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EntropyRank：基于主题熵的关键短语提取算法 下载：90 浏览：500

尹红 陈雁 李平 《中文研究》 2019年7期

摘要:
关键短语提取是自然语言处理领域的一个重要子任务，其目的是自动识别出文本中的重要短语，现有方法主要强调词语间相关关系和词语自身影响力会影响关键短语提取效果。考虑到关键短语应准确地表示文档主题这一特点，该文提出一种基于主题熵的关键短语提取算法。该算法利用隐含狄利克雷分布训练文档和词的主题分布，并结合两个主题分布来表示特定文档下的词主题分布，然后计算词主题分布的信息熵即主题熵来表示词语自身影响力，最后在词共现网络上使用随机游走方法计算每个候选短语的得分。在6个公开数据集上的实验结果表明，与现有的无监督关键短语提取算法相比，该算法在F1指标上能提高2.61%～6.98%。

基于认知诊断理论编制“减数分裂”测试卷 下载：74 浏览：475

陈雁庄1 李娘辉1 苏科庚2 《生物学报》 2020年1期

摘要:
基于认知诊断理论,以高中生物学"减数分裂"测验的编制为例,探索生物学测验编制的方法。首先,结合普通高中生物学课程标准和高考试题,依据布卢姆教育目标分类法,构建生物学"减数分裂"认知属性模型;其次,基于Q矩阵理论编制预测卷,并运用认知诊断模型中的Dina模型估计项目参数和学生对各认知属性的掌握概率,为教师修正试题和采取针对性的补救教学提供指导。

应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法 下载：73 浏览：505

张禄1 孙舟1 王伟贤1 李香龙1 周杨1 黄其进2 陈雁2 《电力研究》 2018年11期

摘要:
针对电动汽车公共充电设施的建设规划问题,以充电设施的建设数量满足电动汽车的充电需求为目标,建立电动汽车充电需求预测模型。采用基于充电电量曲线聚类的分群预测方法,应用霍普金斯统计量评估曲线聚类趋势,结合肘方法(elbow method)来选择合理的聚类数;考察各类典型充电电量曲线趋势和扰动方面的特征并选取适用的预测算法(Holt-Winters指数平滑、ARIMA模型),有效提高了电动汽车充电需求预测的准确性。采用某市15个行政区县的电动汽车充电数据进行实例分析,分析结果表明,利用此模型对电动汽车公用充电设施的充电需求进行预测,准确量化公共充电设施的建设规模,提高了公共充电设施投放的针对性。

柴胡-白芍药对干预大鼠抑郁症模型的血清代谢组学研究 下载：86 浏览：515

​张洪财1陈雁雁2王文姌2付新3 《中医研究杂志》 2018年5期

摘要:
基于UPLC/Q-TOF-MS技术对大鼠抑郁模型血清代谢组学进行研究,寻找与柴胡-白芍药对干预抑郁症关联的生物标志物,探索该药对抗抑郁作用机制。方法:SD大鼠,采用CUMS方法造模,通过糖水偏爱率和摄食量实验评价。建立模型成功后,随机分成柴胡-白芍药对组、氟西汀阳性药组、模型组、空白组。末次给药后,眼眶取血收集血清样品。样品通过UPLC-MS分析,采集数据用Masslynxv4.1进行PCA分析。结果:模型组与空白组对比,色氨酸、尿酸、胆酸、溶血磷脂酞胆碱发生明显变化,给予氟西汀或者药对后,代谢物组发生变化并具有回调作用,推测潜在的标志物可能是上述内源性代谢物。结论:柴胡-白芍药对可能通过调控氧化应激、脂类代谢、氨基酸代谢来实现抗抑郁作用。
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