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高等教育領域數字化綜合服務平臺
智慧政務的文本數據挖掘應用
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名
學院/所學專業
入學/畢業時間
學號
陳泳岐
計科院/計算機科學與技術
2019.9/2023.6
201931061097
三、指導教師
姓名
學院/所學專業
職務/職稱
研究方向
楊云
計科院/軟件工程
講師
數據庫應用
四、項目簡介
本次研究主要是在“智慧政務”等網絡留言平臺的基礎之上對大量留言數據進行分類、提取熱度并對留言的回復情況進行質量評價，構建出基于機器學習的自然語言處理平臺的一系列算法實現。主要包括三種算法，分別對應于政務留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發送到對應部門，問題處理之后，留言回復質量評價算法將官方人員的回復質量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應的關鍵詞展示給政務人員。
西南石油大學
2023-07-20
基于維基百科與文本的知識單元挖掘軟件
成果描述：本軟件面向文本，對知識單元關聯關系進行挖掘，從而實現對海量數據信息的合理利用?，F在已經能夠根據文本挖掘出文本所含知識單元對的對應關系，實現了從海量信息中的知識關系提取。市場前景分析：隨著計算機網絡的迅速發展和日益普及，因特網上的信息以指數增長。信息時代帶來了海量的數字化文本，日益積累的數據使得信息的獲取越來越困難。人們的時間和精力是有限的，面對如此巨大的數字資源，無法從大量數據中迅速而準確地找到有用的信息，因而需要自動化的抽取工具，來幫助人們檢索海量數據。與同類成果相比的優勢分析：本軟件相對于其他同類成果，自動化程度更高，挖掘關系的正確性有相對提高，對海量數據中知識單元關系的挖掘有很大的用處。
電子科技大學
2021-04-10
基于維基百科與文本的知識單元挖掘軟件
本軟件面向文本，對知識單元關聯關系進行挖掘，從而實現對海量數據信息的合理利用。現在已經能夠根據文本挖掘出文本所含知識單元對的對應關系，實現了從海量信息中的知識關系提取。
電子科技大學
2015-02-12
擾動挖掘裝置
本發明涉及挖掘根莖類作物的機械，尤其是一種擾動挖掘裝置。包括機架和電機，電機設置在機架上，其中，還包括減振限位機構、對行調整機構、控制機構和撓動挖掘機構，機架的前端設有對行機架，減振限位機構的上端固定在對行機架上，減振限位機構的下端連接有對行調整機構，對行調整機構上設有控制機構，機架中后部的下方設有撓動挖掘機構，撓動挖掘機構設置在機架上。其結構緊湊，提高了根莖類農作物的準確挖掘率。
青島農業大學
2021-04-13
多屬性文本自適應標注系統
成果描述：多屬性文本自適應系 統主要實現對每個未 知屬性的通信實體進 行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓練過程和預測過 程。 在訓練過程中，系統 根據用戶提供的已經 具有屬性的數據集、 用戶選擇的分類算法 所對應的參數進行訓 練，得到訓練模型。 在預測過程中，系統 根據用戶選擇的訓練 模型對未知屬性的數 據集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數據集 。（注：在訓練過程 中，用戶可以使用在 訓練數據集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數和分類算法 下模型對未知樣本預 測的性能的大致估計 。）市場前景分析：隨著互聯網的迅速發 展，Web頁面上的信 息量呈指數級急劇增 長，如何快速、準確 地從海量數據中抽取 出用戶真正需要的信 息已經成為互聯網對 科研工作者提出的嚴 峻挑戰。 屬性標注能夠將網頁 非結構化文本內容轉 化為結構化的屬性數 據，方便用戶查詢和 進一步分析使用；其 作為信息抽取的關鍵 一步，對提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意義。與同類成果相比的優勢分析：包括訓練和預測兩個 過程，實現對不同數 據集的自適應性屬性 標注； 特征選擇功能，可以 在訓練模型時，選擇 出對區分數據類別更 有用的特征詞，這樣 ，可以降低實體所對 應屬性的維度，從而 ，減少占用的內容空 間，提高計算效率； 交叉驗證功能，幫助 我們在訓練階段，就 可以了解參數和算法 的選擇，對屬性標注 時準確性的影響； 生成報告功能，可以 在訓練階段的交叉驗 證結束后，產生一個 訓練階段的報告，幫 助用戶更好地記錄實 驗數據、參數、時間 和準確性等信息； 評估功能，比較模型 標注結果與樣本真實 標簽的一致性、差異 性，以評價一個模型 的好壞。
電子科技大學
2021-04-10
多屬性文本自適應標注系統
多屬性文本自適應系統主要實現對每個未知屬性的通信實體進行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓練過程和預測過 程。 在訓練過程中，系統 根據用戶提供的已經 具有屬性的數據集、 用戶選擇的分類算法 所對應的參數進行訓 練，得到訓練模型。 在預測過程中，系統 根據用戶選擇的訓練 模型對未知屬性的數 據集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數據集 。（注：在訓練過程 中，用戶可以使用在 訓練數據集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數和分類算法 下模型對未知樣本預 測的性能的大致估計 。）
電子科技大學
2015-02-12
馬鈴薯挖掘收獲裝置
本發明提供了一種馬鈴薯挖掘收獲裝置，包括機架，設置在機架上的變速箱，以及用于挖掘馬鈴薯的挖掘鏟，挖掘鏟上連接有連接架；變速箱的動力輸出軸上連接有在動力作用下做偏心運動的偏心輪，偏心輪上偏離圓心處與連接架通過連接螺桿活動連接，偏心輪做偏心運動時帶動挖掘鏟做圓周運動，以松動待挖掘土壤；挖掘鏟包括鏟體，鏟體上間隔設置有多個開口，形成柵條狀，以減小鏟體的受力面積。該裝置通過設置柵條狀鏟體，減小了鏟體的受力面積，提高了鏟體的入土能力，提高了工作效率。
青島農業大學
2021-04-13
中文信息挖掘系統
跟蹤和監測行業發展情況對于企業的發展戰略與決策的制定具有重要的情報價值，也是企 業情報服務的核心內容，包括新產品的投資或投產情況、新技術的研發動向、新政策的推出等 相關信息的采集與加工處理。面對網絡及各種信息渠道來源的海量信息，企業需要智能化的系 統工具提升信息處理效率和情報產出質量。 本系統是一套自動信息挖掘分析系統，提供信息采集輔助及深層加工功能，支持情報咨 詢分析及情報分析等工作環節，可作為研發型企業的情報服務工作平臺，為企業情報管理、知 識累積提供解決方案。該系統突破現有競爭情報系統 (CIS) 所采用的自動分類、主題標引等粗 加工模式的局限，面向企業關注的信息內容，實現情報的細粒度、高精度抽取（抽取結構可定 制），自動完成從非結構化文本信息到結構化情報信息的轉換過程；同時，系統可通過對系統 歷史記錄的挖掘及反饋，建立信息抽取規則及模型，完成知識積累過程，實現系統自學習機 制，逐步提升系統的處理能力。
華東理工大學
2021-04-11
一種文本分類方法與設備
本發明涉及計算機技術領域，提供一種文本分類方法與設備，所述方法包括：S1，利用基于關鍵詞庫擴充的特征選擇規則，確定各目標文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類內均勻度和特征詞類間區分度的權重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權重；S3，利用最大權重融合算法，對同一目標文本的特征詞在不同文本類別中的權重進行權重融合運算，構建目標文本特征向量；S4，基于所述目標文本特征向量，利用多標記分類模型對所述目標文本進行分類。本發明提供的一種文本分類方法與設備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構建的效率，確保準確高效地對文本信息進行多標記分類。
中國農業大學
2021-04-11
撓動對行挖掘裝置
本實用新型涉及挖掘根莖類作物的機械，尤其是一種撓動對行挖掘裝置。包括機架和電機，電機設置在機架上，其中，還包括減振限位機構、對行調整機構、控制機構和撓動挖掘機構，機架的前端設有對行機架，減振限位機構的上端固定在對行機架上，減振限位機構的下端連接有對行調整機構，對行調整機構上設有控制機構，機架中后部的下方設有撓動挖掘機構，撓動挖掘機構設置在機架上。其結構緊湊，提高了根莖類農作物的準確挖掘率。
青島農業大學
2021-04-11