席运江
- 作品数：49 被引量：673H指数：12
- 供职机构：华南理工大学工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学社会学更多>>
- 在线医疗社区问答文本的知识图谱构建研究被引量：18
- 2021年
- 【目的/意义】针对医疗问答社区数据量大、规范性差、数据稀疏等特性,综合利用双向长短记忆神经网络(BiLSTM)、条件随机场(CRF)、双向门控循环单元(BiGRU)等深度学习模型,对社区文本的实体识别及关系抽取方法进行研究。【方法/过程】首先,对实体作了进一步细分,利用BiLSTM-CRF模型对BIO标注的数据集进行实体识别,实验发现细分实体比未细分实体在结果上表现更好;接着利用BiGRU-Attention模型抽取各实体间的关系,实验结果显示,该模型无论是在准确率、召回率还是F值上都比BiLSTM-Attention抽取模型有较大的提升;最后利用Neo4j图数据库构建了一个可视化的知识图谱。【结果/结论】本研究将非结构化的社区文本转化为结构化数据,在医疗社区的智能知识服务、知识表示、个性化知识推荐等方面具有推动作用。【创新/局限】在医疗实体识别过程中将实体进行细分,成功构建了基于在线医疗社区问答文本的乳腺癌知识图谱。但由于某些关系样本量较少,对整体关系抽取的评价指标存在一定的影响。
- 廖开际黄琼影席运江
- 关键词：知识图谱
- 基于自适应高斯模型和运动能量的异常行为识别被引量：1
- 2023年
- 为有效识别监控视频中的群体异常行为,提出一种基于自适应高斯模型和运动能量的异常行为识别方法。将自适应帧间差分法融入混合高斯模型中,对运动目标进行提取,计算行为发生个体的动态能量,利用行为发生各方的位置关系计算出交互能量,最终计算出异常行为事件的整体能量总值,从而实现群体异常行为的有效识别。实验结果表明,该文算法对人群异常行为具有较好的识别效果,算法实时性较好,具有一定的应用推广价值。
- 赵雪章吴嘉怡席运江
- 关键词：高斯模型
- Spark框架下利用分布式NBC的大数据文本分类方法被引量：6
- 2019年
- 针对现有面向大数据的计算框架在可扩展性机器学习研究中面临的挑战,提出了基于MapReduce和Apache Spark框架的分布式朴素贝叶斯文本分类方法。通过研究MapReduce和Apache Spark框架的适应性来探索朴素贝叶斯分类器(NBC),并研究了现有面向大数据的计算框架。首先,基于朴素贝叶斯文本分类模型将训练样本数据集分为m类;进一步在训练阶段中,将前一个MapReduce的输出作为后一个MapReduce的输入,采用四个MapReduce作业得出模型。该设计过程充分利用了MapReduce的并行优势,最后在分类器测试时取出最大值所属的类标签值。在Newgroups数据集进行实验,在所有五类新闻数据组上的分类都取得了99%以上的结果,并且均高于对比算法,证明了提出方法的准确性。
- 臧艳辉赵雪章席运江
- 关键词：文本分类MAPREDUCE分布式朴素贝叶斯分类器
- 基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法被引量：18
- 2016年
- 用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.
- 廖晓李志宏席运江
- 关键词：知识发现
- 一种在线医疗社区问答文本实体识别方法——基于卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络被引量：5
- 2021年
- 针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两种深度学习模型以及条件随机场(CRF)模型,提出一套适用于在线医疗问答文本的实体识别方法并进行验证。将问答文本进行清洗和BIO标注后,分别用CNN和BiLSTM进行字级别的特征抽取,将通过两种模型抽取到的特征进行融合后放入CRF中训练出实体预测模型,再将问答文本放入训练好的模型中,得到最终的实体识别结果。以关于乳腺癌疾病问答文本为例,研究结果表明,运用该方法得到的识别结果优于其他模型,且识别准确率达到92.3%、召回率达到89.3%、F值达到90.8%。
- 廖开际邹珂欣席运江
- 关键词：卷积神经网络条件随机场
- 基于MF-R和AWS密钥管理机制的物联网健康监测大数据分析系统被引量：12
- 2019年
- 带有传感器的可穿戴式医疗设备不断生成大量数据,由于数据的复杂性,难以通过处理和分析大数据来找到有价值的决策信息。为了解决这个问题,提出一种新的物联网体系结构,用于存储和处理医疗应用的可扩展传感器数据(大数据)。所提出的架构主要由Metafog重定向(MF-R)架构和AWS密钥管理机制两个子架构组成。MF-R架构使用Apache Pig和Apache HBase等大数据技术来收集和存储不同传感器设备生成的传感器数据,并利用卡尔曼滤波消除噪声;AWS密钥管理机制使用密钥管理方案,目的是保护云中的数据,防止未经授权的访问。当数据存储在云中时,所提出的系统能够使用随机梯度下降算法和逻辑回归来开发心脏病的预测模型。仿真实验表明,与其他几种算法相比,提出的算法具有更小的误差,且在吞吐量、准确度等方面具有一定的优越性。
- 臧艳辉赵雪章席运江
- 关键词：物联网大数据卡尔曼滤波
- 基于互动行为的企业微博传播效果评价与分析被引量：5
- 2021年
- [目的/意义]微博传播效果评价,可以帮助企业更准确地了解其品牌、事件、舆情等在社交平台的传播情况。但由于受到水军、虚假粉丝等不良影响,微博的真实传播效果难以被衡量。[方法/过程]本文基于微博用户的互动行为,在交互强度的基础上提出了用户交互影响度算法,并引入话题传播深度、广度、速率、效率及用户传播贡献度的概念,从而较为完整地对企业微博的传播效果进行评价。[结果/结论]仿真模拟发现交互影响度算法与真实情况吻合较好,可有效消除虚假交互数据的影响。“华为手机”官方微博的实例验证结果表明,上述方法可从多个维度对传播效果进行深入分析,分析框架合理有效,分析结果也可为企业的品牌传播、社会化营销等提供改进意见。
- 席运江邓雨珊廖晓谢正霞
- 关键词：用户交互互动行为用户聚类企业微博
- 基于句向量加权的跨语言文本分类方法
- 2025年
- 【目的】减少文本分类过程中因语言差异和文本特征选择所导致的语义偏离和丢失,保留更多的文本信息。【方法】首先,采用SBERT的预训练模型进行句子表示;其次,使用句向量旋转相似度方法计算不同文本中句子的相似度并对文本内的句子加权形成文本向量;最后,集成机器学习和神经网络的分类方法完成跨语言文本分类。【结果】在中、英、俄、法、西班牙文等跨语言文本数据集和多语言公开数据集Reuters的分类任务上进行实验的结果表明,所提方法的准确率约为96%,较已有方法有显著提升,且在召回率、精确率和F1值等评价指标上均有所提升。【局限】未考虑句子在文本中的出现位置对其权重的影响。【结论】句向量加权的文本表征方法能够减少语义偏离和语义丢失,从而提升跨语言文本分类的性能。
- 于娟赵慧云巫邵诚席运江
- 关键词：跨语言文本分类文本相似度
- 基于知识模式的企业文本知识自动分类研究被引量：1
- 2010年
- 知识分类是企业实施知识管理要解决的重要问题,但当前已有的知识分类方法难以实现知识管理与企业业务管理的有效集成。基于知识模式的企业文本知识分类方法面向企业业务流程、角色以及组织机构等管理对象,利用知识模式描述企业的文本知识和管理对象,先从文本知识中提取知识模式与元知识进行匹配,再将形成的企业知识模式与管理对象的知识模式进行匹配,把匹配结果排序后就形成最终知识分类结果。实验证明,这种方法具有较高的实操性,分类的准确性也能满足实际应用的要求。
- 廖开际叶东海席运江
- 关键词：知识模式文本知识分类
- 基于加权知识网络的个人及群体知识结构分析方法被引量：27
- 2008年
- 本文对个人及群体的知识结构分析方法进行了研究。首先将个人及群体的知识结构表示为一个加权知识网络,其中节点权重表示个人及群体对各知识点的掌握程度。在此基础上,对个人及群体的领域知识表示方法、在特定领域的知识广度和深度的涵义及度量方法等进行了研究,并对交叉知识领域的特性进行了分析。最后结合一个实例对方法进行了验证。
- 席运江党延忠
- 关键词：知识管理知识结构分析组织知识
