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1. 基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法

陈志豪, 余翔, 刘子辰, 邱大伟, 顾本刚

计算机应用 2019, 39 (6): 1639-1645. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102184

摘要（456）

PDF （1101KB）（360）

针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语，且特征工程需消耗大量人力成本的问题，提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息，并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响，该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集，因此使用公开可用的中文医疗问答数据集（cMedQA）进行评测，实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）建模方法，并且Top-1准确率为65.43%。

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2. 基于簇内能耗最优的设备到设备缓存通信内容共享算法

佟飘, 龙隆, 韩雪, 邱大伟, 胡茜

计算机应用 2018, 38 (6): 1703-1708. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123015

摘要（446）

PDF （941KB）（342）

针对设备到设备（D2D）缓存通信中，终端设备电池容量有限且设备之间数据传输能耗过大导致文件卸载率下降的问题，提出一种簇内节点能耗最优的缓存通信内容共享算法（CCSA）。首先，鉴于用户终端的随机分布特性，将网络中的用户节点建模为泊松簇过程，基于节点设备能量、通信距离建立卸载模型，设计自适应簇首选择权值公式；其次，遍历节点的能量与距离加权和并采用贪婪算法局部最优原则选取簇首节点，从而对用户节点通信距离进行优化，确保用户能耗最低以延长其生存周期，同时提高系统的卸载率。实验结果表明，与成簇随机选簇首（Random）、非成簇的能耗优化（EC）算法相比，所提算法在网络能耗最优时，系统生存周期延长了约60个百分点、72个百分点。CCSA能够提高卸载率且降低系统的卸载能耗。

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