息
摘要：中医药物质基础实验数据往往呈现特征维数较高、样本较少的特点,且该数据还存在较多的无关信息和冗余信息,给深入挖掘中医药物质信息带来了挑战.提出基于最大信息系数和迭代式XGBoost的混合特征选择方法,利用最大信息系数度量每维特征与目标变量间的相关性,并且按照某种评价准则实现无关特征的过滤和候选特征子集的获取;将候选子集进行排序与划分,依次采用XGBoost方法迭代剔除冗余特征,从而得到有效特征子集.实验结果表明,该方法能够选出数量较少且…查看全部>>
面向中医电子病历的症状实体及属性抽取
作者：胡定兴杜建强石强罗计根刘勇
发表期刊：现代信息科技 2022年3期
关键词：实体及属性抽取ERNIEBGRU最大池化中医药信息学
摘要：文章针对中医临床症状实体及属性抽取存在医疗短文本语义信息欠缺,常用的流水线方法易导致多任务之间产生错误累积的问题,提出一种基于深度学习的症状实体及属性抽取方法。首先通过基于BLSTM-CRF的序列标注模型完成“实体/修饰属性”识别;其次根据扩展步长的就近匹配原则生成高覆盖率、低冗余度的“实体—属性值”候选对;最后基于ERNIEBGRU-MP完成关系分类,利用ERNIE丰富文本上下文信息,联合BGRU提取文本全局特征信息,采用最大池化法…查看全部>>
基于LDA主题模型的中医药方剂相似度计算北大核心CSCDCSTPCD
作者：朱志鹏杜建强刘英锋喻芳罗计根
发表期刊：计算机应用研究 2017年6期
关键词：LDA主题模型古布斯采样中医药信息方剂相似度
摘要：评价中医药方剂的相似度的常用方法是基于方剂的功效和主治功能进行相似度分析,但存在相似度无法定量化的问题,并且没有考虑中医方剂组成成分的影响.提出了利用LDA主题模型发掘“方剂—证型—组成成分”的隐含关系的方法,将“方剂—组成成分”转换成“方剂—证型”和“证型—组成成分”两个概率分布,并利用KL距离来计算相似度.实验结果表明基于LDA主题模型的方法能够更好地计算方剂间的相似度,并且能较好地反映中医辩证论治.

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