摘要：【目的】设计并实现一种无监督的算法,对在线医疗咨询服务中医生反馈内容的准确性进行自动评估。【方法】基于大量的在线咨询记录构造词汇之间的共现关系,将其作为对给定咨询问题的标准反馈进行预测的统计模型。通过比较实际反馈和标准反馈之间的相似性,可以获得医生反馈内容的准确性。【结果】通过对"好大夫在线"上的咨询记录进行评估,并与人工标注结果比对,本文算法在"严格匹配"和"软匹配"两种条件下可分别得到41.0%和82.4%的准确率。【局限】缺乏对文本中词汇顺序相关信息的考虑。【结论】本文算法可以帮助患者更有效地判断在线医疗信息的准确性,提升患者的就医决策效果。

摘要：简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。

摘要：网络信息资源著作权资产评估系统的目的是确定著作权的量化资产,作为著作权价值的依据和参考。构建网络信息资源著作权资产评价指标体系,基于修正收益现值法和收益分成率法的著作权资产评估方法,采用Visual Fox Pro 9.0程序开发,设计网络信息资源著作权资产评估系统,可实现对著作权资产的自动量化评估和评估案例检索查询,为网络信息资源著作权资产评估提供一种更加简便、易用的系统方案。