融合宫颈细胞领域特征的多流卷积神经网络分类算法

细胞分类是宫颈癌计算机辅助诊断研究和应用的关键技术.针对通用深度学习分类算法在细胞分类中缺少领域知识指导这一局限性,提出一种基于数据驱动和宫颈细胞领域知识的多流卷积神经网络分类算法.文中算法以细胞和细胞核图像为输入,通过卷积神经网络提取图像特征,并根据宫颈细胞标准分级系统中领域知识提取人工设计特征,最后将上述2种特征进行拼接,并经过全连接层融合,构建适用于细胞分类的多流卷积神经网络.实验结果表明,文中算法在仅使用Alexnet作为基础网络的情况下,在Herlev宫颈细胞图像数据集上的正常与异常细胞的分类准确率达到99%,取得了该数据库上目前最好的分类结果;在Ideepwise数据集上,按照细胞学诊断报告的分级准确率为85%,相比单流网络提升3%.     

最大熵模型的事件分类

提出了一种基于最大熵模型的事件分类方法,该方法能够综合事件表述语句中的触发词信息及各类上下文特征对事件进行分类。对其中的两个关键问题:参数估计、特征模板与特征选择进行了详细论述,采用IIS算法学习模型参数,使用增量选择方法选择特征。应用该方法对人民日报语料中的职务变动、会见、恐怖袭击、法庭宣判、自然灾害五类事件进行了分类实验,结果表明,该方法的分类效果明显优于传统的分类方法。     

高分子水凝胶研究

水凝胶是一类具有广泛应用前景的高分子网络体系。高分子水凝胶的分类以及典型代表为出发点对研究现状进行了介绍,探讨了高分子水凝胶的发展趋势。     

事件信息抽取中语义角色标注研究

文本信息抽取是处理海量文本数据的手段,事件信息抽取是其中最具挑战性的任务之一.提出了一种基于条件随机场的语义角色标注方法,该方法以浅层句法分析为基础,把短语或命名实体作为标注的基本单元,将条件随机场用于句子中谓词的语义角色标注.应用该方法对"职务变动"和"会见"两类事件的事件要素及其语义角色进行标注,在各自的测试集上分别获得了77.3%和74.2%的综合指标F值.