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尹兰: 作品数：21 被引量：97H指数：5; 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金江西省科技厅科技攻关项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

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基于半监督学习算法的虚假评论识别研究被引量：14: 2014年; 已有的虚假评论识别方法主要采用启发式策略或简单特征建模。针对这些方法的不足,提出使用机器学习方法识别虚假评论。首先整合计算语言学与心理语言学的知识对评论文本进行建模,使用全监督学习算法来评价不同特征建模的性能,选出最好的特征组合。为了提高识别性能,设计2种半监督学习算法充分利用大量的未标注文本。实验结果证实所提算法超过当前的基准。; 任亚峰姬东鸿尹兰; 关键词：半监督学习计算语言学

基于多核学习的商品图像句子标注被引量：2: 2015年; 句子蕴含丰富的语义信息,为商品图像标注句子能准确刻画商品特性,并改善信息检索准确率。现有商品图像句子标注方法存在特征学习不充分、特征表现单一等问题,针对这些问题,提出了基于高效匹配核(efficient match kernels,EMK)进行特征学习,抽取判别性能更优的形状核特征来刻画商品图像,并综合图像的形状、纹理、梯度等特征,在多核学习模型内融合出多核特征(multiple kernel feature,MKF),丰富特征表现形式,更好地解释图像中的形状和纹理视觉特性。基于MKF完成图像分类,检索关键文本标注商品图像。实验表明,MKF获取了最优的图像分类准确率,并且具有鲜明纹理或形状特性的商品图像,其MAP(mean average precision)指标更优。另据BLEU(bilingual evaluation understudy)评分显示,所标句子包含的语义信息贴近商品图像内容,且它的连贯性、可读性更好,具有很高的实用价值。; 张红斌姬东鸿任亚峰尹兰; 关键词：多核学习自然语言生成

中国制造2025背景下物联网专业课程体系建设被引量：1: 2016年; 当前我国已进入经济发展方式转型升级的关键时期,高职专业建设与人才培养体系建设必须同步进行改革创新。在分析专业核心能力构成的基础上,以物联网应用技术专业课程体系为案例,提出了目标驱动下模块化课程体系架构,并结合教学规律及职业成长需求,把理论知识及技能知识映射到分段任务知识目标。; 李硕明尹兰; 关键词：高职教育专业核心能力课程体系物联网应用技术

基于极限编程的计算机专业本科毕业设计模式被引量：1: 2012年; 近年来,大多数高校计算机专业毕业生的专业素质跟不上时代发展的步伐,在工作中综合运用所学知识解决实际问题的能力达不到要求。本文从传统方式下计算机专业毕业设计存在的问题出发,提出了基于极限编程的计算机专业本科毕业设计模式,并对该模式进行了教学实践研究。; 唐翠芳张仁津尹兰; 关键词：极限编程教学实践

一种基于Web服务的分布式异构系统集成方法被引量：8: 2006年; 随着企业国际化、信息化的发展,传统的数据集成技术不能很好的满足分布式异构环境。W eb服务技术的兴起为这一需求带来了一个新途径。提出了采用W eb服务技术实现分布式异构数据集成的一种框架,说明了框架中各功能模块的功能,并详细解释了用户获得集成数据的过程。; 刘彬张仁津林欣尹兰; 关键词：WEB服务分布式异构数据集成

探析大学计算机专业教育一体化建设之路被引量：1: 2010年; 本文就目前大学计算机教育出现的问题进行分析,讨论了信息化社会环境下需建立终身学习的高素质教师协作团队,提出大学计算机教育一体化培养建设的体系结构,并就一体化培养存在的问题进行讨论,就面向工业接轨还是面向科研等教育实践问题提出了个人见解。; 尹兰王家玮; 关键词：计算机教育终身学习

面向工作岗位情景的数字化教学资源体系建设被引量：2: 2015年; 信息技术背景下,课程教学模式改革是当前教学研究的热点之一。高职课程体系建设要与企业工作岗位情景紧密结合,开发高职多媒体课程资源应将对企业工作场景的精确描述作为教学分析的起点,在数字化资源体系中融合课程知识体系和岗位技能。; 李硕明尹兰; 关键词：数字化教学资源教学模式

基于Web的实时控制系统的研究与实现被引量：4: 2005年; 随着网络技术的发展,针对当前实时控制系统存在的问题提出了一种基于Web的实时控制系统的实现方法。主要介绍了该系统的整体结构,对不同的数据传输采用的使用的传输层协议,软件的体系结构,Applet与Socket服务器通信流程以及系统中网络控制的一些相关问题。; 刘彬张仁津林欣尹兰; 关键词：WEB 实时控制体系结构网络通信

基于梯度核特征及N-gram模型的商品图像句子标注被引量：5: 2016年; 提出为商品图像标注句子,以便更准确地刻画图像内容。首先,执行图像特征学习,选出标注性能最优的梯度核特征完成图像分类和图像检索,该特征能客观描绘商品图像中形状和纹理这两类关键视觉特性。然后,基于语义相关度计算结果从训练图像的文本描述中摘取关键单词,并采用N-gram模型把单词组装为蕴涵丰富语义信息且满足句法模式兼容性的修饰性短语,基于句子模板和修饰性短语生成句子。最后,构建Boosting模型,从若干标注结果中选取BLEU-3评分最优的句子标注商品图像。结果表明,Boosting模型的标注性能优于各基线。; 张红斌姬东鸿尹兰任亚峰; 关键词：N-GRAM模型

基于核特征和tag-rank的商品图像句子标注（英文）: 2016年; 针对商品图像句子标注中图像特征单一、关键词受噪声干扰等问题,提出一种聚焦图像特征学习和关键词摘取的商品图像句子标注模型.从梯度、形状和颜色3个角度抽取图像核特征,并在多核学习模型内进行后融合.利用tag-rank模型中的绝对排序和相对排序特征提升关键词权重,设计词序列拼积木算法把关键词拼装成N元词序列.基于N元词序列和模板生成句子.实验表明:句子的BLEU-1和BLEU-2评分优于对比模型.; 张红斌姬东鸿尹兰任亚峰殷依