面向财经应用的文本挖掘若干关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61972184
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    59万
  • 负责人：
    万常选
  • 依托单位：
    江西财经大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2019至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

An association-constrained LDA model for joint extraction of product aspects and opinions
用于联合提取产品方面和意见的关联约束 LDA 模型
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2020.01.036
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    万常选;彭云;Keli Xiao;刘喜平;江腾蛟;刘德喜
  • 通讯作者：
    刘德喜
融合高斯变异和Powell法的花朵授粉优化算法
  • DOI：
    10.3778/j.issn.1673-9418.1601003
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机科学与探索
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖辉辉;万常选;段艳明;喻聪
  • 通讯作者：
    喻聪
基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取
  • DOI：
    10.11897/sp.j.1016.2019.02795
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    万常选;甘丽新;江腾蛟;刘德喜;刘喜平;刘玉
  • 通讯作者：
    刘玉
基于PSP_HDP主题模型的非结构化经济指标挖掘
  • DOI：
    10.13328/j.cnki.jos.005898
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张奕韬;万常选;刘喜平;江腾蛟;刘德喜;廖国琼
  • 通讯作者：
    廖国琼
调和耦合混沌系统及其在伪随机数发生器中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    伍琦;谭作文;万常选
  • 通讯作者：
    万常选

其他文献

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  • DOI：
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AI技术路线图

万常选的其他基金

面向财经应用的事件及其主题抽取
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    54 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于语义挖掘的Web金融信息情感分析关键技术研究
  • 批准号：
    61562032
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    40.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
基于用户反馈的Web数据集成中的数据质量管理
  • 批准号：
    61173146
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    57.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于隐式反馈和伪反馈的XML文本文档检索技术研究
  • 批准号：
    60763001
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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