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题名癫痫鉴别诊断中的会话特征分析
被引量：4
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作者
马文
金丽日
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机构
山东大学外国语学院
中国医学科学院北京协和医院
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出处
《语言战略研究》
CSSCI
北大核心
2021年第6期59-66,共8页
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基金
山东省社科规划重点项目(21BYYJ01)
中国老年人语用障碍的临床语言学研究。山东大学人文社科重大项目(19RWZD14)
面向人工智能的老年人语言产出与理解的临床语言学研究。
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文摘
对患者人际互动过程的会话分析在临床诊断中的作用已获证实,其中最具代表性的是,对患者会话中互动特征、话题特征和语言特征的分析能够有效鉴别临床上不易鉴别的痫性发作和心因性非痫性发作。对汉语痫性发作和心因性非痫性发作患者的会话特征分析证实:患者会话中提供发作信息的主动性、陈述的努力程度、否定性表达的使用等特征对于鉴别诊断痫性发作与心因性非痫性发作具有重要价值。研究也进一步表明,会话分析在医学临床诊断中具有实际的应用价值,通过病史记录阶段的医患沟通特征的会话分析,能够为某些神经系统疾病的鉴别诊断提供借鉴。
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关键词
癫痫
会话分析
诊断性应用会话分析
痫性发作
心因性非痫性发作
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Keywords
epilepsy
conversation analysis
diagnostic applied conversation analysis
epileptic seizure
psychogenic nonepileptic seizure
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分类号
H002
[语言文字—语言学]
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题名识别应用流量的一种新方法
被引量：1
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作者
王变琴
余顺争
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机构
中山大学信息科学与技术学院
中山大学东校区教学实验中心
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第5期875-880,共6页
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基金
国家自然科学基金-广东联合基金重点项目(U0735002)资助
国家自然科学基金项目(60970146)资助
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2007AA01Z449)资助
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文摘
当今网络环境中,新型、未知应用大量涌现、并且网络技术日新月异,这对网络流量的识别带来严重挑战.传统的基于IANA端口的应用识别方法逐渐失效,利用流行为统计特征的流量分类方法在精度和实时性上又存在先天的缺陷.本文提出了一种新型的基于数据挖掘的应用识别方法,该方法从应用会话内容中自动提取应用特征,然后根据特征匹配识别应用.通过仿真实验测试识别率、正确率及综合指标,结果表明算法是有效性,能够实现应用层流量的精确分类.
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关键词
流量识别
自动提取应用特征
频繁项挖掘
应用会话
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Keywords
traffic identification
automatically extracted application signatures
frequent session fragment mining
application session
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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