聂卉
- 作品数：41 被引量：254H指数：9
- 供职机构：中山大学更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金广东省哲学社会科学“十二五”规划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学轻工技术与工程理学更多>>
- 依存句法模板下的商品特征标签抽取研究被引量：9
- 2014年
- 【目的】面向在线商品评论,通过探索"产品特征–观点"对应关系的识别方法,抽取商品特征标签,凝练评论精华。在网络资讯良莠混杂的环境下,帮助用户有效获得有价值的资讯。【方法】引入依存语法关系,对评论模板实现自动分类、过滤、泛化并形成模板库。基于模板库和外部词典提取特征标签,同时确立候选标签的筛选过滤机制。【结果】面向真实的网络评论集,本文方法的性能优于单纯过滤与泛化的抽取方法。F值最优达到56.5%,调整参数后,准确率达到65%。【局限】需要在特征抽取前依据评论语句质量进行前期过滤,考虑特征词库的自动化获取,在模板形成过程中,还需添加更多的句法关系,进一步提高特征标签的抽取准确度。【结论】单纯依据句法模板频率进行模板过滤的方法有提升空间。特征抽取过程考虑模板的长度特征,设定抽取窗口,对特征标签进行筛选、合并特征能获取更好的抽取结果。
- 聂卉杜嘉忠
- 关键词：依存句法分析
- 结合逻辑推理与内容计算实现面向学术网络的智能检索被引量：2
- 2013年
- 本体描述语言OWL-DL的表达能力局限于描述逻辑,因不能挖掘推理实例间的关联而影响本体的实际利用率。针对这一问题,研究基于SWRL的知识库推理机制,SWRL机制通过引入规则推理扩展本体知识库中的语义关联,使隐性知识显性化,推理结果更完善。该框架被用于解决面向学术资源网络的隐含知识发现问题,同时融合内容计算来发掘学术文献间的主题关联。本文提出的方法及策略在原型系统中得以检验,实验证明其合理性、可行性及有效性。
- 聂卉
- 关键词：本体推理SWRL
- 结合梯度提升树算法与可解释机器学习模型SHAP的抑郁症影响因素研究
- 2024年
- 【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文本记录,构建了一个语料库。利用心理学词典,从中提取了患者的心理特征,并采用梯度提升树算法预测患者的病情,同时引入可解释机器学习方法SHAP解读模型,借助SHAP独特的可视化图表剖析患者年龄、性别、认知、情感、感知、社会家庭及个人得失与抑郁症发生之间的复杂关系。【结果】抑郁症患者心理状态能反馈患者病况,利用从患者问诊记录中提取的心理特征能够有效检测重度抑郁,准确率达到86%。可解释机器学习模型SHAP解释了模型的预测结果,揭示出患者各层面心理特征对抑郁症发生产生的多重效应。【局限】受语料集所限,仅利用单次问诊记录对抑郁程度做预测;而模型特征基于心理学词典,更多与抑郁症发生风险有关的要素可纳入建模考虑中。【结论】影响抑郁症产生及发展的因素复杂。个体差异致使各项特征对于疾病预测产生不同效应。构建抑郁症的自动诊断模型,不仅要关注模型的精准度,更需增强对模型预测的理解。
- 聂卉吴晓燕
- 基于本体概念的矢量检索模型研究被引量：2
- 2007年
- 针对传统矢量空间模型文本特征值的计算,给出将文本的评价由基于语法的词条空间转化为概念空间的方法和策略:基于领域本体,依据本体概念间的各种关联,先以一定的映射规则,将词条映射到领域的概念术语空间;然后用概念统计和语义归纳替代传统的词频统计,从概念语义的层次计算文本的特征矢量。实验证明,基于本体概念的矢量检索模型能够有效地表达文本的语义内容,获得更好的检索效果。
- 聂卉龙朝晖
- 关键词：本体
- 三维柔性织物动态仿真技术的研究
- 该论文主要研究三维柔性织物的计算机仿真技术.首先综合论述近年来柔性织物计算机仿真的基础理论,主要造型方法及研究现状.分别对柔性织物的模型构建,仿真实现的数值计算方法,2D-3D转换中所涉及的相关技术及柔性织物的碰撞检测与...
- 聂卉
- 关键词：计算机仿真
- 文献传递
- 基于GATE语义标注的Web信息的自动抽取被引量：4
- 2010年
- 重点研究基于语义标注样本的Web信息自动抽取的实现方法。借助自然语言处理框架GATE,首先引入领域本体对样本网页内容进行语义标注,精确定位出待抽取的语义项,并据此将样本网页解析为S-DOM树。从S-DOM树中抽取出语义项的特征描述,形成样本实例并采用机器学习算法归纳抽取规则,自动生成包装器。抽取过程中,通过比较网页结构的相似度,系统能够感知网页的变化,主动学习并扩展规则库。试验结果表明,由于精确定位保障了学习样本的质量,小样本学习生成的包装器能够达到较为理想的查全率和查准率。
- 聂卉黄贵鹏
- 关键词：WEB信息抽取语义标注包装器
- 柔性织物曲面的碰撞检测被引量：3
- 2004年
- 碰撞检测是计算机动画领域中的瓶颈问题之一,对该问题的解决直接影响到动画的实时效果。本文针对柔性曲面碰撞检测的特点,提出了一种基于二叉树剖分技术,融合层次包围盒技术的碰撞检测方法。该算法,化完整曲面为独立且相关的子区域进行碰撞检测,并构建碰撞体的层次包围盒,采用递归的方法快速定位碰撞区域,再进行精确碰撞检测。算法在做精确检测之前排除了大部分不产生碰撞的元素,并且无需耗时更新层次结构,从而提高了碰撞检测的整体效率。
- 聂卉
- 关键词：碰撞检测
- 树编辑距离在Web信息抽取中的应用与实现被引量：10
- 2010年
- 引入编辑距离的概念,探讨如何构造标签树,并利用标签树匹配算法来量化网页结构相似度。该算法被应用于Web信息抽取,通过URL相似度算法进行样本网页的粗聚类,进一步采用树的相似度匹配算法实现细聚类,从而获取模板网页。在模板网页的基础上,再次引入结构相似度算法并结合基于模板网页的抽取规则实现网页的自动化抽取。实验证明,该算法的引入能够有效提高包装器的抽取精度和半自动化能力。
- 聂卉黄贵鹏
- 关键词：WEB信息抽取结构相似度WEB聚类
- 融合用户兴趣及评论效用的评论信息推荐被引量：7
- 2021年
- [目的/意义]Web 2.0时代,在线评论质量参差不齐和过载问题十分严重,人们从中获取有价值内容的认知成本越来越高。探究以信息推荐方式解决评论过载的有效方案,以提升网络信息利用率和信息服务质量。论文提出的评论排名推荐方案关注评论的信息质量,更强调对用户的个人信息需求的满足。[方法/过程]研究运用概率主题模型,引入词向量构建主题空间下的用户模型和评论模型,通过将其纳入评论感知效用评测系统,实现融合用户兴趣和评论质量的评论推荐,推荐效果通过系统实验予以检测。[结果/结论]实验结果表明,评论信息质量和用户个体的信息需求,共同作用于用户对评论感知效用的满意度;推荐策略实现了二者的有机融合,三组不同推荐模式下的评测效果显示,相较于单纯的"兴趣推荐"和"效用推荐","融合推荐"综合满意度得分最高。
- 聂卉邱以菲
- 关键词：信息推荐用户建模
- 在线音乐用户付费意愿影响因素的探索性分析被引量：3
- 2021年
- [目的/意义]在线音乐用户的付费意愿是音乐版权保护与产业可持续发展的关键。本文旨在基于探索性分析研究在线音乐用户付费意愿的影响因素。[方法/过程]以顾客感知价值理论、技术接受与使用统一理论、粉丝热忱理论等为依据,构建研究模型,验证所获得的569份有效数据。[结果/结论]感知价值、人际影响、粉丝热忱、个人付费意识直接影响在线音乐用户付费意愿;实用价值、享乐价值对感知价值产生正向影响,经济成本、编撰成本影响未达至显著水平;在线口碑负向调节感知价值对用户音乐付费意愿的影响。音乐平台可基于此制定运营方针。
- 何文芊聂卉裴雷
- 关键词：在线音乐用户付费意愿UTAUT
