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题名面向医疗术语的本体库模型及其服务系统的设计
被引量：1
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作者
王一杨
王立军
蒋嵩
黄永峰
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机构
清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所
清华大学信息科学与技术国家实验室
清华大学网络科学与网络空间研究院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期258-262,共5页
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基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011004)
清华大学自主科研基金项目(20111081023)
国家基金委前瞻计划基金项目(61161140454)
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文摘
为消除医疗卫生机构间医疗术语的差异性,实现对医疗术语的统一管理,综合考虑医疗术语词库信息可以通过本体进行完整保存的因素,提出一套本体存储模型。在遵循MDA框架下依照CTS规范,实现医疗术语本体的有效存储。利用JAVA EE架构设计一套基于本体的通用医疗术语服务系统,通过对系统的实际部署与应用,验证了医疗本体能够通过本体存储模型持久化于关系型数据库;该服务系统能够提供面向医疗领域术语的统一管理及检索服务。
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关键词
本体
本体管理
CTS(通用术语服务)
医疗领域
通用医疗术语服务
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Keywords
ontology
management of ontology
common terminology service
medical field
common medical-terminology service
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于集成学习的情感模糊计算分类方法
被引量：5
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作者
刘磊
李学勇
黄永峰
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机构
清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所
清华大学信息科学与技术国家实验室
河南科技学院信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第7期1872-1876,1953,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(U1536201
U1536207)
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文摘
针对现有情感词典没有区分相同极性情感词的情感强度,没有考虑情感强度的模糊性,导致情感分类效果较差的问题,基于自学习的无监督情感分类方法因采用单一分类器导致在生成伪标注数据集时,会引入较多错误的问题,提出一种基于集成学习的情感模糊计算分类方法。通过基于量化情感字典的模糊计算提高情感预分类精度,通过多分类器集成减少伪标注数据的错误率。在现有公开数据集的基础上,与其它算法进行实验结果比较,表明了该方法的准确性和有效性。
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关键词
量化情感字典
量化情感词典
情感分类
无监督方法
情感模糊计算
多分类器集成
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Keywords
quantitative emotional dictionary
quantitative affective dictionary
sentiment classification
unsupervised methods
fuzzy sentiment calculation
integration of multi-classifier
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名用户定制主题聚焦爬虫的设计与实现
被引量：8
- 3
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作者
闵钰麟
黄永峰
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机构
清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所
清华大学信息科学与技术国家实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期17-21,共5页
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基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011004)
清华大学自主科研基金项目(20111081023)
国家基金委前瞻计划基金项目(61161140454)
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文摘
传统的聚焦爬虫在主题未知或者缺少相应训练集的情况下无法完成主题爬行。为让聚焦爬虫具有更好的主题适应性,提出基于聚类算法的自适应主题模型,指导聚焦爬虫在只有少量相同主题(主题未知)初始url的情况下完成主题爬行。通过对初始页面聚类得到主题中心向量,寻找相关网页更新主题中心位置;基于best-first策略实现url排序;基于该模型实现用户定制主题聚焦爬虫。通过对比实验验证了使用该模型的爬虫具有较高的收获比(havest rate)。
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关键词
聚焦爬虫
K-MEANS
best-first策略
自适应主题模型
用户定制主题爬虫
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Keywords
focused crawler
k-meansl best-first strategy
adaptive topic model
user customized topic focused crawler
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名以即时通信语音流为载体的隐写模型与方法
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作者
周鹏
黄永峰
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机构
清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所
清华大学信息科学与技术国家实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第2期290-295,共6页
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基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2011AA010704)
国家自然科学基金项目(61271392)
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文摘
提出一种采用HOOK机制实现以即时通信语音流为隐藏载体的隐写模型,在通信软件的发送端挂接两个"钩子",采集即时通信语音流作为载体进行实时机密信息嵌入与提取,实现交互式的隐蔽通信过程。选择目前普遍使用的Google talk软件作为研究对象,重点研究Gtalk的iSAC语音编码的隐写方法,建立一种基于LPC参数量化的隐写算法,实现iSAC语音编码下的隐写方法。实验结果表明,该隐写模型适用于目前的即时通信软件的隐蔽通信,拓展了基于VoIP的信息隐写的应用范围;该隐写算法具有良好的隐写容量和隐写速率。
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关键词
信息隐写
HOOK机制
隐写模型
即时通信
LPC系数
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Keywords
steganography
HOOK mechanism
steganography model
instant communication
LPC coefficient
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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