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利用可信反事实的不平衡数据过采样方法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 165-171页

作者：高峰宋媚祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221000

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采... 详细信息

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采样的插值法,更能充分挖掘数据中的边界决策信息,从而为分类器提供更多的有用信息,提高分类性能。在9个来自KEEL与UCI的不平衡数据集、5种不同分类器(SVM、DT、Logistic、RF、AdaBoost)上与4种传统过采样方法(SMOTE、B1-SMOTE、B2-SMOTE、ADASYN)进行了大量对比实验,结果表明,所提方法具有更高的AUC值、F1值和G-mean值,可以更为有效地解决类不平衡问题。

关键词：不平衡数据集分类器过采样反事实(CF)

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基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体识别

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：李准宋媚祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院

基于提示学习的方法在处理少样本句子级分类任务时效果较好，然而在处理字符级的命名实体识别任务时，现有采用枚举手动构建提示模板的方法，效率低下且性能不稳定。针对此问题，本文提出基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体... 详细信息

基于提示学习的方法在处理少样本句子级分类任务时效果较好，然而在处理字符级的命名实体识别任务时，现有采用枚举手动构建提示模板的方法，效率低下且性能不稳定。针对此问题，本文提出基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体识别方法。第一阶段网络，创新性地引入文本生成模型T5，利用提示学习的思想，将文本生成任务改造为完形填空的形式以自动生成提示模板；第二阶段网络，使用当前主流的BERT-BiLSTM-CRF网络架构进行训练。本文通过消融实验，探讨了提示模板更合理的嵌入方式，在Weibo、Resume和MSRA语料库上实验结果F1值达到了73.58%、96.63%和95.67%，在多组对比实验中效果均为最优，表明了该方法可有效提升少样本中文命名实体识别的效果。

关键词：深度学习命名实体识别大语言模型提示学习文本生成少样本

基于PathSim的MOOCs知识概念推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2049-2064页

作者：祝义居程程郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台,为推进现代教育发挥关键作用。然而,减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性:交互数据稀疏;难以扩展到大型推荐任务上;用户需求不单由用户喜好决定,还受到不同教师、课... 详细信息

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台,为推进现代教育发挥关键作用。然而,减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性:交互数据稀疏;难以扩展到大型推荐任务上;用户需求不单由用户喜好决定,还受到不同教师、课程影响;以统一的方式对课程学习事件中不同类型实体及关系进行建模并不妥靠。基于此,引入相关性度量,依据全图结构信息计算各边权重,提出采用相关性度量算法PathSim进行邻域采样的知识概念推荐模型PathSimSage。各实体间相关性得分可在本地离线计算,将神经网络与传播过程分离,保证神经网络的堆叠层数和传播过程的独立性,大幅减少模型所需训练时间。在公开的MoocCube数据集上进行了综合实验,PathSimSage降低了不相关的信息甚至噪声的影响,解决随机游走采样所引发的高度节点偏差问题,并在一定程度上缓解了过平滑效应。

关键词：大规模开放在线课程图神经网络个性化课程推荐图卷积基于元路径的子图相似性度量

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2024年

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州工程学院信息工程学院南京大学计算机科学与技术系

深度强化学习是目前信息物理融合系统（Cyber Physical System， CPS）决策中常用的一种方法。然而，当面对未知环境和复杂任务时，基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题，提... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统（Cyber Physical System， CPS）决策中常用的一种方法。然而，当面对未知环境和复杂任务时，基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题，提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。首先，提出了时空规则通信顺序进程(Combination-Space Rule Timed Communicating Sequential Process， CSR-TCSP)对系统进行建模，并结合时空规约语言(Spatio-Temporal Speci?cation Language， STSL)和模型检测工具FDR(Failure Divergence Refinement)对进程代数模型进行验证。其次，利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构，提出了时空规则奖励状态机(Spatio-Temporal Rule Reward Machine， STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外，为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性，设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。最后，通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例，证明本文所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

拉贝洛尔低分子肝素联合治疗对妊高症患者凝血功能及妊娠结局的影响

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中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生 2024年第8期 0070-0073页

作者：祝义婷定州市妇幼保健院河北保定073000

讨论妊高症拉贝洛尔联合低分子肝素治疗方案。方法将2022年5月至2023年4月期间我科治疗的90例妊高症患者,采取抽签的方式随机形成单一用药组(A组)与联合用药组(B组),A组应用拉贝洛尔治疗,B组应用拉贝洛尔联合低分子肝素治疗,对比效果... 详细信息

讨论妊高症拉贝洛尔联合低分子肝素治疗方案。方法将2022年5月至2023年4月期间我科治疗的90例妊高症患者,采取抽签的方式随机形成单一用药组(A组)与联合用药组(B组),A组应用拉贝洛尔治疗,B组应用拉贝洛尔联合低分子肝素治疗,对比效果。结果治疗后B组血压、妊娠结局、凝血指标、自我血压管理能力及不良反应发生情况均优于A组。结论拉贝洛尔联合低分子肝素治疗妊高症效果较好,具有推广价值。

关键词：拉贝洛尔低分子肝素妊高症凝血功能妊娠结局

妊娠期糖尿病采取门冬胰岛素、地特胰岛素联合治疗对血糖控制、睡眠及母婴结局的改善效果

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2024年第8期 0098-0101页

作者：祝义婷定州市妇幼保健院河北保定073000

探讨对妊娠期糖尿病产妇实施联合胰岛素药物治疗对保障妊娠安全所发挥的作用。方法将单一应用门冬胰岛素治疗的患者设置为对照组,将门冬与地特胰岛素联合治疗的患者为研究组,每组44名患者。在治疗后,统计以下指标数据:孕妇血糖指标;睡... 详细信息

探讨对妊娠期糖尿病产妇实施联合胰岛素药物治疗对保障妊娠安全所发挥的作用。方法将单一应用门冬胰岛素治疗的患者设置为对照组,将门冬与地特胰岛素联合治疗的患者为研究组,每组44名患者。在治疗后,统计以下指标数据:孕妇血糖指标;睡眠评分及母婴结局。结果经治疗,研究组孕妇血糖控制效果好,睡眠质量改善好,母婴结局更好,各项数据统计相较于对照组形成对比,P<0.05。结论对于妊娠期糖尿病孕妇的血糖控制,建议将门冬胰岛素与地特胰岛素联合遵医嘱应用,调节孕妇在妊娠期间的代谢状态,提高睡眠质量,减少不良母婴结局的发生风险。

关键词：妊娠期糖尿病地特胰岛素门冬胰岛素血糖母婴结局

空气压力波循环治疗仪在预防剖腹产术后患者下肢深静脉血栓形成中的应用

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中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生 2024年第7期 0149-0152页

作者：祝义婷定州市妇幼保健院河北保定073000

为了预防剖宫产术后出现下肢深静脉血栓并发症,探究应用空气压力波循环治疗仪所发挥的作用。方法以106例剖宫产分娩产妇作为分析对象,分为两组。对照组仅进行产后按摩护理,研究组则增加应用空气压力波循环治疗仪。在治疗护理后,观察术... 详细信息

为了预防剖宫产术后出现下肢深静脉血栓并发症,探究应用空气压力波循环治疗仪所发挥的作用。方法以106例剖宫产分娩产妇作为分析对象,分为两组。对照组仅进行产后按摩护理,研究组则增加应用空气压力波循环治疗仪。在治疗护理后,观察术后并发症、产妇凝血指标及术后恢复情况多项指标,统计数据后对比差异性。结果经统计检验,研究组凝血指标优越,术后并发症少,恢复快速,相较于对照组形成差异性,P<0.05。结论建议在剖宫产后的常规按摩基础上,增加使用空气压力波循环治疗仪来预防下肢静脉血栓的发生,改善术后产妇的凝血状态,促进康复。

关键词：剖腹产下肢深静脉血栓空气压力波循环治疗仪

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反绎学习支持下的自动问答及其应用

计算机工程与应用 2024年第17期60卷 139-147页

作者：张鹏郝国生王霞许文阳祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省思维驱动智能研究院江苏徐州221000

自动问答技术可以为用户提供快速且准确的信息检索和问题解答服务。然而,目前常见方法生成的答案存在不准确和不完整的问题,以及实体识别和关系抽取效果不准确,且答案不够自然。为此,提出基于反绎学习的自动问答方法,使用基于知识图谱... 详细信息

自动问答技术可以为用户提供快速且准确的信息检索和问题解答服务。然而,目前常见方法生成的答案存在不准确和不完整的问题,以及实体识别和关系抽取效果不准确,且答案不够自然。为此,提出基于反绎学习的自动问答方法,使用基于知识图谱的问答推理优化基于生成的问答,进一步从整体的反绎学习框架角度来优化实体识别和关系抽取方法,并将所提方法应用于《数据结构》课程的学习。结果表明,基于反绎学习的自动问答方法,可以改进基于生成的问答和基于知识图谱的问答两者的不足,提高问答系统的准确性。

关键词：自动问答反绎学习知识图谱问答生成式问答

时序因素对即时软件缺陷预测性能影响的实证研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：张雨于巧祝义姜淑娟张淑涛江苏师范大学计算机科学与技术学院中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐矿能源股份有限公司

即时软件缺陷预测是针对开发者提交的代码变更是否存在缺陷进行预测。近年来，由于其细粒度、即时性、易追溯的特点，即时软件缺陷预测成为了缺陷预测领域的研究热点。代码变更提交具有时间特性，然而，现有研究大多忽略了时序因素对即... 详细信息

即时软件缺陷预测是针对开发者提交的代码变更是否存在缺陷进行预测。近年来，由于其细粒度、即时性、易追溯的特点，即时软件缺陷预测成为了缺陷预测领域的研究热点。代码变更提交具有时间特性，然而，现有研究大多忽略了时序因素对即时软件缺陷预测的影响。因此，探究代码变更提交时间对即时软件缺陷预测性能的影响规律具有重要意义。探究了时序因素对项目内和跨项目即时软件缺陷预测性能的影响，采用随机森林、CNN和XGBoost三种模型在9个即时软件缺陷预测数据集上展开了实证研究。研究结果表明:在项目内缺陷预测中，训练集与测试集时间越接近，模型性能越好；与非时序场景相比，时序场景下的跨项目缺陷预测与项目内缺陷预测的性能差距更小。因此，在即时软件缺陷预测研究中应该充分考虑时序因素的影响，在进行训练集的选择时应优先考虑与测试集时间相距较近的数据集。

关键词：即时软件缺陷预测时序因素跨项目缺陷预测