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基于受限领域本体的中文问句分析被引量：3: 1; 作者李炜卓魏秀丽 +2 位作者黎槟华申宇铭王驹《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期94-97,共4页; 基于受限领域本体的中文问句的研究方法多数都是将构建的领域本体作为存储知识的知识库,针对问句进行语法、语义相似度的计算或者将它与句型模板进行匹配,再利用本体的查询和推理规则来反馈答案。但上述方法对问句自身语义的处理以及本... 展开更多; 关键词领域本体中词结构描述形式化语义框架 Jena技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

公文知识图谱构建与应用: 2; 作者李炜卓周文博 +5 位作者卢冰洁高辉边宇阳张浩魏那崇宁许文杰《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1281-1291,共11页; 海量电子公文的高效管理一直是社会服务研究的热门话题.现有的研究工作主要聚焦在公文归档与要素抽取上,但并未提供开源的公文数据集,同时对于公文之间的关联性与时效性缺乏深入分析.文中的工作致力于从多个领域收集公文,构建一个高质... 展开更多; 关键词知识图谱要素抽取公文归档公文推荐网络表示学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

电动汽车与充电设备充电安全预警研究综述被引量：8: 3; 作者高辉彭成薇 +2 位作者李炜卓李奕杰陈良亮《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期47-61,共15页; 随着全球新能源技术的大力发展,电动汽车及其配套充电设施日益普及化。电动汽车自燃事故与充电安全问题也备受关注。文中从充电安全因素的视角出发,深入地梳理总结了近年来电动汽车与充电设备安全预警研究方法。首先,对充电安全影响因... 展开更多; 关键词电动汽车充电设备安全预警评价指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究: 4; 作者李炜卓卢冰洁 +1 位作者杨骏铭那崇宁《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期300-309,共10页; 车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法... 展开更多; 关键词汽车保险欺诈网络表示学习溯因推理专家系统可解释性; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展被引量：12: 5; 作者卢冰洁李炜卓 +2 位作者那崇宁牛作尧陈奎《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期34-49,共16页; 随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外... 展开更多; 关键词汽车保险欺诈机器学习深度学习数据不均衡保险监管; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合网络表示学习和文本卷积网络的类案发现: 6; 作者梁鸿翔张步烨 +1 位作者李炜卓程茜雅《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期153-160,共8页; 作为"智慧法院"的核心应用之一,相似裁判文书的发现有助于解决司法过程中裁判尺度不统一、类案不同、量刑不规范等问题。目前,一部分方法侧重于从裁判文书中总结领域特征,并将这些特征融入到语言模型中来提升相似文书发现的... 展开更多; 关键词类案发现网络表示学习卷积神经网络投票机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于受限领域本体的中文问句分析被引量：3: 1; 作者李炜卓魏秀丽黎槟华申宇铭王驹; 机构广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西师范大学数学科学学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期94-97,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61103169) 广西自然科学基金资助项目(2011GXNSFA018159); 文摘基于受限领域本体的中文问句的研究方法多数都是将构建的领域本体作为存储知识的知识库,针对问句进行语法、语义相似度的计算或者将它与句型模板进行匹配,再利用本体的查询和推理规则来反馈答案。但上述方法对问句自身语义的处理以及本体查询的精度存在缺陷。为了克服上述不足,侧重用汉语中词的词性和中词来增强问句的结构描述,采用基于形式化的语义框架来刻画问句的语义,并在Jena技术的基础上进行了二次开发。通过分析网络本体语言(OWL)文件中关于本体的属性和等价类的表达规律,将知识的外延与内涵完整地反馈给用户。实验表明,该方法在受限领域本体的问句测试中返回的结果更为精确、合理,扩展性强且无需高成本的语料进行模型的训练,可以有效地应用于网络教学等领域。; 关键词领域本体中词结构描述形式化语义框架 Jena技术; Keywords domain ontology middle term structural description formalization semantic framework Jena technology; 分类号 TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名公文知识图谱构建与应用: 2; 作者李炜卓周文博卢冰洁高辉边宇阳张浩魏那崇宁许文杰; 机构南京邮电大学现代邮政学院之江实验室南京邮电大学计算机学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1281-1291,共11页; 基金国家自然科学基金项目(62006125,52077107)资助国家重点研发计划项目(2022YFB4501503)资助江苏省双创博士项目(JSSCBS20210532)资助。; 文摘海量电子公文的高效管理一直是社会服务研究的热门话题.现有的研究工作主要聚焦在公文归档与要素抽取上,但并未提供开源的公文数据集,同时对于公文之间的关联性与时效性缺乏深入分析.文中的工作致力于从多个领域收集公文,构建一个高质量、开源的公文知识图谱,以此来填补上述研究工作存在的鸿沟.文中详细地展示了公文知识图谱的构建框架,包括轻量级本体的设计、面向小样本场景的要素抽取算法以及面向实体对齐的知识融合算法,以此让不同来源的公文能够共享更多的链接.此外,文中进一步讨论了公文知识图谱的潜在应用,并面向公文关联发现场景提出了一种基于要素抽取增强的网络表示学习公文推荐算法.实验表明,所提方法在评估指标Rankmin与MAP上整体效果均好于已有方法.; 关键词知识图谱要素抽取公文归档公文推荐网络表示学习; Keywords knowledge graph element extraction document archiving document recommendation network representation learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电动汽车与充电设备充电安全预警研究综述被引量：8: 3; 作者高辉彭成薇李炜卓李奕杰陈良亮; 机构南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京邮电大学现代邮政学院国电南瑞科技股份有限公司; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期47-61,共15页; 基金国家自然科学基金资助项目(52077107)。; 文摘随着全球新能源技术的大力发展,电动汽车及其配套充电设施日益普及化。电动汽车自燃事故与充电安全问题也备受关注。文中从充电安全因素的视角出发,深入地梳理总结了近年来电动汽车与充电设备安全预警研究方法。首先,对充电安全影响因素进行了详细的分类,并对现有的充电安全预警方法成熟度进行了总结与探讨。然后,归纳了预警模型精度与预警误差等评估指标。接着,基于真实的充电订单数据与工单数据对现有模型进行了整体评估与对比分析。最后,对电动汽车与充电设备充电安全预警的后续研究工作进行了展望。; 关键词电动汽车充电设备安全预警评价指标; Keywords electric vehicle charging equipment safety early warning evaluation index; 分类号 TM910.6 [电气工程—电力电子与电力传动] U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究: 4; 作者李炜卓卢冰洁杨骏铭那崇宁; 机构南京邮电大学现代邮政学院之江实验室金融科技研究中心南京大学计算机软件新技术国家重点实验室东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期300-309,共10页; 基金国家自然科学基金(62006125) 江苏省双创博士项目(JSSCBS20210532) +1 种基金之江实验室科研攻关项目(2020NF0AC01,2022NF0AC01)。; 文摘车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未触发专家系统欺诈规则而被机器学习方法检测为“欺诈”的案件无法被解释的问题,文中提出了基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析方法。该方法首先定义了车险欺诈溯因分析任务,然后采用网络表示学习对已触发专家系统中欺诈规则的案件进行案件-规则因子网络的建模,学习欺诈规则中因子的分布式向量表示。为了更好地度量“欺诈”案件与专家系统中因子未全部触发规则之间的相似度,该方法基于溯因缺省原理,设计了一种规则因子的加权拼接策略来缓解训练数据不足的问题。实验结果表明,所提方法相较于已有方法在车险欺诈溯因预测任务的3项指标中均能取得更好的效果。; 关键词汽车保险欺诈网络表示学习溯因推理专家系统可解释性; Keywords Auto insurance fraud Network representation learning Abductive reasoning Expert system Interpretability; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展被引量：12: 5; 作者卢冰洁李炜卓那崇宁牛作尧陈奎; 机构之江实验室南京邮电大学现代邮政学院东南大学苏州联合研究生院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期34-49,共16页; 基金国家自然科学基金青年基金(62006125) 国家自然科学基金联合基金项目(U1736204) +1 种基金南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY220171)。; 文摘随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外的研究成果又较少对我国车险业务数据进行有效建模与分析,首次针对机器学习模型应用在车险欺诈检测的研究工作进行了文献调研,对二十多年来的研究工作进行系统化的归纳与总结。通过引入车险欺诈流程的简介,对专家系统与智能理赔系统在车险欺诈检测的流程进行了叙述;依次从国外和国内的角度介绍了机器学习模型应用在车险欺诈检测的具体研究进展,并进行了宏观的对比;基于国内某车险公司提供近5年来高质量的车险数据选取具有代表性的机器学习模型进行建模,并进行了全面的测试与分析;探讨了车险欺诈检测技术未来的研究方向。; 关键词汽车保险欺诈机器学习深度学习数据不均衡保险监管; Keywords auto insurance fraud machine learning deep learning unbalanced data insurance regulation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合网络表示学习和文本卷积网络的类案发现: 6; 作者梁鸿翔张步烨李炜卓程茜雅; 机构中国航天科工集团第二研究院东南大学网络空间安全学院东南大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期153-160,共8页; 基金国家重点研发计划(2018YFC0832200,2018YFC0832204)。; 文摘作为"智慧法院"的核心应用之一,相似裁判文书的发现有助于解决司法过程中裁判尺度不统一、类案不同、量刑不规范等问题。目前,一部分方法侧重于从裁判文书中总结领域特征,并将这些特征融入到语言模型中来提升相似文书发现的效果。另一部分工作将其转化为分类任务,利用有监督学习模型来进行建模与预测。然而,已有的方法没有考虑将语言模型与分类模型各自的优势进行结合。为此,提出一种基于网络表示学习(network representation learning)和文本卷积网络(convolutional neural network for texts)的类案发现方法。方法分别从无监督学习与有监督学习的视角来建模裁判文书中的信息,并根据法律知识体系对原有模型的负采样方法(negative sampling)进行改进。最终,方法设计了一种较为合理的投票机制将两类模型的结果进行融合。实验结果表明,提出的联合方法较已有方法能在类案发现任务中取得更高的推送准确率。; 关键词类案发现网络表示学习卷积神经网络投票机制; Keywords similar case discover network representation learning convolutional neural network voting mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于受限领域本体的中文问句分析	李炜卓魏秀丽黎槟华申宇铭王驹	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	公文知识图谱构建与应用	李炜卓周文博卢冰洁高辉边宇阳张浩魏那崇宁许文杰	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	电动汽车与充电设备充电安全预警研究综述	高辉彭成薇李炜卓李奕杰陈良亮	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2024	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究	李炜卓卢冰洁杨骏铭那崇宁	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展	卢冰洁李炜卓那崇宁牛作尧陈奎	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合网络表示学习和文本卷积网络的类案发现	梁鸿翔张步烨李炜卓程茜雅	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料