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DCsR:一种面向中文文本的集成式纠错框架
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作者 曹军航 黄瑞章 +1 位作者 白瑞娜 赵建辉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期370-380,共11页
中文文本纠错技术在自然语言处理中有着非常重要的应用。针对书写灵活多变的中文文本,现有的纠错模型无法覆盖多种错误类型且存在从候选集合TOPK中挑选TOP1时出错概率极大的问题。提出了一种面向中文文本的集成式纠错框架——DCsR,摒弃... 中文文本纠错技术在自然语言处理中有着非常重要的应用。针对书写灵活多变的中文文本,现有的纠错模型无法覆盖多种错误类型且存在从候选集合TOPK中挑选TOP1时出错概率极大的问题。提出了一种面向中文文本的集成式纠错框架——DCsR,摒弃以往建立在已知错误类型的假设上利用单一模型进行纠错的解决方案,根据不同场景选择添加多种表现优异的纠错模型分别进行纠错再集成召回更全面的候选集,同时根据自定义特征的重要程度建立了一个多策略、可拓展的候选排序算法,以挑选更具有公信力的修正结果。DCsR框架有效地解决了模型的偏向性问题,进一步全面提升了对中文文本拼写纠错的能力。实验结果表明,在公开数据集SIGHAN15上,对比现在的主流纠错模型,使用DCsR框架进行纠错的F1值比表现最优的单模型纠错高出了3.93%,进一步提升了对中文文本的纠错能力。针对CGED2020进行的消融实验也表明了DCsR框架的有效性。 展开更多
关键词 中文文本纠错 dcsr框架 集成式纠错 特征重要程度 候选排序算法
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基于深度学习的溃疡性结肠炎舌象分类研究
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作者 童依姮 赵一帆 +5 位作者 严国映 黄盖博 宋燮达 胡静怡 朱磊 沈洪 《世界科学技术-中医药现代化》 北大核心 2025年第9期2646-2653,共8页
目的推动临床溃疡性结肠炎(Ulcerative colitis,UC)中医舌诊辨证分型的客观化和智能化。方法本文使用道生DS01-B舌面诊测信息采集系统,前瞻性采集溃疡性结肠炎大肠湿热证、脾虚湿蕴证患者舌象图片共1096张,经过UC舌象分割、预处理和数... 目的推动临床溃疡性结肠炎(Ulcerative colitis,UC)中医舌诊辨证分型的客观化和智能化。方法本文使用道生DS01-B舌面诊测信息采集系统,前瞻性采集溃疡性结肠炎大肠湿热证、脾虚湿蕴证患者舌象图片共1096张,经过UC舌象分割、预处理和数据增强后形成UC舌象数据集,在ResNet50基础上,采用不对称卷积块并引入注意力模块,构建UC舌象分类模型。结果本文构建的UC舌象分类模型具有更好的分类性能,平均F1值达到85.09%,脾虚湿蕴证的AUC值为0.83,大肠湿热证的AUC值为0.81,均高于VGG11和ResNet50模型。结论本文构建的UC舌象分类模型能有效识别UC大肠湿热证、脾虚湿蕴证,为提高UC辨证的准确性和客观性提供新途径,助力中医舌诊智能化。 展开更多
关键词 溃疡性结肠炎 大肠湿热证 脾虚湿蕴证 深度学习 中医舌诊现代化 ResNet
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