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面向中文电子病历的属性挖掘
被引量：
1
1
作者
费超群
张书涵
李阳阳
《高技术通讯》
CAS
2022年第6期597-606,共10页
电子病历(EMR)的属性挖掘任务旨在从一组同一科室下的病历文本中抽取该科室医学检查项目。传统的频繁项或序列挖掘技术并不能直接用于该任务。本文提出一种新的不需要人工干预的属性挖掘框架,并借助无标注技术来处理这一难题,即将属性...
电子病历(EMR)的属性挖掘任务旨在从一组同一科室下的病历文本中抽取该科室医学检查项目。传统的频繁项或序列挖掘技术并不能直接用于该任务。本文提出一种新的不需要人工干预的属性挖掘框架,并借助无标注技术来处理这一难题,即将属性挖掘问题形式化为半结构化的频繁子序列挖掘任务,并提出一种有效的算法从电子病历中挖掘候选的词模式。在中文电子病历上进行的各项综合实验,证明了本文提出的方法可以有效处理属性挖掘任务。
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关键词
属性挖掘
电子病历(EMR)
频繁子序列
挖掘
词模式
频繁词模式
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职称材料
基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型
2
作者
何彬
李心宇
+2 位作者
陈蓓蕾
夏盟
曾致中
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第6期727-734,共8页
在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限...
在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限.为此,本文提出了一种基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型.首先,利用句法语义模型和结构语义模型分别从试题文本和试题图形中抽取试题的显性属性关系.然后,利用蒙特卡罗树搜索构建问题求解框架,挖掘试题的隐含属性关系.最后,结合学科知识图谱,将属性关系映射到知识图谱空间,生成试题知识点.实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行试题知识点标注,将对学生认知诊断、个性化试题推荐等具有一定的实际应用价值.
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关键词
知识点标注
属性
关系
挖掘
句法语义模型
结构语义模型
蒙特卡罗树搜索
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职称材料
经验表征与关系特征联合推理的潜艇防御鱼雷智能决策方法
3
作者
杨静
陈丽
+1 位作者
吴金平
陆铭华
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第7期1285-1293,共9页
针对现有战术决策方法人工依赖程度较高、难以有效应对水下不确定决策环境的现状,本文围绕潜艇防御来袭鱼雷的智能决策方法进行了研究.针对被动声呐工作方式对鱼雷距离探测缺失问题,构建了基于经验表征的缺失信息表征与预测方法;同时,...
针对现有战术决策方法人工依赖程度较高、难以有效应对水下不确定决策环境的现状,本文围绕潜艇防御来袭鱼雷的智能决策方法进行了研究.针对被动声呐工作方式对鱼雷距离探测缺失问题,构建了基于经验表征的缺失信息表征与预测方法;同时,提出通过挖掘对抗系统混合属性的关系,将其提取为多变量时序分类问题,构建能够对抗不确定信息的综合策略选择方法;结合经验信息表征与关系特征挖掘,形成综合经验趋势与关系特征的联合推理智能防御决策框架.实验结果表明:所提模型在关键信息缺失条件下决策精度达到了94%,远高于其他策略选择方法.与人在回路线上推演相比,该框架在无人为干预条件下,策略选择时间相比于人类指挥员平均快27~36 s,且防御成功率相比于人在回路提高了8%~16%,可以有效缓解水下关键缺失的问题,并在此基础上推广至水下战术决策的各类场景.
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关键词
潜艇防御
关键信息缺失
经验信息表征
混合
属性挖掘
智能联合推理
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职称材料
题名
面向中文电子病历的属性挖掘
被引量：
1
1
作者
费超群
张书涵
李阳阳
机构
智能信息处理重点实验室
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
管理、决策与信息系统重点实验室
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《高技术通讯》
CAS
2022年第6期597-606,共10页
基金
国家自然科学基金(61232015,61472412,61621003)
国家重点研发计划(2016YFB1000902)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2020TQ0341)
北京科技项目和清华-腾讯-AMSS联合项目资助。
文摘
电子病历(EMR)的属性挖掘任务旨在从一组同一科室下的病历文本中抽取该科室医学检查项目。传统的频繁项或序列挖掘技术并不能直接用于该任务。本文提出一种新的不需要人工干预的属性挖掘框架,并借助无标注技术来处理这一难题,即将属性挖掘问题形式化为半结构化的频繁子序列挖掘任务,并提出一种有效的算法从电子病历中挖掘候选的词模式。在中文电子病历上进行的各项综合实验,证明了本文提出的方法可以有效处理属性挖掘任务。
关键词
属性挖掘
电子病历(EMR)
频繁子序列
挖掘
词模式
频繁词模式
Keywords
attribute mining
electronic medical record(EMR)
frequent subsequence mining
word pattern
frequent word pattern
分类号
R197.323 [医药卫生—卫生事业管理]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型
2
作者
何彬
李心宇
陈蓓蕾
夏盟
曾致中
机构
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
湖北大学教育学院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第6期727-734,共8页
基金
国家自然科学基金(61877026)
中央高校基本科研业务费资助项目(CCNU19QN036,CCNU19QN031)
文摘
在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限.为此,本文提出了一种基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型.首先,利用句法语义模型和结构语义模型分别从试题文本和试题图形中抽取试题的显性属性关系.然后,利用蒙特卡罗树搜索构建问题求解框架,挖掘试题的隐含属性关系.最后,结合学科知识图谱,将属性关系映射到知识图谱空间,生成试题知识点.实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行试题知识点标注,将对学生认知诊断、个性化试题推荐等具有一定的实际应用价值.
关键词
知识点标注
属性
关系
挖掘
句法语义模型
结构语义模型
蒙特卡罗树搜索
Keywords
knowledge points annotation
attribute relation mining
syntax-semantics model
structure-semantics model
Monte Carlo Tree Search(MCTS)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
经验表征与关系特征联合推理的潜艇防御鱼雷智能决策方法
3
作者
杨静
陈丽
吴金平
陆铭华
机构
国防科技大学系统工程学院
海军潜艇学院
国防科技大学试验训练中心
出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第7期1285-1293,共9页
基金
国防科技基础加强计划项目资助。
文摘
针对现有战术决策方法人工依赖程度较高、难以有效应对水下不确定决策环境的现状,本文围绕潜艇防御来袭鱼雷的智能决策方法进行了研究.针对被动声呐工作方式对鱼雷距离探测缺失问题,构建了基于经验表征的缺失信息表征与预测方法;同时,提出通过挖掘对抗系统混合属性的关系,将其提取为多变量时序分类问题,构建能够对抗不确定信息的综合策略选择方法;结合经验信息表征与关系特征挖掘,形成综合经验趋势与关系特征的联合推理智能防御决策框架.实验结果表明:所提模型在关键信息缺失条件下决策精度达到了94%,远高于其他策略选择方法.与人在回路线上推演相比,该框架在无人为干预条件下,策略选择时间相比于人类指挥员平均快27~36 s,且防御成功率相比于人在回路提高了8%~16%,可以有效缓解水下关键缺失的问题,并在此基础上推广至水下战术决策的各类场景.
关键词
潜艇防御
关键信息缺失
经验信息表征
混合
属性挖掘
智能联合推理
Keywords
underwater defense
lack of key information
empirical information representation
multi-variable
intelli-gent joint reasoning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向中文电子病历的属性挖掘
费超群
张书涵
李阳阳
《高技术通讯》
CAS
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型
何彬
李心宇
陈蓓蕾
夏盟
曾致中
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2019
0
在线阅读
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职称材料
3
经验表征与关系特征联合推理的潜艇防御鱼雷智能决策方法
杨静
陈丽
吴金平
陆铭华
《控制理论与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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