基于遗传算法的综合答案抽取及评价方法

在答案抽取过程中,需要对答案候选集按句子的相似度进行排序,抽取出相似度大于阈值的答案,为了提高答案抽取的各项指标并使之更均衡,提出了一种综合答案抽取和评价的方法。通过对句子的多个特征进行分析,在综合这些答案抽取算法的基础上,对答案的准确率和召回率的评价指标综合考量。实践证明遗传算法是一种简单有效的优化算法,应用遗传算法对句子相似度特征权重做优化,使权重的分配更加合理,从而计算结果达到最优。

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义。文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成。文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度。

基于项目近邻的约束概率矩阵分解算法

在个性化推荐领域,协同过滤是目前最为成功应用最为广泛的推荐技术之一。约束概率矩阵分解算法便是一种基于模型的协同过滤算法,它能有效地面对推荐系统中遇到的海量数据问题,保证推荐的实时性。然而,传统的约束概率矩阵分解算法并没有考虑用户或者项目之间的关系,使得算法的推荐质量受到影响。为进一步提高算法推荐的质量,文中在约束概率矩阵分解算法模型的基础上引入项目近邻关系,通过结合从项目简介中提取的固有特征和用户评定的标签特征两方面信息来确定项目的最近邻居集合,并将该邻居集合融合到基于约束的概率矩阵分解模型中产生推荐。通过在真实的数据集上的验证结果表明,该算法能够更有效地预测用户对项目的评分,提高算法的推荐精度。

全程健康教育管理在妊娠糖尿病患者中的应用

目的探讨全程健康教育管理在妊娠糖尿病患者中的应用。方法纳入60例妊娠糖尿病患者进入研究并将其随机分设为两组,对照组和观察组各30例。对照组应用常规健康教育,观察组实施全程健康教育。对两组干预效果进行评价。结果干预前,两组FPG、2hPBG、HbA1c比较差异不大(p>0.05);干预后,观察组FPG、2hPBG、HbA1c较对照组低(p<0.05)。干预前,两组信息素养得分比较差异不显著(p>0.05);干预后,观察组信息能力、沟通能力、应用能力三个维度得分和总分均较对照组更高(p<0.05)。与对照组相比,观察组妊娠期高血压、巨大儿发生率更低(p<0.05);两组剖宫产、早产、新生儿低血糖对比差异不显著(p>0.05)。结论对妊娠糖尿病患者实施全程健康教育管理,可以提高患者的健康素养评分及血糖控制效果,减少不良妊娠结局发生。

基于多媒体的术前访视对剖宫产患者合理使用镇痛泵的影响

目的:探讨基于多媒体的术前访视对剖宫产患者镇痛泵知识掌握情况及不良反应的影响.方法:选取2020年12月—2022年6月在浦城县医院剖宫产手术患者98例作为研究对象,按数字抽签方式分为对照组、实验组,各49例.对照组实施常规术前访视,实验组实施基于多媒体的术前访视.比较两组镇痛泵知识掌握情况、镇痛泵使用情况、术后疼痛程度及镇痛泵相关不良反应.结果:观察组镇痛泵知识掌握优良率高于对照组(P<0.05);观察组镇痛泵留置时间短于对照组,镇痛泵按压次数、镇痛泵用药剂量少于对照组(P<0.05);观察组各时点VAS评分略高于对照组,但差异无统计学意义(P>0.05);观察组镇痛泵相关不良反应发生率低于对照组(P<0.05).结论:对剖宫产患者实施基于多媒体的术前访视,能提高其对镇痛泵知识的掌握度,从而合理使用镇痛泵,在保障术后镇痛效果同时,减少不良反应发生.