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昆明理工大学教育技术与网络中心 收藏

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研究主题:文本    文本情感分类    相似度    主题模型    网络    

研究学科:自动化类    电子信息类    哲学类    

被引量:97H指数:6EI: 3 北大核心: 24 CSSCI: 1 CSCD: 20

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37 条 记 录,以下是 1-10

对高职院校网络课程评价指标体系的思考
1
《教育探索》昆明冶金高等专科学校现代教育技术中心;昆明理工大学教育技术与网络中心 刘红 刘迎春  出版年:2010
构建高职院校网络课程评价指标体系,对于实施网络课程的评价具有重要的意义。高职院校网络课程的评价主体应包括专家、学生和企业。评价指标体系的设计应符合课程改革的需要,注重评价的全面性,并体现出全面性与实用性相结合、可操作性与...
关键词:高职院校网络课程  评价指标体系  设计思路  内容  特点  
基于SOM聚类的微博话题发现
2
《计算机应用研究》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 宋莉娜 冯旭鹏 刘利军 黄青松  出版年:2018
国家自然科学基金资助项目(81360230;81560296)
随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高...
关键词:话题发现  词向量模型  文本相似度 短文本  SOM聚类
聊天机器人中用户就医意图识别方法
3
《计算机应用》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 余慧 冯旭鹏 刘利军 黄青松  出版年:2018
国家自然科学基金资助项目(81360230;81560296)~~
传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型...
关键词:就医意图识别  医疗聊天文本  短文本主题模型  双向门控循环单元  模板匹配  
基于标签相似度的不良信息多标签分类方法
4
《计算机应用研究》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室 刘卓然 胡杨 刘骊 冯旭鹏 刘利军 黄青松  出版年:2016
国家自然科学基金资助项目(81360230);国家科技部科技型中小企业技术创新基金资助项目(13C26215305404)
在多标记分类中,标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。传统的经典多标签分类方法如BR算法、ML-KNN算法等,忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响,分类效果一直不能令人满意;面对类别关联度极高的不良信...
关键词:多标签分类  标签之间的相关关系  不良信息 中心标签  标签相似度系数矩阵  
利用空间微分块与动态球策略的k近邻搜索算法研究 ( EI收录)
5
《武汉大学学报(信息科学版)》西南交通大学土木工程学院测量工程系;昆明冶金高等专科学校测绘学院;昆明理工大学国土资源工程学院;昆明理工大学教育技术与网络中心 马娟 方源敏 赵文亮 冯瑜瑾  出版年:2011
云南省应用基础研究面上资助项目(2009CD102)
提出了一种基于空间微分块与动态球判定策略的k近邻快速搜索算法。该算法以空间包围盒为基础,首先对空间进行微分块,将离散点分配到子空间;然后,以计算点为球心建立动态球,确定k近邻候选点。球半径可根据空间包围盒的大小、离散点数...
关键词:离散数据 K近邻 空间微分块  动态球  
基于改进YOLO算法的肺部CT图像中结节检测研究
6
《北京生物医学工程》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室 王波 冯旭鹏 刘利军 黄青松  出版年:2020
国家自然科学基金(81860318、81560296)资助。
目的随着机器学习的发展,如何准确高效地识别肺部CT图像中的肺结节具有重要的应用价值。方法针对肺部结构复杂、肺部结节过小、肺结节病理特征各异等特点,提出一个以YOLO算法为基础,结合Darknet-53网络和Densene...
关键词:YOLO算法  CT图像 肺结节检测  多尺度预测  目标识别
基于深度信念网络的个性化信息推荐
7
《计算机工程》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室;昆明佳谦科技有限公司 王兆凯 李亚星 冯旭鹏 刘利军 黄青松 刘晓梅  出版年:2016
国家自然科学基金资助项目(81360230);科技部科技型中小企业技术创新基金资助项目(13C26215305404)
为在信息推荐过程中挖掘出更多的信息关系,提出一种基于深度信念网络的信息推荐方法。利用模糊聚类进行预处理以达到跨类推荐的目的,根据用户浏览记录通过网络计算高分信息,并结合用户兴趣,使用潜在狄里克雷分配模型对高分信息进行权值...
关键词:信息推荐 深度学习  深度信念网络  潜在狄利克雷分配模型  模糊聚类
基于特征加权的网络不良内容识别方法
8
《现代电子技术》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室 俞浩亮 王秋森 冯旭鹏 刘利军 傅铁威 黄青松  出版年:2016
国家自然科学基金资助项目(81360230);科技部科技型中小企业技术创新基金资助项目(13C26215305404)
网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对不良内容...
关键词:互联网 不良内容  特征加权 内容识别  
基于实时词共现网络的微博话题发现
9
《计算机应用》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学教育技术与网络中心;云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 李亚星 王兆凯 冯旭鹏 刘利军 黄青松  出版年:2016
国家自然科学基金资助项目(81360230)~~
针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解...
关键词:话题发现  实时共现网络  短文本  Single-Pass聚类  热度计算  
基于自动文摘的答案生成方法研究
10
《计算机应用与软件》昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室;昆明理工大学教育技术与网络中心 胡迁 黄青松 刘利军 冯旭鹏  出版年:2018
国家自然科学基金项目(81360230;81560296)
在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键^([1])。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将...
关键词:答案生成  自动文摘 循环神经网络 序列到序列学习模型  
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