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中医汤剂知识图谱的构建与样例查询方法研究被引量：4: 1; 作者李思思燕燕 +2 位作者夏书剑孙艳秋丁琳琳《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2024年第8期31-36,I0006,I0007,共8页; 利用现代化信息技术为中医药的科研、传播、教学等方面提供有效的研究方法与途径是当前的研究热点,更是未来的发展方向。知识图谱通过其独特的知识展示,为挖掘医学知识中隐藏的关联关系提供方法,为中医药的传承发展提供动力,为中医药的... 展开更多; 关键词知识图谱中医汤剂 Neo4j 可视化样例查询; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种面向多源知识图谱的样例查询方法被引量：3: 2; 作者汤楠申德荣 +1 位作者寇月聂铁铮《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期1-8,共8页; 随着知识的爆炸式增长和不同领域知识图谱的推出,仅面向单个知识图谱的查询结果已经不能满足用户的查询需求.本文提出了一种面向多源知识图谱的样例查询方法,目标是通过集成来自不同知识图谱的Top-K结果,改善用户对查询结果的满意度.首... 展开更多; 关键词知识图谱样例查询关键字查询相关性子图匹配结果融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法被引量：1: 3; 作者曹建凯张连海《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期703-710,共8页; 提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过... 展开更多; 关键词无监督语音查询样例检测层级狄利克雷过程非负矩阵分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于音素后验概率的样例语音关键词检测方法被引量：3: 4; 作者张卫强宋贝利 +1 位作者蔡猛刘加《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期757-760,共4页; 低资源条件下的语音关键词检测是一个具有挑战性的问题,因为传统的基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的语音关键词检测方法不再适用.针对此问题提出了一种基于深度神经网络(DNN)输出层后验概率特征和改进的动态时间规整(DTW)算法的语音... 展开更多; 关键词样例查询语音关键词检测 DNN输出层特征动态时间规整; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NMF后验特征优化的语音查询样例检测: 5; 作者曹建凯张连海李勃昊《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第6期1198-1207,共10页; 提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)后验特征优化和修正分段动态时间规整(Segmental dynamic time warping,SDTW)检索的无监督语音查询样例检测方法。该方法首先应用频域线性预测(Frequency domain linear... 展开更多; 关键词无监督查询样例检测后验特征非负矩阵分解优化修正分段动态时间规整; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于wav2vec预训练的样例关键词识别被引量：5: 6; 作者李昭奇黎塔《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期59-64,共6页; 样例关键词识别是将语音关键词片段与语音流中的片段匹配的任务。在低资源或零资源的情况下,样例关键词识别通常采用基于动态时间规正的方法。近年来,神经网络声学词嵌入已成为一种常用的样例关键词识别方法,但神经网络的方法受限于标... 展开更多; 关键词声学词嵌入孤立词识别 wav2vec预训练样例查询语音片段查询; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中医汤剂知识图谱的构建与样例查询方法研究被引量：4: 1; 作者李思思燕燕夏书剑孙艳秋丁琳琳; 机构辽宁中医药大学辽宁大学; 出处《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2024年第8期31-36,I0006,I0007,共8页; 基金国家自然科学基金项目(62072220) 辽宁省应用基础研究计划项目(2023JH2/101300054) 辽宁省自然科学基金项目(2022-KF-13-06)。; 文摘利用现代化信息技术为中医药的科研、传播、教学等方面提供有效的研究方法与途径是当前的研究热点,更是未来的发展方向。知识图谱通过其独特的知识展示,为挖掘医学知识中隐藏的关联关系提供方法,为中医药的传承发展提供动力,为中医药的学习研究提供参考。中医方剂作为中医治疗的重要手段之一,扮演着重要的角色。利用知识图谱技术,实现对中药方剂中汤剂类型的经方进行实体和关系的提取,并构建一个中医汤剂知识图谱。通过对中医文献、中医医案、中医方剂数据库、名老中医经验等非结构化及半结构化信息进行深入分析和文本挖掘,将整理好的知识存入Neo4j图数据库中,并使用中医药物图片作为相应中药实体节点显示,帮助理解知识图谱中的实体和关系并发现隐藏的模式、趋势和关联性。设计一种样例查询算法进行查询分析,为中医汤剂知识的学习、浏览及检索提供新思路,为分析挖掘中医药中潜在的关联关系提供新方案,为中医药知识的表达及可视化提供新范式。; 关键词知识图谱中医汤剂 Neo4j 可视化样例查询; Keywords knowledge graph traditional Chinese medicine decoction Neo4j visualization example queries; 分类号 R289 [医药卫生—方剂学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种面向多源知识图谱的样例查询方法被引量：3: 2; 作者汤楠申德荣寇月聂铁铮; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期1-8,共8页; 基金国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316201) 国家自然科学基金项目(61033007 61472070); 文摘随着知识的爆炸式增长和不同领域知识图谱的推出,仅面向单个知识图谱的查询结果已经不能满足用户的查询需求.本文提出了一种面向多源知识图谱的样例查询方法,目标是通过集成来自不同知识图谱的Top-K结果,改善用户对查询结果的满意度.首先,为了简化终端用户的操作,本文使用用户友好的查询方式,基于关键字的样例查询,通过结构化用户的查询关键字,确定每个知识图谱中的用户样例;其次,为了进一步确定用户查询意图,在已有的基于距离和结构的相关性衡量方法基础上,本文加入了知识流行程度作为一个补充的相关性衡量因素;之后,为了降低子图匹配与候选结果融合的时间代价,提出了基于优化的候选结果的融合方法;最后,通过实验验证了本文提出的方法对于面向多知识图谱的样例查询,不仅保证了查询效率,还提高了结果质量.; 关键词知识图谱样例查询关键字查询相关性子图匹配结果融合; Keywords knowledge graph query by example keyword search relevance sub-graph matching results fusion; 分类号 TP391.3 [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

题名采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法被引量：1: 3; 作者曹建凯张连海; 机构解放军信息工程大学信息系统工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期703-710,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61673395 61403415 61302107); 文摘提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过对顶层状态假设一个层级狄利克雷过程先验,获得非参贝叶斯模型HDPHMM。使用无标注语音数据对该模型进行训练,然后对测试语音和查询样例输出后验概率特征矢量,使用非负矩阵分解算法对后验概率进行优化得到新的特征,然后在此基础上,应用修正分段动态时间规整算法进行检索,构成Qb E-STD系统。实验结果表明,相比于基于高斯混合模型符号化器的基线系统,本文所提出的方法性能更优,检索精度得到显著提升。; 关键词无监督语音查询样例检测层级狄利克雷过程非负矩阵分解; Keywords unsupervised query-by-example spoken term detection hierarchical Dirichlet processing non-negative ma- trix factorization; 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

题名基于音素后验概率的样例语音关键词检测方法被引量：3: 4; 作者张卫强宋贝利蔡猛刘加; 机构清华大学电子工程系; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期757-760,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61370034 61273268 61403224); 文摘低资源条件下的语音关键词检测是一个具有挑战性的问题,因为传统的基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的语音关键词检测方法不再适用.针对此问题提出了一种基于深度神经网络(DNN)输出层后验概率特征和改进的动态时间规整(DTW)算法的语音关键词检测方法.采用无监督高斯混合模型(GMM)和中、英文DNN音素模型得出的输入特征构建互补的子系统,并在SWS2013多语种数据集上进行实验.结果表明:相对于基线系统,分数层面的多语种、多系统融合能够有效地提升语音关键词检测系统的性能.; 关键词样例查询语音关键词检测 DNN输出层特征动态时间规整; Keywords query-by-example spoken term detection deep neural network output features dynamic time warping; 分类号 TP391.4 [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NMF后验特征优化的语音查询样例检测: 5; 作者曹建凯张连海李勃昊; 机构信息工程大学信息系统工程学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第6期1198-1207,共10页; 基金国家自然科学基金(61673395 61403415 61302107)资助项目; 文摘提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)后验特征优化和修正分段动态时间规整(Segmental dynamic time warping,SDTW)检索的无监督语音查询样例检测方法。该方法首先应用频域线性预测(Frequency domain linear prediction,FDLP)声学特征参数代替梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCCs)训练高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)模型,然后使用NMF算法对高斯后验特征矩阵进行分解,将得到的基矩阵作为子空间变换矩阵对原始后验特征投影,投影可以突出特征中主要分量,平滑距离矩阵。在检索阶段,使用多相邻输出得分对最佳匹配得分进行修正,用于代替标准SDTW算法的1-best输出得分。实验结果表明,在不增加检索时间的情况下,该方法相比应用MFCCs和FDLP特征的基线系统性能提升明显,检索精度分别相对提升了18.6%和18.1%。; 关键词无监督查询样例检测后验特征非负矩阵分解优化修正分段动态时间规整; Keywords unsupervised query-by-example spoken term detection posterior feature nonnegative ma- trix factorization （NMF） optimization modified segmental dynamic time warping （SDTW）; 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wav2vec预训练的样例关键词识别被引量：5: 6; 作者李昭奇黎塔; 机构中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室中国科学院大学; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期59-64,共6页; 基金国家重点研发计划(2020AAA0108002)。; 文摘样例关键词识别是将语音关键词片段与语音流中的片段匹配的任务。在低资源或零资源的情况下,样例关键词识别通常采用基于动态时间规正的方法。近年来,神经网络声学词嵌入已成为一种常用的样例关键词识别方法,但神经网络的方法受限于标注数据数量。使用wav2vec预训练可以减少神经网络对数据量的依赖,提升系统的性能。使用wav2vec模型提取的预训练特征直接替换梅尔频率倒谱系数特征后,在SwitchBoard语料库中提取的数据集上使双向长短时记忆网络的神经网络声学词嵌入系统的平均准确率提高了11.1%,等精度召回值提高了10.0%。将wav2vec特征与梅尔频率倒谱系数特征相融合以提取嵌入向量的方法进一步提高了系统的性能,与仅使用wav2vec的方法相比,融合方法的平均准确率提高了5.3%,等精度召回值提高了2.5%。; 关键词声学词嵌入孤立词识别 wav2vec预训练样例查询语音片段查询; Keywords Acoustic word embedding Isolated word discrimination wav2vec pretraining Query-by-example Spoken term detection; 分类号 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	中医汤剂知识图谱的构建与样例查询方法研究	李思思燕燕夏书剑孙艳秋丁琳琳	《中华中医药学刊》 CAS 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种面向多源知识图谱的样例查询方法	汤楠申德荣寇月聂铁铮	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法	曹建凯张连海	《信号处理》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于音素后验概率的样例语音关键词检测方法	张卫强宋贝利蔡猛刘加	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于NMF后验特征优化的语音查询样例检测	曹建凯张连海李勃昊	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于wav2vec预训练的样例关键词识别	李昭奇黎塔	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料