李实
- 作品数：13 被引量：206H指数：5
- 供职机构：东北林业大学信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金香港理工大学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理社会学更多>>
- 分布式实时仿真系统的调度管理研究
- 分布式实时仿真系统的构建过程中,对于系统的调度管理是非常重要的一部分工作,特别是实现各仿真子节点的交互通信、协调运行、同步性和实时性是其中的重点和难点.在以往的研究中以太网这种传输媒介由于常用的网络协议TCP/IP等技术...
- 李实
- 关键词：调度管理
- 文献传递
- 挖掘中文网络客户评论的产品特征及情感倾向被引量：70
- 2010年
- 为探索中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘,以帮助生产商和服务商改进产品、改善服务,提高竞争力,提出采用基于Apriori算法的非监督型产品特征挖掘算法,结合监督型情感分析技术,实现对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信息挖掘;并根据用户的关注权重将产品特征和情感倾向进行排列。采用几种从互联网下载的真实产品评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法的有效性。
- 李实叶强李一军罗嗣卿
- 关键词：数据挖掘情感分析
- 中文网络客户评论中的产品特征挖掘方法研究
- 过去十几年中，随着Internet技术应用的深化和扩展。越来越多的客户开始浏览大量的网络评论来了解产品和服务的口碑，帮助做出可靠的决策。同时网络客户评论作为反馈机制也帮助了生产者和销售商提升产品，改进服务从而获得竞争力。...
- 李实
- 文献传递
- 修正中文评论挖掘中产品特征词序的实验研究被引量：2
- 2012年
- 目前互联网已经成为信息和观点的交换主要媒介,因此也成为了手机用户对于产品观点的最佳来源。但是目前为止研究中文文本的评论挖掘问题的研究还比较少。为了进一步发展这一领域的研究,旨在从中文客户评论中得到用户关心的产品特征。方法基于关联规则理论中的Apriori算法。主要通过计算频繁特征项的各分量在文本中出现位置的概率,从而确定挖掘到的候选产品特征中词汇的语序,使挖掘结果满足中文的正规语法要求。采用因特网上的评论数据作为语料,通过实验结果表明所提出的方法使得中文评论中的产品特征挖掘性能有所提高。
- 李实陆光
- 关键词：WEB挖掘情感分析
- 建设银行哈尔滨NG支行对公业务转型营销策略的研究
- 作为国有四大商业银行之一，中国建设银行股份有限公司是一家规模实力较强，业务种类丰富，拥有庞大客户群体的综合商业银行。建设银行成立于二十世纪五十年代，是我国目前历史最为悠久的商业银行之一，也是我国第一批股份制改革试点的国有...
- 李实
- 关键词：对公业务营销策略SWOT分析
- “翻转+对分”混合模式在运营管理课程教学中的应用被引量：13
- 2017年
- 本文首先分析了目前运营管理课程教学中所存在的主要问题和原因,然后介绍翻转课堂和对分课堂,并分析将它们分别应用在运营管理课程教学中的优势和不足,最后阐述了"翻转+对分"混合教学模式在运营管理课程中的应用方案。
- 滕志霞李实王育英李禾
- 关键词：混合教学模式
- 联合多意图识别与语义槽填充的双向交互模型被引量：3
- 2024年
- 意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图和语义槽之间的关联性。考虑到话语中多个意图的信息可以引导语义槽填充,语义槽信息也可以帮助意图更好的识别,模型采用图注意力网络建立意图和语义槽之间的双向交互。具体的,将两个任务双向关联以便模型能够挖掘多个意图与语义槽之间的关系,同时引入两个任务的标签信息使模型能够学习到话语上下文和标签的关系,从而提高意图识别与语义槽填充的准确率,优化口语理解的整体性能。实验表明,模型在MixATIS和MixSNIPS两个多意图数据集上对比其他模型性能得到了显著提升。
- 李实孙镇鹏
- 中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究被引量：134
- 2009年
- 随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的主要特征,并有望进一步发现客户对这些特征的意见和态度.在英文世界中已经有学者开始对这一研究进行探索,然而由于语言结构等方面的差异,英文的研究成果尚无法直接应用于中文客户评论的挖掘中.本研究针对中文的特点,提出了面向中文的客户评论挖掘方法.该方法基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘.本研究采用通过互联网获得的针对手机、数码相机、书籍等5种产品的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.
- 李实叶强李一军RobLaw
- 关键词：关联规则数据挖掘
- 基于混合特征提取的判决预测模型
- 2021年
- 法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使用混合深度神经网络模型。现有研究只关注局部特征或全局特征,没有考虑到将二者结合。因此本文使用双向门控循环单元提取上下文特征,并结合注意力机制学习文本中词的重要性,使用胶囊网络克服卷积神经网络丢失空间信息的缺点,学习文本局部与全局之间的关系特征。同时由于刑期分类时分类粒度较大,导致辅助决策结果不够理想。为实现更加理想的分类效果,将刑期按年进行更加细粒度的分类,分为28类。实验结果表明,该混合模型比基线模型效果更好,在罪名预测和28类刑期预测准确率分别为98.88%和74.32%。
- 刘璐瑶李实
- 中文评论中产品特征挖掘的剪枝算法研究被引量：8
- 2011年
- 针对中文网络客户评论中的产品特征挖掘问题,提出一种基于Apriori算法的非监督挖掘方法。利用Apriori算法挖掘候选特征集合,设计邻近规则剪枝算法和最小独立支持度剪枝算法,并通过实验确定邻近规则距离值和最小独立支持度。实验结果表明,这2种剪枝算法均能有效提高产品特征挖掘的查准率和查全率。
- 李实李秋实
- 关键词：关联规则剪枝非结构化信息非监督学习
