上呼吸道感染后嗅觉障碍患者脑形态学与嗅觉功能相关性分析

目的 通过探究上呼吸道感染后嗅觉障碍脑灰质形态变化,得出上呼吸道感染后嗅觉障碍患者嗅觉中枢结构的影像学特点。方法 选取上呼吸道感染后嗅觉障碍的患者24例与嗅觉功能正常的健康对照受试者20例,通过基于体素的大脑皮质形态学体积测量(VBM)比较患者的大脑灰质和白质体积与对照组的差异。结果 上呼吸道感染后嗅觉障碍组患者TDI[气味察觉阈(T)、气味辨别能力(D)、气味识别能力(I)]总分(16.45±5.62)分,T为(2.33±0.93)分,D为(6.54±2.60)分,I为(7.58±3.22)分;嗅觉障碍平均时长为(19.00±6.33)个月;视觉模拟量表评分(VAS)为(7.79±2.41)分,与对照组比较均存在统计学差异(P<0.05)。上呼吸道感染后嗅觉障碍患者的大脑灰质总体积和嗅皮质体积明显小于对照组(P<0.05),大脑灰质总体积占全脑体积的比例和皮质厚度与嗅觉功能评分TDI值呈正相关(r=0.71,P<0.000 1;r=0.69,P=0.000 9)。结论 上呼吸道感染后嗅觉障碍患者大脑灰质总体积和嗅皮质体积减少,且嗅觉功能与大脑灰质体积比例及皮质厚度呈正相关。

考虑文本空间结构的单篇文本特征词排序方法

特征选择是文本挖掘领域中重要的基础性工作,能够为后续文本挖掘任务的顺利实施提供良好的数据处理方法和技术支持,而特征词排序是特征选择的关键环节.结合文本统计信息和结构信息以及流形排序思想,提出了一种新的特征词排序方法.通过构造原始文本中潜在的能够反映文本语义和结构信息的条件共现度词网络作为特征词间的流形结构,并以特征词的词频统计信息作为特征词初始权重,结合流形排序思想以及图学习理论进行特征词间的相似性学习,进而实现对特征词重要性排序.分别在公共语料集和补充语料集上与其它多种特征词排序方法进行数值实验对比,实验结果验证了方法的有效性.该方法拓宽了流形排序思想和图学习理论在文本挖掘领域的应用,也给单篇文本特征词排序提供了新的方法和策略.

基于λ-主动学习方法的中文微博分词

由于面向中文微博的分词标注语料相对较少，导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题，该文提出一种主动学习方法，从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点，在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数，以确保所选样例的多样性；同时，根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性，采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值；此外，用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外，还利用字向量自动计算当前字成为停用字的可能性作为模型的特征。实验结果表明：该方法的F值比基线系统提高了0．84％～1．49％，比目前最优的基于词边界标注（wordboundaryannotation，wBA）的主动学习方法提升效果更好。