刘蕾

作品数：6被引量：27H指数：3
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供职机构：江西中医药大学计算机学院更多>>
发文主题：中医药信息偏最小二乘法抽取模型关系抽取记忆网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》《中国中西医结合杂志》《计算机工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江西省研究生创新基金江西省自然科学基金更多>>
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基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型被引量：12
《计算机应用研究》2019年第12期3744-3747,共4页罗计根 杜建强 聂斌 熊旺平 刘蕾 贺佳 
国家自然科学基金资助项目(61363042,61562045,61762051);江西省科技厅重大研发计划资助项目(20171ACE50021);江西省科技厅重点研发计划资助项目(20171BBG70108);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2017-S349)
为解决采用softmax作为长短期记忆网络分类器导致实体关系识别模型泛化能力不足,不能较好适用中医实体关系抽取等问题,提出一种融合梯度提升树的双向长短期记忆网络的关系识别算法(BILSTM-GBDT)。先采用word2vec对中医文本进行向量化表...
关键词：关系抽取 长短期记忆网络 梯度提升树 注意力机制 中医文本 
基于特征子集相关度和偏最小二乘法的特征选择策略被引量：1
《江西中医药大学学报》2019年第2期88-91,124,共5页刘蕾 杜建强 朱志鹏 聂斌 罗计根 贺佳 喻芳 余日跃 
国家自然科学基金项目(61363042;61562045;61762051);江西省重点研发计划重点项目(20171ACE50021);江西省普通本科高校中青年教师访学基金项目(赣教办函[2016]169号);江西中医药大学校级研究生创新专项资金项目(JZYC17S035)
在中药方剂的量-效关系分析中,需要寻找药理指标(因变量)受哪些血液指标(自变量)影响。本文提出一种基于特征子集相关度和偏最小二乘法的特征选择策略,利用特征子集相关度对药理指标进行评估预选出特征子集,然后将其放入偏最小二乘法中...
关键词：特征选择 偏最小二乘法 特征子集相关度 Pearson相关系数 中医药信息 
一种面向属性的约束概念格构造算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2017年第11期2580-2585,共6页刘博 杜建强 刘蕾 罗计根 曾青霞 聂斌 
国家自然科学基金项目(61363042;61562045)资助;江西省自然科学基金重大项目(20152ACB20007)资助;江西省重点研发计划重点项目(20171ace50021)资助;江西省高校科技落地计划项目(LD12038)资助;江西省研究生创新基金项目(YC2015-S350)资助
约束概念格是一种数据分析的一种有效工具.在其构造的过程中,判断节点是否满足约束条件是导致格的构造效率低下的原因之一.约束概念格是针对用户所关心的属性建格,传统的概念格生成算法都是基于对象的渐进式算法,而基于属性增加的概念...
关键词：约束概念格 属性 约束条件 构造算法 
基于中医证型知识库的辨证模型研究被引量：5
《中国中西医结合杂志》2017年第11期1392-1395,共4页张鑫 查青林 杜建强 聂斌 刘博 刘蕾 
国家自然科学基金资助项目(No.61363042;No.61562045);江西省高校科技落地计划(No.LD12038);江西省研究生创新基金项目(No.YC2014-S278)
目的研究一种基于中医证型知识库的辨证模型,为计算机辅助辨证提供模型支持。方法在"对象—属性—属性值"三元组(OAV)证型知识规则表示方法的基础上,依据关联规则算法计算症状体征—证型的置信度,以证型为基准进行归一化处理后的置信度...
关键词：“对象—属性—属性值”三元组 中医证型 置信度 辨证模型 权值 中医药信息 
融合模型树的偏最小二乘法的中医药分析研究
《中国新药杂志》2017年第17期1997-2002,共6页杜建强 喻芳 聂斌 朱志鹏 刘蕾 
国家自然科学基金项目(61363042);国家自然科学基金项目(61562045);江西省自然科学基金重大项目(20152ACB20007);江西中医药大学校级研究生创新专项资金项目(JZYC16S05)
中医方药呈现多靶点、多成分、多药效指标等特点,决定了中医药数据具有多自变量、多因变量和非线性的特征。偏最小二乘法(PLS)以其内部交叉核验的本质,难以满足中医药非线性的特性,而模型树在回归建模时,由多个多元线性片段组成,对非线...
关键词：偏最小二乘法 非线性 中医药信息 模型树 
基于二阶HMM的中医诊断古文词性标注被引量：8
《计算机工程》2017年第7期211-216,共6页刘博 杜建强 聂斌 刘蕾 张鑫 郝竹林 
国家自然科学基金(61363042;61562045);江西省高校科技落地计划项目(LD12038);江西省研究生创新基金(YC2015-S350)
针对传统隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注存在捕获上下文信息有限的问题,提出一种改进的二阶隐马尔可夫模型。该模型考虑上下文联系,精确标注中医诊断文本。对训练过程中出现数组下溢的问题,采用生词处理及增加比例因子的方法对其加以修...
关键词：中医诊断古文 词性标注 上下文联系 比例因子 二阶隐马尔可夫模型 生词处理 
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