基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机研究

针对样本集中的类不平衡性和样本标注代价昂贵问题,提出基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机.不确定性采样通过支持向量数据描述评价未标注样本的不确定性,对不确定性高的未标注样本进行标注,同时利用自训练方法训练代价敏感支持向量,代价敏感支持向量机利用代价参数和核参数对未标注样本进行预测.实验结果表明:该算法能有效地降低平均期望误分类代价,减少样本集中样本需要标注次数.     

经济学知识网格的构建

通过对相关工作的研究,结合经济学知识网格的实践,设计和实现了一个ESWP平台来辅助开发者以半自动方式构建知识网格.该平台包括三个主要的功能模块:本体构建模块、语义标注模块和进化管理模块.它们分别采用基于角色的用户管理和多版本机制来支持多用户协同的本体开发;采用支持向量机(SVM)和一组标注规则来支持文档级标注和词汇级标注;采用边标注边进化的方法来支持资源的进化管理.目前该平台已成功地应用于一个经济学知识网格原型———经济学学科知识检索系统.     

基于图分析的领域知识获取技术

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果.     

基于领域知识和决策树的DeepWeb数据标注

数据标注是Deep Web数据集成系统的重要组成部分.建立了领域标注模型,描述数据标注的思想,根据不同的数据,使用领域知识和决策树两种标注方法,给出标注算法描述,最后以图书领域作为标注对象进行实验.实验结果表明该方法可高效、准确地对Deep Web数据进行标注.     

微机中医数字化诊疗系统(CMDS)的研制

基于中医辨证施治的象数模型,笔者设计实现了中医数字化诊疗系统(CMDS).系统将<中药学>中的药物象数化后输入药物数据库,通过收集症状、确定病位、病因、病机,利用和爻象数或混合爻象数运算确定出疾病的象数症型,根据象数症型从数据库中选出相应的药物并确定出其剂量,从而得到诊断结果.此外,系统将中医高等院校教材中的五官、内、妇、儿等科的3?000余条症状象数化后输入症状数据库,从而便于诊断者查找一些典型症状的病因、病机和病位.     

面向专利的功能信息自动标注方法研究

针对专利文本功能信息手工标注效率低、耗时长、表达内容不完整等问题,提出了一种同时标注专利设计目标与专利实现原理的自动标注方法.通过对发明问题解决理论(TRIZ)中科学效应知识的表达方式分析,运用自然语言处理方法,对专利发明中所希望达到的设计目标、技术实现方法及功能原理进行自动抽取和标注.     

面向领域知识图谱的实体关系联合抽取

文本数据中的实体和关系抽取是领域知识图谱构建和更新的来源.针对金融科技领域中文本数据存在重叠关系、训练数据缺乏标注样本等问题,提出一种融合主动学习思想的实体关系联合抽取方法.首先,基于主动学习,以增量的方式筛选出富有信息量的样本作为训练数据;其次,采用面向主实体的标注策略将实体关系联合抽取问题转化为序列标注问题;最后,基于改进的BERT-BiGRU-CRF模型实现领域实体与关系的联合抽取,为知识图谱构建提供支撑技术,有助于金融从业者根据领域知识进行分析、投资、交易等操作,从而降低投资风险.针对金融领域文本数据进行实验测试,实验结果表明,本文所提出的方法有效,验证了该方法后续可用于金融知识图谱的构建.     

基于本体的名老中医医案研究应用系统

中医学已有数千年的悠久历史,对中华民族的繁衍昌盛做出了巨大贡献。然而,目前国内著名老中医逐年减少,而新一代中医中能真正灵活应用中医辨证论治精髓解决临床问题的"上工"为数极少。因此,中医传承工作至关重要,迫在眉睫,中医医案的研究是中医学得以传承、发扬的至关重要的举措。本系统以中医医案研究为核心,以中医经典著作文献资源为依托,采用本体技术及数据挖掘分析技术,通过对中医医案与中医经典著作文献进行关联研究分析,探本溯源,继承发扬,为高级中医研究人员、中医临床研究人员和中医学习人员提供了中医知识获取的研究方法和学习工具。     

基于结构模型的知识发现技术

将一种结构建模方法用于分析知识结构中概念之间的关系,并将其用于中医医案解析,有效地获取医案中隐含的深层次的辨证论治规律.医案实例分析结果表明,由结构分析所得到的结构模型,不仅可根据系统中少量的、零散的已知概念关系推导出其他的大多数未知的概念之间的关系,并可使得已有结构关系凸现出来.结构的图分析可展现症状的关联度和重要程度,分析结果得到了医案验证和专家肯定.     

基于本体的名老中医医案研究应用系统

中医学已有数千年的悠久历史,对中华民族的繁衍昌盛做出了巨大贡献。然而,目前国内著名老中医逐年减少,而新一代中医中能真正灵活应用中医辨证论治精髓解决临床问题的"上工"为数极少。因此,中医传承工作至关重要,迫在眉睫,中医医案的研究是中医学得以传承、发扬的至关重要的举措。本系统以中医医案研究为核心,以中医经典著作文献资源为依托,采用本体技术及数据挖掘分析技术,通过对中医医案与中医经典著作文献进行关联研究分析,探本溯源,继承发扬,为高级中医研究人员、中医临床研究人员和中医学习人员提供了中医知识获取的研究方法和学习工具。