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李优: 作品数：48 被引量：31H指数：3; 供职机构：桂林电子科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西高等教育教学改革工程项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程经济管理更多>>

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成本约束下自适应众包标注的用户观点抽取被引量：3: 2019年; 用户评论包含了丰富的用户观点信息,对潜在的顾客和商家具有重要的参考价值。观点目标和观点词作为用户评论中的核心对象,它们的自动抽取是用户评论智能化应用的一项核心工作。目前主要采用有监督的抽取方法解决该问题,这些方法依赖于利用高质量的标注样本进行模型训练,而传统人工标注样本的方法不仅耗时费力,且标注成本高。众包计算为构建高质量训练样本集提供了一种有效途径,然而,众包工作者由于知识背景等因素使得标注结果的质量参差不齐。为了在有限的成本下获取高质量的标注样本,提出一种基于工作者专业水平评估的自适应众包标注方法,构建可靠的观点目标-观点词数据集。首先,通过小成本挖掘出高专业水平的工作者;然后,设计一种基于工作者可靠性的任务分发机制;最后,利用观点目标和观点词间的依赖关系设计了一种有效的标注结果融合算法,通过整合不同工作者的标注结果生成最终可靠的结果。在真实数据集上进行了一系列实验表明,与GLAD模型和多数投票(MV)算法方法相比,所提方法能够在成本预算较小的情况下将构建出的高质量观点目标-观点词数据集的可靠性提高10%左右。; 赵威林煜明黄涛贻李优; 关键词：数据整合

“互联网+”环境下数据驱动的课程教学模式探讨被引量：1: 2018年; "互联网+"环境中在线学习和课堂教学相结合是一种重要的教学模式,该模式下教学过程中产生的海量学习数据对教学活动的组织开展具有重大的指导作用。本文在阐述这种新环境中课程教学具有的优势和面临的挑战基础上,分析了学习数据在不同教学阶段的作用,并提出构建教学质量评价机制的几点原则以保证学习数据分析的应用效果。; 林煜明李优; 关键词：数据分析教学模式

支持向量机在组块识别中的应用: 支持向量机是借助于最优化方法解决机器学习问题的工具,利用支持向量机可应用于多分类划分的特点实现汉语中的组块识别。模型使用已进行组块标注的语料,通过特征参数选择和多分类划分,对数据进行统计学习得到训练模型。给出了模型的算法...; 李优; 关键词：统计模型支持向量机组块识别; 文献传递

一种平滑自回归基数估计方法: 本发明涉及数据库系统查询优化的基数估计技术领域，具体地说，涉及一种平滑自回归基数估计方法，包括：S1、将数据库表格数据编码后得到编码数据x；S2、对x进行平滑，期间复制x来引入不同程度的噪声得到平滑数据x<Sup>rs<...; 林煜明徐泽军李优张敬伟周娅首照宇

基于边界token标注的情感四元组抽取方法: 本发明涉及自然语言处理技术领域，涉及一种基于边界token标注的情感四元组抽取方法，其包括以下步骤：1)使用预训练的语言模型作为主干，生成语义上下文的token表示；2)利用GCN引入句法依赖树到token表示；3)枚举...; 李优张绍聪林煜明

一种基于K-Means的平衡约束聚类算法被引量：4: 2018年; 聚类是一种重要数据分析技术,在众多领域中得到广泛地应用.然而,由于数据分布的内在特点,传统的聚类算法并不能保证聚类结果具有平衡性,这与很多现实的需求不一致.本文提出了一种基于K-Means的平衡约束聚类算法,该算法对K-Means算法每次迭代中数据点的分配策略进行修改,达到对每个簇可包含的数据点数目上限进行约束的目的.同时,算法支持用户自定义簇可包含的数据点数目上限,满足不同的平衡约束聚类需求.另外,本算法参数少,只需设置目标簇数目及其可包含的数据点数目上限,时间复杂度低,具有简单、快速的特点.在6个UCI(University of California Irvine)真实数据集上进行的实验结果表明,文中提出的平衡约束聚类算法相比其他平衡约束聚类算法具有更佳的聚类效果和时间性能.; 唐海波林煜明李优; 关键词：聚类贪心算法数据管理

一种基于情感知识增强的词语分布式表示学习系统: 本发明涉及情绪侦测与情感分析技术领域，具体地说，涉及一种基于情感知识增强的词语分布式表示学习系统，其包括情感知识整合框架和弱监督知识生成框架；情感知识整合框架包括知识查询模块，知识整合模块以及词表示生成模块；弱监督知识生...; 李优林志舟常亮林煜明

中美大学课堂教学比较——美国大学UCSD访学体会被引量：2: 2018年; 本文总结了作为专业课任课教师项目的出国公派人员的访学心得和学习体会,关注美国任课教师的教学方法和教学形式,并与中国大学的教学方式、学生学习情况进行了一定的对比,讨论如何在回国教学工作中对美国教学的一些教学方法进行借鉴,探讨访学经验在本科教学中的具体应用。; 李优; 关键词：教学对比

标记打包策略的方面情感三元组抽取方法: 本发明公开了标记打包策略的方面情感三元组抽取方法，包括：构建初始实体识别模型和初始情感分类模型，对所述初始实体识别模型和初始所述情感分类模型进行独立训练，获取实体识别模型和情感分类模型；输入待测试句子，输入所述实体识别模...; 李优曾旭鹏冯新宇张英豪林煜明

一种自适应模型基数估计方法: 本发明涉及一种自适应模型基数估计方法，包括：获取数据集，基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音，构建深度自回归模型，将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型，获取联合概率分布；获取若干个谓词，根据所述联合概率...; 林煜明张英豪曾旭鹏冯新宇李优