李芳芳

作品数：6被引量：15H指数：3
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供职机构：中南大学更多>>
发文主题：文本网络舆情向量数据分析模型感知更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
发文期刊：《无线电工程》《教育观察》《软件学报》《中文信息学报》更多>>
所获基金：国防科技重点实验室基金国家自然科学基金北京市自然科学基金湖南省自然科学基金更多>>
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多粒度信息关系增强的多标签文本分类被引量：4
《软件学报》2023年第12期5686-5703,共18页李芳芳 苏朴真 段俊文 张师超 毛星亮 
国家自然科学基金(62172449,61836016,71790615,62006251,62172441);湖南省自然科学基金(2021JJ30870,2021JJ40783);长沙市自然科学基金(kq2014134);国防科技重点实验室基金(6142101190302)。
基于深度学习的多标签文本分类方法存在两个主要缺陷:缺乏对文本信息多粒度的学习,以及对标签间约束性关系的利用.针对这些问题,提出一种多粒度信息关系增强的多标签文本分类方法.首先,通过联合嵌入的方式将文本与标签嵌入到同一空间,...
关键词：注意力机制 多标签文本分类 标签关系 多粒度信息 
全局和局部信息融合的案情关键要素识别被引量：1
《软件学报》2023年第12期5724-5736,共13页毛星亮 陈晓红 宁肯 李芳芳 张师超 
国家重点研发计划(2020YFC0832700);国家自然科学基金(62172449,62006251);湖南省自然科学基金(2022JJ30211,2021JJ30870,2021JJ40783);长沙市自然科学基金(kq2202300);长沙市科技计划(kq2107004)。
司法人工智能中主要挑战性问题之一是案情关键要素识别,现有方法仅将案情要素作为一个命名实体识别任务,导致识别出的多数信息是无关的.另外,也缺乏对文本的全局信息和词汇局部信息的有效利用,导致要素边界识别的效果不佳.针对这些问题...
关键词：信息融合 多任务联合学习 关键案情 要素识别 
基于跨模态相似度学习的端到端不规则文本检索方法
《无线电工程》2023年第3期501-507,共7页李岩 张敏艺 宿汉辰 李芳芳 李斌阳 
国家自然科学基金(61976066);北京市自然科学基金(4212031);湖南省自然科学基金(2021JJ30870);国际关系学院国家安全高精尖学科建设科研专项(2019GA43,2021GA07)。
场景文本检索是指从场景中搜索并定位与给定文本相同或相似的文本实例。通过计算机视觉方法实现文本检索可以辅助用户在指定场景中自动找到感兴趣文本,因此被广泛应用于图像安全性审核、图书检索等领域。然而,在某些场景中文本时常呈现...
关键词：场景文本检索 端到端训练 不规则文本 相似度学习 
基于线上线下数据分析的大学生思想动态研究被引量：3
《教育观察》2021年第47期9-13,共5页王串 章怡芳 伍诗萌 李芳芳 毛星亮 
中南大学深化创新创业教育改革研究项目“大学生思想动态数据的‘线上+线下’采集和分析”;国防科技重点实验室基金项目(6142101190302)。
及时了解大学生的思想动态,进而掌握大学生的学习和生活状态已成为高校关注的热点话题。随着数据挖掘技术在各个领域的应用,研究者们开始意识到大数据技术给思想政治研究带来的机遇。针对大学生思想动态的数据分析这一具体问题,一方面...
关键词：大学生 思想动态 数据分析 K-MEANS聚类 Single-Pass聚类 
大学生思想动态数据的采集与分析——以微博为例被引量：1
《教育观察》2021年第37期91-94,124,共5页李芳芳 伍诗萌 毛星亮 赵颖 颜珺 
中南大学深化创新创业教育改革研究项目“大学生思想动态数据的‘线上+线下’采集和分析”;国防科技重点实验室基金项目(6142101190302)。
微博作为时下流行的网络媒介之一,其用户数量逐年递增。大学生作为微博用户的主力军,他们的所思所想也会通过微博得以传播。本文利用网络爬虫技术采集与大学生相关的公开微博内容以获取大学生的思想动态,通过LDA主题聚类方法对大学生的...
关键词：大学生 思想动态分析 微博 主题聚类 LDA模型 
基于多任务联合训练的法律文本机器阅读理解模型被引量：6
《中文信息学报》2021年第7期109-117,125,共10页李芳芳 任星凯 毛星亮 林中尧 刘熙尧 
国家重点研发计划(2020YFC0832700);国家自然科学基金(71790615);国防科技重点实验室基金(6142101190302);湖南省自然科学面上基金(2020JJ4746);湖南省长沙市自然科学基金(Kq2014134)。
随着裁判文书等司法大数据不断积累,如何将人工智能与法律相结合成为了法律智能研究的热点。该文针对2020中国法研杯司法人工智能挑战赛(CAIL2020)的机器阅读理解任务,提出了一种基于多任务联合训练的机器阅读理解模型。该模型将阅读理...
关键词：中国法研杯 机器阅读理解 多任务联合训练 
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