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[发明专利]一种基于医学知识的查询扩展方法-CN201810290217.9有效
发明人： 胡琴敏;陈素;贺赟 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于医学知识的查询扩展方法，包括步骤：1）结合BM25，PL2，LM和TF‑IDF检索模型的检索结果，得到每个查询对应的前1000个相关文档；2）将查询的数目*1000的文档词向量化并求得每个查询和对应的前5个相关文档中每个句子的相似度，进行筛选；3）利用mesh词表映射得到剩下句子中的医学词；4）采用meshRank+DRF方法来计算每个候选词作为扩展词的概率；5）选择前k%的词作为查询的扩展词。本发明能够减少检索过程中术语不匹配的问题，从而提高检索的召回率和准确率。在挑选扩展词的过程中，通过句子相似度筛选出与查询相似的句子，再通过meshRank的方法以及DFR模型筛选出扩展词，从而减少错误的扩展词带来的噪音，因为错误的扩展词会降低检索的准确率。
一种基于医学知识查询扩展方法

[发明专利]多媒体数据推送方法及装置-CN201510060615.8有效
发明人： 胡琴敏;林欣;王智谨;陈晨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;华东师范大学
申请日： 2015-02-05 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06F16/435 文献下载
摘要：本发明公开了一种多媒体数据推送方法及装置，属于网络技术领域。方法包括：对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据；根据日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；在向用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和多媒体数据的时效信息；根据用户行为数据和时效信息，更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为用户推送多媒体数据。由于在多媒体数据推送时，还基于用户行为数据和时效信息更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息，所以可精确捕捉用户兴趣的变化趋势和多媒体数据的时效性变化，所以该种数据推送所参考的依据较为丰富，数据推送精准率较高。
多媒体数据推送方法装置

[发明专利]基于弹幕的视频推荐方法和装置-CN201810426715.1在审
发明人： 胡琴敏;陈嘉逸;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： H04N21/258 文献下载
摘要：本发明公开一种基于弹幕的视频推荐方法和装置，该方法包括：根据弹幕的语料，通过神经网络对语料的字向量和情感标签进行模型训练，并预测弹幕的情感；通过用户在视频中发布的弹幕，将用户构建为能够表示用户对各类视频的喜好程度的用户向量，其中用户向量的每一维表示用户对各类视频中一类的喜好程度；通过PV‑DM模型得到视频的文字介绍的第一向量，通过主题生成模型得到视频的弹幕的各隐含主题的分布的第二向量，第一向量和第二向量共同构建视频向量；根据用户相似度和视频相似度预测用户对视频的预测评分，将预测评分不小于预定阈值的视频推荐给用户，其中通过分别对用户之间的相似度和视频之间的相似度计算得分后，将得分加权得到预测评分。
向量视频视频推荐预测方法和装置相似度语料喜好相似度计算用户相似度模型训练情感标签神经网络文字介绍一维表示用户构建主题生成构建加权隐含发布

[发明专利]一种基于多层次的微博查询扩展方法-CN201510294437.5有效
发明人： 胡琴敏;陈琴;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层次的微博查询扩展方法，其特点是将原微博查询词对应的语料库PRF层和外部源的web层中提取关键词作为候选查询扩展词，将候选查询扩展词与原始微博查询语句合并作为标签集对PRF层中的文档进行标注，并利用Labeled LDA对标注的PRF文档进行语义建模，然后将来自不同源的候选查询扩展词和微博查询词映射到统一的语义层，挖掘出它们潜在的语义，并根据它们之间的语义相似度，过滤掉与微博查询词语义无关的候选扩展词，组成新的微博查询词进行更为精准的查询和检索。本发明与现有技术相比具有查询漂移少，检索效率高，准确性好，尤其将扩展词进行有效的整合，以达到最优的扩展效果，使查询结果能符合用户真实的信息需求。
一种基于多层次查询扩展方法

[发明专利]一种面向大众医疗决策的用户搜索方法-CN201510295494.5有效
发明人： 胡琴敏;宋扬;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大众医疗决策的用户搜索方法，其特点是利用维基百科抓取的医学数据，建立包括病状、病症以及相关的检测手段和治疗方案的医学词典，将扩展后的查询语句在医学词典里搜索出相关的医疗信息推荐给用户，以帮助用户了解疾病的检测和诊断以及治疗的临床医学决策。本发明与现有技术相比查询结果结合了客观事实和主管诊断，具有很强的可靠性，有效解决了用户查询语句短的问题，方法简便，准确性好。
医疗决策医学词典用户搜索抓取诊断查询结果查询语句客观事实临床医学维基百科医疗信息医学数据用户查询有效解决检测语句治疗搜索疾病主管决策帮助

[发明专利]医疗文本的检索方法、电子设备及存储介质-CN201810039291.3在审
发明人： 胡琴敏;王月瑶 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-01-16 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种医疗文本的检索方法、电子设备及存储介质，一种医疗文本的检索方法，包括如下步骤：S110：获取包含病症描述的文本，将所述文本作为初始查询项；S120：利用朴素贝叶斯模型对初始查询项进行分类，分类结果包括查询项缩减和查询项扩展；S130：保留分类结果为查询项扩展的初始查询项，并作为中间查询项；S140：利用伪相关反馈对所述中间查询项进行查询扩展，将扩展后的中间查询项作为优化查询项；S150：利用所述优化查询项在医疗文本数据库中进行文本检索。本发明提供的方法、电子设备及存储介质能够优化医疗文本的查询项。
查询项文本存储介质电子设备医疗检索分类结果优化贝叶斯模型伪相关反馈文本数据库查询扩展文本检索保留分类

[发明专利]一种基于形态和语义相似度的对话短文本聚类方法-CN201410235900.4有效
发明人： 胡琴敏;陈国梁;杨河彬;罗念;钟哲凡;裴逸钧 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2017-05-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于形态和语义相似度的对话短文本聚类方法，其中形态相似度采用字符串编辑距离相似度，语义相似度基于HowNet和WordNet知识库；在计算短文本相似度的时候引入短文本和词语的权重值。本发明在一定程度上解决对话短文本中包含一些不规整、输入错误噪音信息以及同义词、语义鸿沟的问题，从而相对与基于词袋向量的聚类方法有较大的提升。
一种基于形态语义相似对话文本方法

[发明专利]一种基于网络数据的电视剧点播量预测方法-CN201410255632.2有效
发明人： 胡琴敏;徐晓枫;陈国梁;杜泽宇;罗念;钟哲凡 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2014-06-11 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络数据的电视剧点播量预测方法，其特点是将抓取的微博数量和搜索次数以及与电视剧相关数据运用相关性分析和单变量线性回归计算得到初始特征集，然后对初始特征集采用逐步回归法得到X和Xb特征集，将X和Xb特征集采用多元线性回归法分别得到电视剧首播前、后的两个预测模型，然后按预测值的大小进行电视剧的排名预测。本发明与现有技术相比具有提前预测点播系统中电视剧未来一段时间内的集均点播量，预测结果有效的反映出电视剧的热门程度，方法简便，准确性好，能为视频运营商在电视剧播出版权购买决策上提供依据，对在线点播系统的吸引用户和增加广告点击量提供强有力的支持。
一种基于网络数据电视剧点播预测方法

[发明专利]基于上下文感知主题的查询表示及混合检索模型建立方法-CN201610634174.2在审
发明人：贺樑;陈琴;胡琴敏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2016-08-05 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文感知主题的查询表示及混合检索模型建立方法，包括如下步骤：步骤一：基于查询的关键词集合，获取查询的伪相关反馈文档，从伪相关反馈文档中选取与查询相关的上下文；步骤二：引入上下文感知主题模型，将上下文融入上下文感知主题模型中，基于语料库主题挖掘上下文窗口所隐含的主题信息，得到其相应的主题向量；步骤三：将查询以主题向量与关键词集合联合表示，基于主题向量和关键词集合，建立混合检索模型，得到最终的检索得分。
基于上下文感知主题查询表示混合检索模型建立方法

[发明专利]一种基于语音识别的医疗健康记录自动填写方法-CN201610634563.5在审
发明人： 胡琴敏;宋扬;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2016-08-04 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语音识别的医疗健康记录自动填写方法，包括：预先获取用于语音识别训练的训练集文件；调用深度神经网络语音识别模型，训练模型得到改进语音识别模型；调用条件随机场模型，训练条件随机场模型，得到信息抽取模型；输入待识别的语音数据，经改进语音识别模型自动识别后转换成文本数据；获取每个词的特征形成文本特征数据，对文本特征数据进行标注，得到文本特征数据中每个词语的标签，根据标签将每个词语录入相应的数据中，得到自动填写的记录。本发明与现有技术相比自动填写的结果结合了客观事实和主管诊断，具有很强的可靠性，有效的将医务工作者从手动填写病人健康记录的繁琐工作中解放出来，方法简便，准确性好。
一种基于语音识别医疗健康记录自动填写方法

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