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融合GINI指数的ID3改进算法被引量：9: 1; 作者罗计根杜建强 +2 位作者聂斌李欢贺佳《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2019年第1期80-84,共5页; 针对以信息增益为划分标准的ID3算法中存在偏向属性取值多的属性等问题,提出了一种融合GINI指数的ID3改进算法。计算每个属性的信息增益和对应的GINI指数值,并计算所有属性的GINI指数算术平均值,筛选GINI指数低于算术平均值的属性记为... 展开更多; 关键词决策树 ID3算法信息增益 GINI指数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语义筛选的ALBERT-TextCNN中医文本多标签分类研究被引量：3: 2; 作者刘勇杜建强 +3 位作者罗计根李清于梦波郑奇民《现代信息科技》 2023年第19期123-128,共6页; 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... 展开更多; 关键词多标签分类中医文本语义筛选 ALBERT TextCNN; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向中医电子病历的症状实体及属性抽取被引量：2: 3; 作者胡定兴杜建强 +2 位作者石强罗计根刘勇《现代信息科技》 2022年第3期70-75,共6页; 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... 展开更多; 关键词实体及属性抽取 ERNIE BGRU 最大池化中医药信息学; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类研究被引量：1: 4; 作者刘勇杜建强 +3 位作者罗计根李清于梦波郑奇民《现代信息科技》 2023年第17期96-101,共6页; 针对传统多标签分类模型未充分考虑文本中临近标签之间存在的复杂关联性问题,提出一种基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类模型。首先利用ALBERT模型提取文本的动态语义向量;然后多层Bi-LSTM构成的编码层用于提取文本间的语义关... 展开更多; 关键词多标签分类中医文本局部注意力 ALBERT Bi-LSTM LSTM; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合GINI指数的ID3改进算法被引量：9: 1; 作者罗计根杜建强聂斌李欢贺佳; 机构江西中医药大学计算机学院; 出处《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2019年第1期80-84,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61562045 61363042) +1 种基金江西省卫计委资助项目(2017A282); 文摘针对以信息增益为划分标准的ID3算法中存在偏向属性取值多的属性等问题,提出了一种融合GINI指数的ID3改进算法。计算每个属性的信息增益和对应的GINI指数值,并计算所有属性的GINI指数算术平均值,筛选GINI指数低于算术平均值的属性记为候选属性集;从候选属性集中选择信息增益最大的属性建立分支,用递归方法构建决策树。实验使用6组UCI数据集进行验证。结果表明:该决策树的准确率均有所提高,对多值偏向问题有很好的克服作用。; 关键词决策树 ID3算法信息增益 GINI指数; Keywords decision tree ID3 algorithm information gain GINI index; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语义筛选的ALBERT-TextCNN中医文本多标签分类研究被引量：3: 2; 作者刘勇杜建强罗计根李清于梦波郑奇民; 机构江西中医药大学计算机学院江西中医药大学岐黄国医书院; 出处《现代信息科技》 2023年第19期123-128,共6页; 基金国家自然科学基金(82260988) 江西省自然科学基金(20202BAB202019) +1 种基金江西省研究生创新专项资金项目(YC2021-S499)。; 文摘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,提取文本向量不同层次的语义信息特征。在中医数据集上验证方法的有效性,实验结果表明,该模型的多标签分类精度有所提高,更适用于中医文本的分类预测。; 关键词多标签分类中医文本语义筛选 ALBERT TextCNN; Keywords multi-label classification TCM text semantic filtering ALBERT TextCNN; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [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

题名面向中医电子病历的症状实体及属性抽取被引量：2: 3; 作者胡定兴杜建强石强罗计根刘勇; 机构江西中医药大学计算机学院江西中医药大学岐黄国医书院; 出处《现代信息科技》 2022年第3期70-75,共6页; 基金国家重点研发计划(2019YFC12301) 国家自然科学基金项目(6214120,82160955) +2 种基金江西省一流学科建设科研启动基金专项项目(SYLXK-ZHYI060)。; 文摘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,采用最大池化法过滤冗余和噪声信息,提高模型的泛化性和鲁棒性。; 关键词实体及属性抽取 ERNIE BGRU 最大池化中医药信息学; Keywords entity and attribute extracting ERNIE BGRU max-pooling Chinese medicine informatics; 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

题名基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类研究被引量：1: 4; 作者刘勇杜建强罗计根李清于梦波郑奇民; 机构江西中医药大学计算机学院江西中医药大学岐黄国医书院; 出处《现代信息科技》 2023年第17期96-101,共6页; 基金国家自然科学基金(82260988) 江西省自然科学基金(20202BAB202019) +1 种基金江西中医药大学校级科技创新团队发展计划(CXTD22015)。; 文摘针对传统多标签分类模型未充分考虑文本中临近标签之间存在的复杂关联性问题,提出一种基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类模型。首先利用ALBERT模型提取文本的动态语义向量;然后多层Bi-LSTM构成的编码层用于提取文本间的语义关系;最后解码层中使用多层LSTM的局部注意力,突出文本序列中临近标签之间的相互影响力,以预测多标签序列。在中医数据集上验证方法的有效性,实验结果表明,所提出的算法能够有效捕获标签之间的相关性,适用于中医文本的分类预测。; 关键词多标签分类中医文本局部注意力 ALBERT Bi-LSTM LSTM; Keywords multi-label classification TCM text local attention ALBERT Bi-LSTM LSTM; 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	融合GINI指数的ID3改进算法	罗计根杜建强聂斌李欢贺佳	《南昌大学学报（工科版）》 CAS	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于语义筛选的ALBERT-TextCNN中医文本多标签分类研究	刘勇杜建强罗计根李清于梦波郑奇民	《现代信息科技》	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向中医电子病历的症状实体及属性抽取	胡定兴杜建强石强罗计根刘勇	《现代信息科技》	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类研究	刘勇杜建强罗计根李清于梦波郑奇民	《现代信息科技》	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料