给大家推荐6篇关于DAT-AC-SVM算法的计算机专业论文

今天分享的是关于DAT-AC-SVM算法的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到DAT-AC-SVM算法等主题,本文能够帮助到你 基于模式匹配算法的诊疗交互系统研究与实现 这是一篇关于敏感词识别

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基于模式匹配算法的诊疗交互系统研究与实现

这是一篇关于敏感词识别,情感倾向分析,DAT,AC算法,DAT-AC-SVM算法的论文, 主要内容为现如今,互联网的兴起,不良信息在互联网的传播以及医疗需求的不断增加,许多诊疗交互系统的功能以及性能不能满足用户的使用需求,因此本论文针对目前诊疗交互系统的不足,设计与开发了基于Spring Boot框架的诊疗交互系统—云病历。此外,目前市面上的诊疗交互系统很少考虑到敏感信息在诊疗交互系统中传播的可能性,所以本文进一步在云病历系统原有功能的基础上针对敏感信息的存在增加了敏感语义检测模块并给出了具体的设计方案。论文的主要工作有如下几个方面:(1)针对传统诊疗交互系统的不足,设计了便于医患交互的云病历系统。首先,该系统使用Spring Boot框架取代了传统的J2EE开发框架,基于前后端分离的思想,采用Vue框架进行客户端的开发。然后,通过分析云病历系统的需求,对其进行功能模块划分、数据库设计和整体架构设计,之后基于对系统的需求分析和整体设计,对该系统的各个模块进行了编码实现。最后,为了降低耦合度,将消息通知功能与其他功能代码隔离开来,封装成一个消息通知模块,为其他功能提供调用的接口,同时服务端使用Redis作为缓存以及消息队列,大大地提升了接口的响应能力。(2)在构建了面向云病历系统的敏感词库后,提出了一种针对敏感语义检测的DAT-AC-SVM方法。首先,对双数组字典树(Double-Array Trie,DAT)的建树过程以及双数组的构造方式进行优化并对其优化效果进行测试,针对其在多模式匹配情况下的不足引入AC(Aho-Corasick)算法加以改进,并对DAT-AC算法的性能进行测试。之后,考虑到敏感文本的情感倾向问题设计了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的敏感文本情感倾向检测方法,并将其与基于朴素贝叶斯模型的方法进行对比,突出了SVM模型的优势。最后,将DAT-AC算法与基于SVM的敏感文本情感倾向检测方法相结合以支撑云病历系统敏感词检测模块功能的实现。(3)根据设计,实现了云病历系统的功能模块,并对其功能模块进行了功能性和非功能性测试,重点介绍了敏感语义模块的测试结果。首先,分别从登录模块、个人信息管理模块、病历管理模块、管理员审核模块、留言模块和敏感语义检测模块着手,通过编写代码完成云病历系统的搭建。然后针对其模块进行功能性测试,着重描述了应用DAT-AC-SVM方法的敏感语义模块的检测过程。结果表明,所提出的DATAC-SVM方法可以有效地完成该模块的功能需求。最后也对云病历系统的非功能性进行了测试。

基于模式匹配算法的诊疗交互系统研究与实现

这是一篇关于敏感词识别,情感倾向分析,DAT,AC算法,DAT-AC-SVM算法的论文, 主要内容为现如今,互联网的兴起,不良信息在互联网的传播以及医疗需求的不断增加,许多诊疗交互系统的功能以及性能不能满足用户的使用需求,因此本论文针对目前诊疗交互系统的不足,设计与开发了基于Spring Boot框架的诊疗交互系统—云病历。此外,目前市面上的诊疗交互系统很少考虑到敏感信息在诊疗交互系统中传播的可能性,所以本文进一步在云病历系统原有功能的基础上针对敏感信息的存在增加了敏感语义检测模块并给出了具体的设计方案。论文的主要工作有如下几个方面:(1)针对传统诊疗交互系统的不足,设计了便于医患交互的云病历系统。首先,该系统使用Spring Boot框架取代了传统的J2EE开发框架,基于前后端分离的思想,采用Vue框架进行客户端的开发。然后,通过分析云病历系统的需求,对其进行功能模块划分、数据库设计和整体架构设计,之后基于对系统的需求分析和整体设计,对该系统的各个模块进行了编码实现。最后,为了降低耦合度,将消息通知功能与其他功能代码隔离开来,封装成一个消息通知模块,为其他功能提供调用的接口,同时服务端使用Redis作为缓存以及消息队列,大大地提升了接口的响应能力。(2)在构建了面向云病历系统的敏感词库后,提出了一种针对敏感语义检测的DAT-AC-SVM方法。首先,对双数组字典树(Double-Array Trie,DAT)的建树过程以及双数组的构造方式进行优化并对其优化效果进行测试,针对其在多模式匹配情况下的不足引入AC(Aho-Corasick)算法加以改进,并对DAT-AC算法的性能进行测试。之后,考虑到敏感文本的情感倾向问题设计了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的敏感文本情感倾向检测方法,并将其与基于朴素贝叶斯模型的方法进行对比,突出了SVM模型的优势。最后,将DAT-AC算法与基于SVM的敏感文本情感倾向检测方法相结合以支撑云病历系统敏感词检测模块功能的实现。(3)根据设计,实现了云病历系统的功能模块,并对其功能模块进行了功能性和非功能性测试,重点介绍了敏感语义模块的测试结果。首先,分别从登录模块、个人信息管理模块、病历管理模块、管理员审核模块、留言模块和敏感语义检测模块着手,通过编写代码完成云病历系统的搭建。然后针对其模块进行功能性测试,着重描述了应用DAT-AC-SVM方法的敏感语义模块的检测过程。结果表明,所提出的DATAC-SVM方法可以有效地完成该模块的功能需求。最后也对云病历系统的非功能性进行了测试。

基于模式匹配算法的诊疗交互系统研究与实现

这是一篇关于敏感词识别,情感倾向分析,DAT,AC算法,DAT-AC-SVM算法的论文, 主要内容为现如今,互联网的兴起,不良信息在互联网的传播以及医疗需求的不断增加,许多诊疗交互系统的功能以及性能不能满足用户的使用需求,因此本论文针对目前诊疗交互系统的不足,设计与开发了基于Spring Boot框架的诊疗交互系统—云病历。此外,目前市面上的诊疗交互系统很少考虑到敏感信息在诊疗交互系统中传播的可能性,所以本文进一步在云病历系统原有功能的基础上针对敏感信息的存在增加了敏感语义检测模块并给出了具体的设计方案。论文的主要工作有如下几个方面:(1)针对传统诊疗交互系统的不足,设计了便于医患交互的云病历系统。首先,该系统使用Spring Boot框架取代了传统的J2EE开发框架,基于前后端分离的思想,采用Vue框架进行客户端的开发。然后,通过分析云病历系统的需求,对其进行功能模块划分、数据库设计和整体架构设计,之后基于对系统的需求分析和整体设计,对该系统的各个模块进行了编码实现。最后,为了降低耦合度,将消息通知功能与其他功能代码隔离开来,封装成一个消息通知模块,为其他功能提供调用的接口,同时服务端使用Redis作为缓存以及消息队列,大大地提升了接口的响应能力。(2)在构建了面向云病历系统的敏感词库后,提出了一种针对敏感语义检测的DAT-AC-SVM方法。首先,对双数组字典树(Double-Array Trie,DAT)的建树过程以及双数组的构造方式进行优化并对其优化效果进行测试,针对其在多模式匹配情况下的不足引入AC(Aho-Corasick)算法加以改进,并对DAT-AC算法的性能进行测试。之后,考虑到敏感文本的情感倾向问题设计了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的敏感文本情感倾向检测方法,并将其与基于朴素贝叶斯模型的方法进行对比,突出了SVM模型的优势。最后,将DAT-AC算法与基于SVM的敏感文本情感倾向检测方法相结合以支撑云病历系统敏感词检测模块功能的实现。(3)根据设计,实现了云病历系统的功能模块,并对其功能模块进行了功能性和非功能性测试,重点介绍了敏感语义模块的测试结果。首先,分别从登录模块、个人信息管理模块、病历管理模块、管理员审核模块、留言模块和敏感语义检测模块着手,通过编写代码完成云病历系统的搭建。然后针对其模块进行功能性测试,着重描述了应用DAT-AC-SVM方法的敏感语义模块的检测过程。结果表明,所提出的DATAC-SVM方法可以有效地完成该模块的功能需求。最后也对云病历系统的非功能性进行了测试。

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基于模式匹配算法的诊疗交互系统研究与实现

这是一篇关于敏感词识别,情感倾向分析,DAT,AC算法,DAT-AC-SVM算法的论文, 主要内容为现如今,互联网的兴起,不良信息在互联网的传播以及医疗需求的不断增加,许多诊疗交互系统的功能以及性能不能满足用户的使用需求,因此本论文针对目前诊疗交互系统的不足,设计与开发了基于Spring Boot框架的诊疗交互系统—云病历。此外,目前市面上的诊疗交互系统很少考虑到敏感信息在诊疗交互系统中传播的可能性,所以本文进一步在云病历系统原有功能的基础上针对敏感信息的存在增加了敏感语义检测模块并给出了具体的设计方案。论文的主要工作有如下几个方面:(1)针对传统诊疗交互系统的不足,设计了便于医患交互的云病历系统。首先,该系统使用Spring Boot框架取代了传统的J2EE开发框架,基于前后端分离的思想,采用Vue框架进行客户端的开发。然后,通过分析云病历系统的需求,对其进行功能模块划分、数据库设计和整体架构设计,之后基于对系统的需求分析和整体设计,对该系统的各个模块进行了编码实现。最后,为了降低耦合度,将消息通知功能与其他功能代码隔离开来,封装成一个消息通知模块,为其他功能提供调用的接口,同时服务端使用Redis作为缓存以及消息队列,大大地提升了接口的响应能力。(2)在构建了面向云病历系统的敏感词库后,提出了一种针对敏感语义检测的DAT-AC-SVM方法。首先,对双数组字典树(Double-Array Trie,DAT)的建树过程以及双数组的构造方式进行优化并对其优化效果进行测试,针对其在多模式匹配情况下的不足引入AC(Aho-Corasick)算法加以改进,并对DAT-AC算法的性能进行测试。之后,考虑到敏感文本的情感倾向问题设计了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的敏感文本情感倾向检测方法,并将其与基于朴素贝叶斯模型的方法进行对比,突出了SVM模型的优势。最后,将DAT-AC算法与基于SVM的敏感文本情感倾向检测方法相结合以支撑云病历系统敏感词检测模块功能的实现。(3)根据设计,实现了云病历系统的功能模块,并对其功能模块进行了功能性和非功能性测试,重点介绍了敏感语义模块的测试结果。首先,分别从登录模块、个人信息管理模块、病历管理模块、管理员审核模块、留言模块和敏感语义检测模块着手,通过编写代码完成云病历系统的搭建。然后针对其模块进行功能性测试,着重描述了应用DAT-AC-SVM方法的敏感语义模块的检测过程。结果表明,所提出的DATAC-SVM方法可以有效地完成该模块的功能需求。最后也对云病历系统的非功能性进行了测试。

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本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码小屋 ,原文地址:https://m.bishedaima.com/lunwen/50257.html

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