基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统的设计与实现
这是一篇关于结论生成,摘要生成,知识图谱,生成重复的论文, 主要内容为PET/CT是核医学领域的影像检查,广泛应用于肿瘤诊断、健康体检等领域。随着PET/CT检查量逐渐增大和国内医师的短缺,医师书写PET/CT影像报告工作量变得极大。目前常见PET/CT放射信息系统,PET/CT影像报告由影像所见和诊断结论两部分组成。影像所见一般通过一些图像到文本的文本自动生成方法或医师亲自手动完成。而当前的诊断结论的现状无法减轻医师完成PET/CT报告的工作量。对诊断结论进行动态生成,有助于提高医师书写影像报告的效率,进而提高医院的服务效率。论文将摘要生成技术和知识图谱技术相结合,通过对影像表现文本的摘要生成和基于知识图谱的疾病推断和诊断建议文本的生成,实现对诊断结论的自动生成。首先,论文针对影像表现摘要生成重复词句的问题,提出了一种基于独热编码的覆盖率机制(OHCM),实验结果表明,新机制在生成摘要文本的表现上,减少了摘要生成的词句的重复问题,提高了摘要生成内容质量。其次,论文针对诊断结论文本的表述特点,提出了一种知识图谱和摘要生成方法相结合的诊断结论生成策略(DCGS),使得诊断结论生成不仅依赖于摘要生成方法,还依赖于知识结构化的知识图谱,从而提升诊断结论生成内容的准确性。最后,基于上述研究,论文构建出了一个PET/CT影像报告知识图谱,并设计和实现了一个基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统。论文首先介绍了相关背景知识及技术,接着对系统进行了需求分析,接着介绍了论文的相关的研究,随后根据需求分析对系统进行概要设计,并根据概要设计对系统的详细设计与实现进行了阐述。最后完成了对系统的功能测试和性能测试。
智能电视摘要生成及语音播报的设计与实现
这是一篇关于智能电视,深度学习,摘要生成,语音播报,迁移学习的论文, 主要内容为近年来,传统彩电行业都向着智能化发展,而随着人工智能发展的不断提升,通过人工智能技术提升电视智能化水平成了智能电视发展的一种重要方向。正是在如此的环境下,将智能电视显示的文本内容进行摘要生成并语音播报这样的功能被提出。本文主要叙述了智能电视文本内容的摘要生成及语音播报功能的设计与开发。首先对作为核心功能的摘要生成与语音合成进行技术研究与分析,确定了以深度学习为基础的功能实现方向,然后对现有基于深度学习的摘要生成与语音合成技术进行对比与分析,通过比较各种算法技术之间的优劣点,提出了一种新的基于迁移学习的双向摘要生成模型和实现了基于Tacotron2的语音合成模型,在给出综合算法方案后,对每个功能进行了详细的仿真对比实验,在实验中,通过对已有成熟算法模型的复现和对本文提出的算法模型进行仿真实验与实验分析,确定了本文提出算法方案的优越性,确定了以基于迁移学习的双向摘要生成模型和Tacotron2语音合成模型,作为实现系统核心功能的技术支持;然后对系统开发进行了详细的需求分析和建模,通过对系统的需求分析,将系统确定为后台管理、摘要生成、语音合成和模型压缩四个模型,并给出用例图确定每个模块的功能,然后根据完整的数据流图,对针对管理员和普通用户的业务使用,根据不同流程进行了细致描述;通过模块的详细分析,给出了各模块的详细设计方案,并予以实现;最后针对每个模块的需求分析和详细设计,对各个模块进行了详细的功能测试和性能测试,确保了系统各个功能模块的有效性和性能保障,对系统进行了完整性运行测试,确保了系统的流畅运行。本文提出的系统创新点在于:从功能性上,提出一个完整的对智能电视文本内容进行摘要生成,并且语音播报给用户的解决方案,通过技术性融合,实现了用户使用智能电视的便捷性,大大提升了用户使用体验;从技术上,以深度学习技术为出发点,提出了一种针对本课题非常有效的双向语言模型作为特征提取器,性能与BERT语言模型相匹配,同时针对现有摘要生成的Seq2Seq架构进行改进,设计并实现了一种双向摘要生成解码器,通过双向语言模型对摘要生成任务进行微调,大大提升了任务性能,最后利用基于权重剪枝的模型压缩技术对本文涉及到的深度学习模型进行处理,加速模型推理,降低了硬件需求,便于项目未来落地的需要。作为在实习公司的预研性项目,该功能成功开发,并通过了公司的验收,印证了智能电视智能化水平的提升是未来的大趋势,而多领域技术的融合对智能化的提升将是巨大的,人工智能技术在其中起到的作用,也是不可估量。
基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统的设计与实现
这是一篇关于结论生成,摘要生成,知识图谱,生成重复的论文, 主要内容为PET/CT是核医学领域的影像检查,广泛应用于肿瘤诊断、健康体检等领域。随着PET/CT检查量逐渐增大和国内医师的短缺,医师书写PET/CT影像报告工作量变得极大。目前常见PET/CT放射信息系统,PET/CT影像报告由影像所见和诊断结论两部分组成。影像所见一般通过一些图像到文本的文本自动生成方法或医师亲自手动完成。而当前的诊断结论的现状无法减轻医师完成PET/CT报告的工作量。对诊断结论进行动态生成,有助于提高医师书写影像报告的效率,进而提高医院的服务效率。论文将摘要生成技术和知识图谱技术相结合,通过对影像表现文本的摘要生成和基于知识图谱的疾病推断和诊断建议文本的生成,实现对诊断结论的自动生成。首先,论文针对影像表现摘要生成重复词句的问题,提出了一种基于独热编码的覆盖率机制(OHCM),实验结果表明,新机制在生成摘要文本的表现上,减少了摘要生成的词句的重复问题,提高了摘要生成内容质量。其次,论文针对诊断结论文本的表述特点,提出了一种知识图谱和摘要生成方法相结合的诊断结论生成策略(DCGS),使得诊断结论生成不仅依赖于摘要生成方法,还依赖于知识结构化的知识图谱,从而提升诊断结论生成内容的准确性。最后,基于上述研究,论文构建出了一个PET/CT影像报告知识图谱,并设计和实现了一个基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统。论文首先介绍了相关背景知识及技术,接着对系统进行了需求分析,接着介绍了论文的相关的研究,随后根据需求分析对系统进行概要设计,并根据概要设计对系统的详细设计与实现进行了阐述。最后完成了对系统的功能测试和性能测试。
基于NLP与分布式爬虫的故事化资讯系统
这是一篇关于新闻资讯,自然语言处理,分布式爬虫,时间线,摘要生成的论文, 主要内容为在当前这个互联网大数据时代,各种网络新闻资讯的获取也越来越容易,新闻资讯的更新速度也越来越迅速。基于新闻的时效性,很多新闻资讯都以时间序列为主要的叙事方式,因此在展示新闻内容和新闻线索的时候,时间线就成为了用户与新闻交互中很重要的一环。每当有重大新闻事件发生时,相关的跟踪报导的时间跨度很长,在同一时间下又有多家媒体会对此新闻进行报导,最后导致新闻信息重叠,造成信息获取过多和时间的浪费。因此对于用户来说,如何能快速获取到自己关注新闻的全部进展就成为了一个比较难解决的问题。所以为了解决这一问题,开发一款以时间线为线索的资讯系统就很有必要。基于NLP与分布式爬虫的故事化资讯系统可以整理出一个连续报导事件的发展脉络,并将整个新闻的动态按照时间线或者故事化的方式呈现给用户。故事化资讯系统主要分为分布式爬虫、自然语言处理算法、系统管理端和展示端四个模块。采用Scrapy-Redis分布式爬虫技术来实现新闻资讯的实时获取,通过pyltp工具和Text Rank算法来实现对新闻文本的时间提取和摘要生成,然后由基于Spring Boot框架实现的管理端将数据传递给展示端,最后将整理好的新闻资讯呈现在展示端。本文将对系统各个模块的设计工作与功能实现进行详细的介绍。该系统的使用能满足用户对新闻资讯的实时获取,在大大缩短用户搜集新闻信息时间的同时也能满足用户对新闻资讯发展动向全面了解的需求。本人主要负责该项目的前端部分工作以及NLP模块时间提取和摘要生成的设计与实现。
基于多源的医疗商业知识图谱构建研究与实现
这是一篇关于知识图谱,命名实体识别,事件抽取,摘要生成的论文, 主要内容为知识图谱是一种将多源异构的知识融合到统一的网络结构模型中并进行知识推理和挖掘的技术。知识图谱发展至今,已不局限于通用知识领域。在专业领域,知识图谱能对模式复杂的专业知识进行结构化的整理和对框架结构的深层次分析,准确清晰地展现专业知识的内在联系,对知识的推理发散和辅助决策有着重要作用。本文研究并构建了医疗领域的商业知识图谱,主要贡献如下:(1)图谱本体层设计定义。基于本体理论知识,结合原始数据模式分析,抽取主要本体类和本体间关系,定义商业知识图谱概念层中的实体、实体属性、关系和关系属性,并使用RDFS语言进行描述;(2)实现多数据源数据的获取和处理。设计爬虫系统,从分散的信息发布平台中采集大量文本类型数据和半结构化数据,用于知识图谱构建的数据准备;(3)提出一种基于Bi-LSTM-CRF模型的命名实体识别系统。使用word2vec进行文本的向量化表示,使用Bi-LSTM模型进行特征提取,使用条件随机场模型进行序列标注。在对比实验中,本模型在对机构名实体、人名实体、产品名实体识别的F1值都达到了85%以上,其中机构名实体识别的F1值达到了91.97%;(4)提出一种基于机器学习的事件抽取与摘要生成算法。使用doc2vec模型进行文档级向量化表示,使用K-Means算法进行事件文档聚类,使用基于关键词覆盖的算法进行文档摘要抽取;(5)医疗领域商业知识图谱的构建验证。提出一种将数据从非关系型数据库中映射为三元组知识的算法,在模式层定义和知识抽取的基础上完成图谱的实际构建。基于医疗商业知识图谱,用户可以快速全面的了解企业、医院的相关信息,挖掘深层次的商业往来关系,为业务决策提供技术支持。
智能电视摘要生成及语音播报的设计与实现
这是一篇关于智能电视,深度学习,摘要生成,语音播报,迁移学习的论文, 主要内容为近年来,传统彩电行业都向着智能化发展,而随着人工智能发展的不断提升,通过人工智能技术提升电视智能化水平成了智能电视发展的一种重要方向。正是在如此的环境下,将智能电视显示的文本内容进行摘要生成并语音播报这样的功能被提出。本文主要叙述了智能电视文本内容的摘要生成及语音播报功能的设计与开发。首先对作为核心功能的摘要生成与语音合成进行技术研究与分析,确定了以深度学习为基础的功能实现方向,然后对现有基于深度学习的摘要生成与语音合成技术进行对比与分析,通过比较各种算法技术之间的优劣点,提出了一种新的基于迁移学习的双向摘要生成模型和实现了基于Tacotron2的语音合成模型,在给出综合算法方案后,对每个功能进行了详细的仿真对比实验,在实验中,通过对已有成熟算法模型的复现和对本文提出的算法模型进行仿真实验与实验分析,确定了本文提出算法方案的优越性,确定了以基于迁移学习的双向摘要生成模型和Tacotron2语音合成模型,作为实现系统核心功能的技术支持;然后对系统开发进行了详细的需求分析和建模,通过对系统的需求分析,将系统确定为后台管理、摘要生成、语音合成和模型压缩四个模型,并给出用例图确定每个模块的功能,然后根据完整的数据流图,对针对管理员和普通用户的业务使用,根据不同流程进行了细致描述;通过模块的详细分析,给出了各模块的详细设计方案,并予以实现;最后针对每个模块的需求分析和详细设计,对各个模块进行了详细的功能测试和性能测试,确保了系统各个功能模块的有效性和性能保障,对系统进行了完整性运行测试,确保了系统的流畅运行。本文提出的系统创新点在于:从功能性上,提出一个完整的对智能电视文本内容进行摘要生成,并且语音播报给用户的解决方案,通过技术性融合,实现了用户使用智能电视的便捷性,大大提升了用户使用体验;从技术上,以深度学习技术为出发点,提出了一种针对本课题非常有效的双向语言模型作为特征提取器,性能与BERT语言模型相匹配,同时针对现有摘要生成的Seq2Seq架构进行改进,设计并实现了一种双向摘要生成解码器,通过双向语言模型对摘要生成任务进行微调,大大提升了任务性能,最后利用基于权重剪枝的模型压缩技术对本文涉及到的深度学习模型进行处理,加速模型推理,降低了硬件需求,便于项目未来落地的需要。作为在实习公司的预研性项目,该功能成功开发,并通过了公司的验收,印证了智能电视智能化水平的提升是未来的大趋势,而多领域技术的融合对智能化的提升将是巨大的,人工智能技术在其中起到的作用,也是不可估量。
基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统的设计与实现
这是一篇关于结论生成,摘要生成,知识图谱,生成重复的论文, 主要内容为PET/CT是核医学领域的影像检查,广泛应用于肿瘤诊断、健康体检等领域。随着PET/CT检查量逐渐增大和国内医师的短缺,医师书写PET/CT影像报告工作量变得极大。目前常见PET/CT放射信息系统,PET/CT影像报告由影像所见和诊断结论两部分组成。影像所见一般通过一些图像到文本的文本自动生成方法或医师亲自手动完成。而当前的诊断结论的现状无法减轻医师完成PET/CT报告的工作量。对诊断结论进行动态生成,有助于提高医师书写影像报告的效率,进而提高医院的服务效率。论文将摘要生成技术和知识图谱技术相结合,通过对影像表现文本的摘要生成和基于知识图谱的疾病推断和诊断建议文本的生成,实现对诊断结论的自动生成。首先,论文针对影像表现摘要生成重复词句的问题,提出了一种基于独热编码的覆盖率机制(OHCM),实验结果表明,新机制在生成摘要文本的表现上,减少了摘要生成的词句的重复问题,提高了摘要生成内容质量。其次,论文针对诊断结论文本的表述特点,提出了一种知识图谱和摘要生成方法相结合的诊断结论生成策略(DCGS),使得诊断结论生成不仅依赖于摘要生成方法,还依赖于知识结构化的知识图谱,从而提升诊断结论生成内容的准确性。最后,基于上述研究,论文构建出了一个PET/CT影像报告知识图谱,并设计和实现了一个基于知识图谱的PET/CT影像报告结论辅助生成系统。论文首先介绍了相关背景知识及技术,接着对系统进行了需求分析,接着介绍了论文的相关的研究,随后根据需求分析对系统进行概要设计,并根据概要设计对系统的详细设计与实现进行了阐述。最后完成了对系统的功能测试和性能测试。
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