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基于医学影像和病历文本的甲状腺多模态语料库构建与应用 被引量:10
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作者 林玉萍 龙红 +3 位作者 李彪 郭钦钵 王娟 岳婕 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期198-206,共9页
多模态语料库作为一种新型计算机辅助医学诊断与学习研究的工具,有利于相似病例的诊治借鉴,但基于直观影像和电子病历标注的多模态医学语料库并不多见,且多数为人工构建,费时费力,如甲状腺等语料库。因此,该文提出了一种基于医学影像和... 多模态语料库作为一种新型计算机辅助医学诊断与学习研究的工具,有利于相似病例的诊治借鉴,但基于直观影像和电子病历标注的多模态医学语料库并不多见,且多数为人工构建,费时费力,如甲状腺等语料库。因此,该文提出了一种基于医学影像和病历文本的甲状腺多模态语料库的自动构建方法。由于甲状腺结节的声像图表现复杂多样以及良恶性判断困难,基于传统深度学习的医学影像分类方法的精度较低,该文提出基于特征筛选的深度学习分类方法去除冗余和噪声特征,提高良恶性分类准确率,并结合自然语言处理方法提取电子病历的关键文本特征信息以构建多模态语料库。实验结果表明,该文提出的分类算法在甲状腺超声影像数据集可以实现甲状腺结节良恶性的精确分类识别,有效构建医学影像与电子病历多模态语料库。该语料库的建立有利于相关案例教学,方便医学生自学有关的医学知识,也为医务工作者更为全面和准确地解读疾病的病理信息提供重要的参考价值。 展开更多
关键词 多模态语料库 深度学习 特征筛选 电子病历文本 自然语言处理
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大学公共英语多模态语料库的构建与应用 被引量:28
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作者 张振虹 何美 韩智 《山东外语教学》 北大核心 2014年第3期50-55,共6页
多模态语料库是一种计算机辅助语言学习工具,以音频、视频等多媒体素材为语料,真实反映语言在语音、语义、语用等方面的全貌,对于促进大学英语教学具有巨大潜能。本文在探讨多模态语料库的相关理论和已有研究成果的基础上,介绍了使用Ela... 多模态语料库是一种计算机辅助语言学习工具,以音频、视频等多媒体素材为语料,真实反映语言在语音、语义、语用等方面的全貌,对于促进大学英语教学具有巨大潜能。本文在探讨多模态语料库的相关理论和已有研究成果的基础上,介绍了使用Elan软件构建大学公共英语多模态语料库的方法和过程,并对这一小型自建多模态语料库在大学公共英语教学等方面的应用进行了探讨。 展开更多
关键词 多模态语料库 数据驱动学习 Elan 英语教学
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基于多模态体育语料库“翻译工作坊”的教学与实训平台构建 被引量:12
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作者 邹瑶 郑伟涛 黄志勇 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第6期862-870,共9页
从体育学、语言学、计算机科学等多学科维度,利用ABBYYreader、Edit Pad、ABBYYaligner、Winaline、Para Conc、Elan、Treetag以及Mysql等软件,通过设计规划、语料文本抽取、加工与检索等众多步骤实现多模态体育语料库的创建;基于此语料... 从体育学、语言学、计算机科学等多学科维度,利用ABBYYreader、Edit Pad、ABBYYaligner、Winaline、Para Conc、Elan、Treetag以及Mysql等软件,通过设计规划、语料文本抽取、加工与检索等众多步骤实现多模态体育语料库的创建;基于此语料库,利用Mysql、Redis、Elastic Search、jquery、Mysql+Redis等软件实现结构化数据管理,数据缓存、数据查询、用户基本交互与数据展现以及数据缓存等功能,进而探讨了"翻译工作坊"教学与实训平台的设计构架,阐释了平台的语料制作、教学以及实训等多重功能以及实现流程,以期提升体育类文本的翻译技能和个人责任意识,改进新的教学方法和理念,寻求新的体育系统国际化人才培养模式,重构体育类语言服务专业人才培养方案,从而实现专业人才的职业化,为体育院校英语专业课程建设提供新思路. 展开更多
关键词 多模态体育语料库 翻译工作坊 教学与实训平台
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面向多模态医学语料库的皮肤镜图像分类
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作者 韩泓丞 林玉萍 +6 位作者 郭钦钵 张栋 许美凤 朱龙飞 李小棉 冯丽丽 岳婕 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期377-386,共10页
多模态医学语料库是医学研究、临床诊断和教学的重要工具之一。然而,现有的医学语料库大多仅有文本数据,缺乏匹配的直观图像,信息不够充分。而大量医学图像缺少明确的语义标签,导致构建语料库困难。针对上述问题,该文提出一种面向多模... 多模态医学语料库是医学研究、临床诊断和教学的重要工具之一。然而,现有的医学语料库大多仅有文本数据,缺乏匹配的直观图像,信息不够充分。而大量医学图像缺少明确的语义标签,导致构建语料库困难。针对上述问题,该文提出一种面向多模态医学语料库的皮肤镜图像分类方法,通过对皮肤镜图像进行精确分类获取语义标签,并结合自然语言处理方法匹配相关文本信息,从而建立图像与文本相结合的多模态语料库。首先,针对传统机器学习图像分类方法对病灶特征提取较弱且易受背景噪声影响,导致病灶分类精度差的问题,该文构建双流网络,通过融合病灶的形状与纹理特征增强病灶特征提取能力。其次,为减少特征融合导致的信息冗余,引入了基于通道注意力机制的特征筛选方法,关注关键特征并抑制噪声影响。此外,针对皮肤镜图像良恶性样本数量不均衡导致的模型优化困难问题,引入非对称损失函数,提升模型对样本不均衡的鲁棒性。在ISIC皮肤镜图像数据集上的实验结果表明,该文所提方法能够快速准确地分类皮肤镜图像,并将图像与病历文本进行精准匹配以构建多模态医学语料库。 展开更多
关键词 多模态语料库 皮肤镜图像 图像分类 卷积神经网络 自然语言处理
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基于语料库的“人类命运共同体”多模态视像化叙事建构 被引量:10
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作者 席蕊 《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第12期96-112,共17页
本文基于自建的“人类命运共同体”多模态语料库,借助多模态隐喻和转喻理论,从模态表征类型、映射类型、分类占比、认知理据、运作机制等方面系统识解多模态隐喻和转喻,解构政治理念多模态视像化建构的叙事逻辑和过程范式。定量定性研... 本文基于自建的“人类命运共同体”多模态语料库,借助多模态隐喻和转喻理论,从模态表征类型、映射类型、分类占比、认知理据、运作机制等方面系统识解多模态隐喻和转喻,解构政治理念多模态视像化建构的叙事逻辑和过程范式。定量定性研究发现:语料运用图像、文字、布局、颜色、几何5种模态主要通过源域图像—目标域文字的跨模态映射和图像单独构成隐喻、文字阐释目标域的同模态映射构建了8种多模态根转喻和6种多模态根隐喻,多种模态符号同频共振,隐转喻良性互动,邀约海内外受众共通叙事。通过“政治、经济、安全、文化、生态”等多重叙事辅线,建构了“人类命运共同体”这一全球治理的叙事主题。语料历时演变趋势表明图像模态在叙事建构中地位提升、呈现高度自明性,类型占比契合事变时移,视像化建构理路深受器重,但仍存在叙事内容不均、视觉表征同质化、叙事表达累赘繁复、内隐外显叙事背道而驰、叙事主体单一独白等不足,今后需在多模态叙事内容、叙事符号、叙事表达、叙事主体和叙事方式等维度持续深度耕犁。 展开更多
关键词 人类命运共同体 多模态隐喻 多模态转喻 多模态叙事 多模态语料库 政治理念
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