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部首感知的中文医疗命名实体识别被引量：9: 2020年; 人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化,为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。同时,这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本,其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。然而,当前中文电子病历的命名实体识别研究工作并没有全面考虑中文及中文医疗领域的特殊性,而是将面向通用数据集的模型迁移到医疗领域的实体类型中,分析效果较为有限。针对这一问题,该文设计了长短期记忆网络与条件随机场的联合模型并引入BERT模型;在此基础之上,考虑到医疗领域命名实体鲜明的部首特征,通过将部首信息编码到字向量中,并且结合部首信息修改条件随机场层得分函数的计算方式,有效地提升了医疗领域命名实体的抽取能力。通过两项电子病历数据集的实验结果表明,该文提出的模型整体效果略高于通用的实体识别模型,并对疾病诊断等特定类型的实体词的识别效果具有较为明显的提升。; 李丹徐童徐童徐童郑毅; 关键词：命名实体识别条件随机场

高效Kasumi加密算法的软件设计与实现: 2012年; Kasumi分组密码由MISTY1加密算法发展而来,为第三代移动通信系统(3G)无线网络提供完整性和保密性服务。目前,该算法已有多种高效硬件实现方法,却少有高效软件实现方法提出。这里提出一种基于包并行的高效软件设计与实现,并通过对FI子函数进行查表来优化加密过程,同时引入新的SSE转置指令实现快速密钥生成。实验结果表明这里的方法比协议实现要快4倍,并达到实际通信部署的要求。; 李翔徐童熊焰; 关键词：移动通信 KASUMI算法信息安全软件无线电

基于小样本数据增强的科技文档不平衡分类研究被引量：1: 2022年; 科学技术的飞速发展衍生出海量的科技文档,其有效管理与查询依赖于准确的文档自动化分类。然而,由于学科门类众多且发展各异,导致相关文档数量存在严重的不平衡现象,削弱了分类技术的有效性。虽然相关研究证实预训练语言模型在文本分类任务上能够取得很好的效果,但由于科技文档较强的领域性导致通用预训练模型难以取得良好效果。更重要的是,不同领域积累的文档数量存在显著差异,其不平衡分类问题仍未完善解决。针对上述问题,本文通过引入和改进多种数据增强策略,提升了小样本类别的数据多样性与分类鲁棒性,进而通过多组实验讨论了不同预训练模型下数据增强策略的最佳组合方式。结果显示,本文所提出的技术框架能够有效提升科技文档不平衡分类任务的精度,从而为实现科技文档自动化分类及智能应用奠定了基础。; 黄金凤高岩徐童陈恩红; 关键词：文本分类

重大突发公共卫生事件下的公众情感演进分析:基于新冠肺炎疫情的考察被引量：6: 2022年; 【目的】对重大突发公共卫生事件背景下公众在社交媒体中的情感表达进行分析,揭示疫情期间公众情感的时空差异、不同主题下的情感演化以及情感的跨地域扩散。【方法】利用主题模型提炼潜在话题与关键词群,从全局视角和主题视角探究公众情感演进趋势,并使用社交传播模型描述公众情感的跨地域扩散。【结果】疫情期间公众以积极情感为主,消极情感呈现“恶”的情感主导、“惧”的情感先发、“哀”的情感反复等特征;疫区距离与经济水平导致公众情感存在空间差异。同时,情感表达及演化趋势因受时空变化、主题/事件区别等影响而具有一定规律的差异。此外,公众情感的地域扩散强度受空间关系和疫情严重性的双重影响。【局限】面向纯文本信息,无法对多模态信息如视频、图片等进行综合性分析。【结论】重大突发公共卫生事件下,公众在社交媒体上的情感表达及演化趋势受时空差异、主题差异等影响,并存在一定的地域扩散规律。这提示疫情防控要结合特定时期、特定地域采取差异化策略,关注不同主题类型对情感的关联性影响,同时注重疫情防控与舆情监控的区域统筹与合作,以实现对舆情的积极引导和公众情感的有效疏解。; 边晓慧徐童; 关键词：突发公共卫生事件主题分析

基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测被引量：9: 2018年; 互联网的蓬勃发展,在为用户提供便利的同时,其海量信息也为用户选择造成了困难,基于用户理解的信息推荐服务正成为应时之需.相较于面向单个用户信息的传统推荐技术,基于社交信息的推荐技术通过引入影响力建模,可以更真实地还原用户属性及行为.然而,已有的社交推荐技术往往停留于对用户影响的笼统归纳,并没有对其内在机制进行清晰分类和量化.针对这一问题,通过对用户评分行为中的信任关系进行分析,着重研究了信任用户间接影响用户偏好和直接影响用户评分两种不同机制,进而提出了基于用户间信任关系融合建模的概率矩阵分解模型TPMF,从而实现对上述两种机制的有效融合.在此基础之上,针对不同用户受两种机制影响权重不同的问题,通过借助评分相关性对用户进行聚类并映射到相应权重,实现了用户模型参数的个性化选择.公开数据集的多项实验结果表明:提出的TPMF及其衍生算法在各项指标上优于现有代表性算法,验证了所提出的影响机制及技术框架的有效性.; 杜东舫徐童徐童管楚刘淇刘淇; 关键词：聚类分析推荐系统信任关系

基于选择模型的在线购买预测方法: 电商类网站的兴起与用户在线购物习惯的形成，带来了海量的在线消费行为数据。如何利用这些行为数据(如点击数据)将用户对相似商品的比较和选择的过程建模，进而准确预测用户的兴趣偏好和购买行为，是对于提高商品的购买转化率具有重要意...; 曾宪宇龙柏刘淇赵洪科徐童王怡君

用户在线购买预测:一种基于用户操作序列和选择模型的方法被引量：9: 2016年; 电商网站的兴起与用户在线购物习惯的形成,带来了海量的在线消费行为数据.如何从这些行为数据(如点击数据)中建模用户对相似产品的比较和选择过程,进而准确预测用户的兴趣偏好和购买行为,对于提高产品的购买转化率具有重要意义.针对这一问题,提出了基于用户行为序列数据和选择模型的在线购买预测解决方案.具体而言,1)使用行为序列效用函数估计用户在购买周期(session)中的最佳替代商品,然后对购买商品和最佳替代商品建立基于潜在因子的选择模型(latent factor based choice model,LF-CM),从而得到用户的购买偏好,实现对用户购买行为的预测.更进一步,为了充分地利用用户在每个购买周期的所有选择和比较信息,提高预测精度;2)提出了一种可以作用于购买周期内所有商品的排序学习模型(latent factor and sequence based choice model,LFS-CM),它通过融合潜在因子和行为序列的效用函数,提高了购买预测的精度;3)使用大规模真实数据集在分布式环境下进行了实验,并与参照算法进行了对比,证实了所提出的2个方法在用户在线购买预测上的有效性.; 曾宪宇刘淇赵洪科徐童王怡君陈恩红; 关键词：分布式平台

一种基于深度神经网络的临床记录ICD自动编码方法被引量：2: 2020年; 随着国际疾病分类(international classification of diseases,ICD)编码数量的增加,基于临床记录的人工编码难度和成本大大提高,自动ICD编码技术引起了广泛的关注。提出一种基于多尺度残差图卷积网络的自动ICD编码技术,该技术采用多尺度残差网络来捕获临床文本的不同长度的文本模式,并基于图卷积神经网络抽取标签之间的层次关系,以加强自动编码能力。在真实医疗数据集MIMIC-III上的实验结果表明,该方法的P@k和Micro-F1分别为72.2%和53.9%,显著提高了预测性能。; 杜逸超徐童马建辉陈恩红郑毅刘同柱童贵显; 关键词：ICD编码多尺度

基于多源情境协同感知的药品推荐被引量：7: 2020年; 电子医疗记录的快速积累与数据分析技术的日益成熟,为实现包含智能诊断与药品推荐等功能的智慧医疗服务奠定了基础.然而,电子病历的精简性与患者症状描述的模糊性,导致诊断模型容易受到高发疾病与常见症状的干扰,从而无法支撑细粒度的诊断与处方,在药品推荐上缺乏针对性.与此同时,病情描述以外的许多情境信息,如患者的性别、年龄等个人信息,诊疗过程、检查结果等记录信息,以及所在地的天气、温差等外部信息等,也对于细化对于患者的诊断和处方有着重要的辅助作用.然而,这些多源异构信息往往难以被现有技术所有效提取与整合,从而限制了病情诊断与药品推荐的有效性.针对这一问题,提出了一种基于多源情境协同感知的药品推荐方法,在有效整合多源异构情境信息的基础上,为实现病情诊断与药品推荐提供了具有可解释性的依据.具体而言,首先使用词袋模型对病历和相应的情境数据进行处理,然后设计了一种基于LDA模型的情境主题模型Medicine-LDA,在融合患者病情描述与相应情境信息的同时,有效缓解了情境信息组合爆炸的问题.基于某大型三甲医院的电子病历数据集上的对比实验证明了该方法的有效性与鲁棒性.; 郑值徐童秦川廖祥文郑毅刘同柱童贵显; 关键词：情境感知主题模型推荐系统

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徐童

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