基于得分归一化和系统融合的语音关键词检测方法

为了有效利用不同关键词检测系统的互补性,解决不同系统检测结果置信度得分不在同一范围的问题,提出了一种基于得分规整和系统融合的语音关键词检测方法。首先,为了克服连续语音识别系统中因剪枝错误而引起的关键词丢失问题,应用了关键词相关的软Beam宽度剪枝策略裁剪词图;其次,在系统融合前采用得分归一化方法,使得不同系统关键词检测结果置信度得分在同一范围;最后,通过系统融合处理将不同系统的关键词输出进行整合,得到最终的关键词检测结果。实验结果表明,经过得分归一化处理后,关键词检测性能的实际查询词权重代价(Actual term-weighted value,ATWV)平均相对提升30%;系统融合后关键词的检测性能,相比于得分归一化处理后的最佳单一系统,得到了10%的提升。

医学课程教学中理论与实验成绩加总计算方法的讨论

学生的考试成绩应能客观真实的反映出学生对一门课程的掌握程度,通常成绩评价的总体原则要看理论和实验成绩加总后是否达到60分及格分数线,这种简单加总计算中存在着互补问题,并不是按规定的权重比例判断的。探讨科学合理的计算方法,有利于对学生成绩的真实评价,也将带动教学质量的提高。

电子病历质量实时监控评分方法

本文阐述了电子病历质量实时监控评分需要具备的4个条件:①建立病历质量实时监控方法;②建立病历文书智能判别方法;③建立病历等级评判标准;④建立病历评分数学模型。介绍了病历质量实时监控评分的流程、统计方式和作用,对该方法的先进性、实用性、操作性和局限性进行了客观的评价。

基于内容和结构的数据库关键词检索排序策略

关系数据库关键词检索技术是数据库领域的一个研究热点。针对关系数据库关键词检索系统中的结果排序问题,提出一种新的排序策略,该策略同时考虑结果的内容信息和结构信息,用节点权重衡量内容信息,边权重衡量结构信息。将节点划分为关键词节点和非关键词节点,引入直接匹配度和间接匹配度分别定义查询结果的两类节点与查询关键词之间的内容匹配度。最后结合节点权重和边权重,给出评分函数。实验结果表明,该策略可以有效地对结果进行排序,验证了其合理性和有效性。

APACHEⅡ评分在制定ICU患者护理干预措施中的应用研究

目的探讨APACHEⅡ评分在制定ICU患者护理措施中的应用价值。方法将67例ICU患者随机分为观察组(37例)和对照组(30例)。观察组每天进行APACHEⅡ评分,并根据评分结果进行护理人员配置和实施护理措施;对照组按护理级别行常规护理。比较两组住ICU时间、医疗费用、住院期间并发症发生率;护士对护理资源配置的满意度和患者对ICU护理工作的满意度。结果观察组住ICU时间、医疗费用、并发症发生率均显著低于对照组(均P<0.05);患者对护理工作的满意度以及护士对护理资源配置的满意度均显著高于对照组(P<0.05,P<0.01)。结论APACHEⅡ评分的应用可以更好地指导ICU资源的合理配置,实施相应的护理措施,从而提高护理质量及患者对护理工作的满意度。

用VB设计考试成绩计算器

成绩统计是教学中的重要环节之一,但复杂而紧张的统计工作常常使教师们深感劳累。用VB设计 一个成绩统计的计算器,把大家从繁琐的手工统计中解放出来。

基于离散HMM的非特定人关键词提取语音识别系统

设计了一个基于离散隐含马尔可夫整词模型的非特定人汉语小词表关键词提取语音识别系统,提出一种基于对前向、后向搜索得到的关键词假设做二次识别的置信度策略.将该置信度用于关键词提取系统的说话验证,得到了良好效果.

从学分分布看卫技人员接受继续医学教育的途径及其差异

目的:探讨终身教育体系下卫生类专业技术职称晋升人员获取继续医学教育学分的途径及其差异。方法:对114名参加2003年度卫生类专业技术职称晋升的人员,接职称类别分为初晋中级医技、初晋中级护理,中晋副高级医技、中晋副高级护理以及副高晋升正高级医技人员共5大类别,计算各类人员所获的学分及其途径。结果:(1)各类人员所获学分均值为30.6-44.0,并以I类学分为主;(2)在所有类别晋升人员中,发表论文所占总学分的百分比为第1位:(3)在第2位学分构成中,初级护理人员为杂志继续教育,其他类别人员均为参加学术会议:(4)在第3位学分中,初级医技和初级护理人员为参加在职学历教育,其他人员为参编专著;(5)科研成果、科研立项学分在总分中所占比重最少,均为0.1％,其次为外出进修,仅占0.7％。结论:发表论文、参加学术会议、杂志继续教育及在职学历教育、参加专著是医务人员获得继续教育学分的主要途径,通过科研立项与成果以及到国外进修获得学分有待于加强。

Web数据库关键字查询结果排序方法

为提高现有关键字查询结果的准确性,提出一种基于信息检索排序模型的关键字查询结果排序方法,该方法根据查询关键字在查询结果元组树和数据库中出现的频率来衡量查询结果的相关度,考虑了查询结果元组树中文本属性所包含字符串长度对排序分值的影响,使评分函数的计算更为合理.研究结果表明:提出的关键字查询结果排序方法的排序准确性高于现有典型排序方法,具有较高执行效率.

基于关键词注意力的细粒度面试评价方法

海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础.随着目前全球疫情的蔓延,网络在线面试的需求程度上升,对智能面试评价工具的需求也随之上升.结构化面试中,面试官需要依据评价标准,观察面试者所做的回答,并形成面试者人格特性、沟通技能以及领导力等方面的画像评估,以此判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配.其中人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法,因为人格特性影响着人们的语言表达、人际交往等多个方面,是辅助面试官决策该面试者是否符合其应聘岗位需求的重要参考.基于此,提出了基于循环神经网络长短期记忆(long short term memory,LSTM)以及关键词-问题注意力机制的多层次(hierarchical keyword-question attention LSTM,HKQA-LSTM)细粒度面试评价方法,旨在针对面试者的不同人格特性维度进行打分,并据此得到综合面试得分.首先,通过引入关键词注意力机制有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词句;然后,在此基础上采用了关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制,充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征,对人格特性进行准确预测;最后通过融合人格特性得到具有较高解释性的面试综合评价结果.基于真实面试场景数据的实验结果表明,该方法能有效地评价面试者的不同人格特性得分,并准确地预测面试者总体得分.

结合学科同义词与词向量的相似度评分算法

为实现主观题自动评分,提出结合学科同义词与词向量的相似度评分算法。以地理学科为背景,通过提取学科知识信息,建立地理词典,将其引入Word2vec模型中训练词向量,构建地理语料库;针对同义词词林对学科同义词识别不准确的问题,建立地理同义词词库;基于词性提出一种关键词提取及权重分配算法,在文本相似度计算中融入学科知识背景,依据词语相似度建立语句相似度的可信值,实现相似度评分算法。实验结果表明,该方法与教师评分趋势基本一致,评分准确率达到了88.82%。

图关键词提取中的短语评分方法

基于图的关键词提取中,关键短语提取阶段候选短语的评分方法易受单词的评分结果与短语长度的影响,为此提出一种结合短语频率信息与位置信息的评分方法。使用候选短语内含单词评分之和的平均值消除短语长度的影响,利用候选短语出现的次数与位置计算频率权重和位置权重,增强候选短语的最终得分。实验结果表明,提出方法在KDD、WWW、SIGIR数据集上的各项评估指标相对于传统的方法有明显的提升,验证了模型的有效性。

文本挖掘技术在金融机构客户服务中的应用

目前,各大金融机构在日常运营过程中,会产生大量非结构化的语音或文本数据,在这些数据中往往蕴含了用户对企业产品、营销活动等最真实的反馈信息.然而,运营部门对这些数据的分析、挖掘主要依赖人工处理,工作量大,时效性不高,基于文本挖掘技术的智能化分析与挖掘能力,不仅会显著降低运营部门的日常运营成本,还能大大提升公司营销活动、产品设计的运营水平.笔者首先分析了企业运营过程中产生的文本表达特征,提出基于用户数据否定窗口的用户关键意图抽取方法,对运营文本数据进行预处理,然后采用聚类算法对数据进行归类,并提出基于关键词连接矩阵的聚类合并算法,对聚类结果进行二次合并,最后提出基于关键词评分的聚类摘要自动提取模型,抽取类簇的描述信息.最后,使用62、双12等重大营销活动期间的网络客服对话数据对模型进行验证,取得良好的效果.

带预算约束和质量分的关键词广告

本文主要研究了带预算约束和质量分的关键词广告,在有质量分的情况下,给出了广告主预算的两个临界值,一个是无预算约束的对称纳什均衡报价向量可能成为有预算约束的对称纳什均衡预算的最小值,另一个是任一无预算约束的对称纳什均衡报价向量都是有预算约束的对称纳什均衡预算的最小值。而且广告主预算的两个临界值都与质量分无关。

非线性随机效应模型的异方差性检验

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征．在该模型中,随机误差的方差包括受试群体内部及受试群体之间两项方差．Ｚｈａｎｇ和 Ｗｅｉｓｓ ２０００年研究了线性随机效应模型的异方差检验,本文对非线性随机效应模型,分别讨论了群体内、群体间和多变量的异方差性的检验问题,得到了检验的ｓｃｏｒｅ统计量,并讨论了三种情形下,相应的ｓｃｏｒｅ函数之间的关系．最后给出一个数值例子说明上述方法的有用性．

海事适任评估中主观题自动评分技术研究

【目的】针对海事领域适任评估中主观题评分工作量大,易受阅卷人主观意向影响导致评分不客观的问题,构建一套针对海事领域的主观题自动评分系统。【方法】首先,采用依存句法分析加权TextRank算法提取关键词;其次,融合句向量、核心词、句法成分及依存结构判断学生答案和标准答案的相似度;然后,建立海事专用否定词集判断学生答案与标准答案的语义对立关系;最后,给出较为客观的评分。【结果】通过多组不同主观题进行测试,实验结果表明系统评分与人工阅卷的平均分差为0.21,偏差率为4.20%。【局限】对较长且结构复杂的语句处理效果不够理想。【结论】提出的主观题自动评分算法在海事适任评估主观题阅卷中总体效果较好。