对牙槽骨再生的影响
[收稿日期]2004202211; [修订日期]2004205218
[基金项目]青岛市科研基金资助项目(20012068)[作者简介]高 宁(19732),男,硕士。
rhBMP 22与聚乳酸复合体植入犬拔牙创
对牙槽骨再生的影响
高 宁,李宁毅,贾暮云,商红国
(青岛大学医学院附属医院口腔科,山东青岛 266003)
[摘要] ①目的 观察重组基因骨形态发生蛋白22(rhBMP 22)与聚乳酸的复合体植入犬拔牙创对牙槽骨再生
的影响。②方法 犬拔牙创内充填rhBMP 22与聚乳酸的复合体,以自然愈合拔牙创作为对照,于术后2、6、10周行
X 线检查,6、10周处死犬,取标本行光镜和扫描电镜观察成骨情况、复合体与新生骨结合情况。③结果 X 线检查
及病理检查结果显示实验侧拔牙创愈合快,成骨速度及成骨质量明显优于对照侧。电镜扫描显示该材料相容性好,对组织无刺激反应,可降解。④结论 rhBMP 22与聚乳酸复合体是一种可促进牙槽骨再生的新型生物复合材料,有希望成为临床修复牙槽骨缺损的新型材料。
[关键词] 聚乳酸;骨形态发生蛋白;拔牙;牙槽窝
[中图分类号] R782.13 [文献标识码] A [文章编号] 100820341(2004)0620481203
EFFECTS OF FI LLING EXTRACTION SOCKET WITHrhBMP 22/POLYLACTIC ACID COMPOUN D ON THE REGENERATION OF AL VEOLAR BONE IN DOG S GA O Ni ng ,L I Ni ng 2yi ,JIA M u 2yun ,et al (Department of Stomatology ,The Affiliated Hospital of Qingdao University Medical College ,Qingdao 266003,China )
ABSTRACT Objective To observe the effects of rhBMP 22/polylactic acid compound filling into extraction socket on the regen 2eration of alveolar bone in dogs. Methods rhBMP 22/polylactic acid compound was implanted into extraction sockets.The normal heal 2ing extraction sockets were served as controls.X 2ray examination was performed at 2,6,and 10weeks after the operation.The dogs were killed at 6and 10weeks ,and a light microscopy and a scanning electronic microscopy used to evaluate the effects of composite on the regeneration of alveolar bone. Results Compared with the control side ,the extraction sockets filled with compound healed better ,more bone was regenerated. Conclusion rhBMP 22/polylactic acid compound may serve as a new biological material to improve the re 2generation of alveolar bones.
KEY WOR DS
polylactic acid ;bone morphogenetic proteins ;tooth extraction ;tooth socket
促进牙槽骨修复再生的生物材料在牙周骨缺损的修复、牙齿缺失后牙槽骨萎缩的治疗、牙种植以及拔牙创、根尖囊肿、根尖切除后造成的大的牙槽骨缺损的修复等方面有很重要的临床应用价值。本研究首次将具有促骨生成活性的重组基因骨形态发生蛋白22(rhBMP 22)与可降解吸收的高分子聚合物聚乳酸复合体植入犬拔牙创,通过X 线、病理、电镜观察其对牙槽骨愈合、再生的影响,以期寻找制作方法简单、操作方便、效果明显、实用于临床的可促进牙槽骨再生的新型生物材料。1 材料与方法1.1 动物及分组
选成年、雄性、牙周健康杂种犬6只,体质量15～25kg ,平均20kg 。随机分为两组,每组3只。
两组给予相同饲养环境、相同饲养方法和食物。1.2 实验材料
聚乳酸5g ,孔隙率80%,孔径200～400μm ,颗
粒大小2mm ×3mm ×3mm ,由山东医疗器械高分子研究室提供。重组基因骨形成蛋白22(rhBMP 22)10mg ,由北京百灵克生物科技有限公司提供。复合方法:取rhBMP 2210mg ,用4mol/L 的盐酸胍溶液1mL 溶解,加入聚乳酸,置于冷冻干燥箱内真空冻干,使rhBMP 22吸收于PLA 载体内,双层聚乙烯薄膜封装,环氧乙烷消毒2h ,置4℃冰箱内保存。1.3 手术方法
6只实验犬常规全身麻醉状态下,消毒铺巾,间
隔拔除其上下颌前磨牙,每侧4颗,共8颗,以左右同名牙拔牙创作自体对照,一侧自然愈合,缝合创口;一侧拔牙创内填塞rhBMP 22与聚乳酸复合体材料,充填时将复合材料用手压碎,呈颗粒状,填入拔牙创内,缝合拔牙创。1.4 取材和观察方法
于2、6、10周全麻下摄X 线咬合片。6、10周摄X 线片后,静脉注射气栓20mL 处死动物,取实验及对照侧拔牙创处牙槽骨标本,每份标本一分为二,
1份用4.0g/L 甲醛溶液固定,经盐酸脱钙,系列脱
水,常规石蜡包埋,近远中方向切片,苏木精2伊红染
色,光镜观察;另1份入30g/L 戊二醛溶液中固定,然后入10g/L 锇酸固定1h ,不同浓度乙腈逐级脱水,真空干燥30～60min ,真空镀膜仪喷金,扫描电镜下观察。2 结 果2.1 X 线观察结果
术后2周时,X 线检查示实验侧与对照侧拔牙创均有模糊骨小梁影像,实验侧密度略高于对照侧,实验侧近根尖处有较高密度影。术后6周,实验侧与对照侧拔牙创内均有清晰骨小梁结构,实验侧骨小梁密度与周围牙槽骨密度相近,对照侧密度则略低于周围牙槽骨。术后10周,实验侧牙槽窝内充满较成熟的骨小梁结构,其密度明显高于周围牙槽骨,对照侧牙槽窝内骨小梁密度与周围牙槽骨密度相近。实验侧与对照侧牙槽嵴高度均有下降,但对照侧较为明显。2.2 病理观察结果
术后6周,实验侧骨小梁较粗大、密集,有大量成骨细胞,已形成较成熟的骨小梁,骨小梁周围有少量纤维组织,并可见材料降解后遗留的空腔;对照组骨小梁相对细小、散乱,小梁间有较多纤维组织,组织间有少量炎性细胞,骨小梁成熟度较低(图1)。术后10周,实验侧形成成熟的骨小梁,骨质钙化程度高,骨陷窝数目相对对照侧少,骨陷窝周围已形成明显板层结构,骨组织间尚可看到少量遗留的充填材料;对照侧可见较多骨细胞陷窝,少量陷窝周围出现板层结构,显示为成熟钙化的骨小梁结构
。
图1 术后6周实验侧光镜观察
已生成粗大、较为成熟的骨小梁 苏木精2伊红染色 ×200
2.3 扫描电镜观察结果
术后6周,实验侧骨小梁内有大量骨细胞,显示
骨组织生长活跃,可见材料与骨间的结合为骨性结合,骨组织与材料相互融合在一起,还可见材料降解后遗留的空腔,材料周围可见少量纤维组织,尚能见到长入材料内部的毛细血管(图2)。术后10周,可见成熟的骨结构以及少量未降解的材料遗留物
。
图2 术后6周实验侧扫描电镜检查
新生骨与材料间为紧密的骨性结合,骨生长活跃 ×800
3 讨 论
促进牙槽骨修复再生的生物材料在牙周骨缺损
的修复、牙齿缺失后牙槽骨萎缩的治疗、牙种植以及拔牙创、根尖囊肿、根尖切除后造成的大的牙槽骨缺损的修复等方面有很重要的临床应用价值。近年来在这方面的研究较多,应用于牙槽骨修复的材料有羟基磷灰石、生物活性玻璃、珊瑚、高分子聚合物等和各种促进骨再生的生长因子以及他们的复合物1～6。单一材料的应用往往都有其局限性,而将两种或两种以上材料复合可以发挥各自的优点,弥补缺点,达到优良的成骨和修复效果。
本研究应用的rhBMP 22属于转化生长因子β超家族,是一种高效的骨诱导性物质,也是迄今最为肯定的骨诱导性物质。BMP 在人、猴、牛、兔不同种属间具有同源性,是具有独特的异位成骨生物学活性的骨生长因子,因而广泛应用于临床。纯化的BMP 植入体内后会很快扩散并水解,骨诱导作用会降低。而将BMP 与载体复合,可减缓其水解速度,持续诱导成骨。可作为BMP 载体的生物材料很多,它们对BMP 的诱导成骨作用的影响有所差别。BMP 与脱矿骨基质(DBM )结合时,DBM 所含的非特异性胶原和非胶原的蛋白多糖会对BMP 的活性产生影响,如其中的骨桥素和相关的唾液蛋白可对BMP 的药理活性产生协同或拮抗作用,但胶原和
DBM吸收过快,BMP释放过快,不易形成骨性愈合。BMP与无机材料复合,如与不可降解羟基磷灰石(HA)复合时,不能诱导成骨,可能原因为HA吸收过慢,BMP与其结合十分紧密,从而妨碍了BMP 的释放。BMP与可降解的陶瓷复合可诱导成骨。另外,无机物的几何形状对BMP的成骨作用也产生影响,多孔颗粒或块状的HA有利于骨的诱导形成。本研究中应用的聚乳酸是一种可吸收高分子材料,因其性能优越,已成为BMP载体的研究热点。在口腔医学方面,该材料广泛应用于骨移植网架及BMP载体、引导组织再生膜、组织工程支架等领域。此类材料具有良好的可控性、生物相容性、生物可降解性和骨引导性,对人体无害。聚乳酸是以微生物发酵产物乳酸为单体化学合成的一类聚合物。聚合物有3种立体构型:聚右旋乳酸(PDLA)、聚左旋乳酸(PLLA)、聚消旋乳酸(PDLLA)。从其材料降解及力学性能看,PDLA材料为非晶态,无迟发性组织反应,且降解吸收时间短,对骨修复干扰小,是目前常选用的骨修复材料7。Suhonen等8研究显示,在拔除中切牙的拔牙创内放置牙根形的PLA材料可以减少空腔及出血,术后21个月的观察显示其可以有效的维持牙槽嵴高度,并且其放射线影像密度不断增加,证明该材料已被宿主的骨组织所替代。用现代加工技术制作的多孔状PLA具备了模拟松质骨的三维立体构型,早期可产生局部压电效应,刺激生发层多能干细胞分化及膜内、骨内成骨。Matin 等9用PLA/P G A共聚物与rhBMP22合成物充填Wistar鼠上颌第一磨牙的拔牙创,结果显示,该合成物可以有效的防止拔牙后牙槽骨的萎缩。本研究将rhBMP22与聚乳酸复合用于充填与人类拔牙创大小相近的犬拔牙创,利用聚乳酸做载体来持续释放有促进骨形成作用的BMP,以促进牙槽骨的再生,结果显示复合体可以缩小拔牙创空腔,减少出血,减少牙槽嵴的萎缩,从而达到促进拔牙创愈合的作用,为下一步该材料应用于临床提供实验基础和参考。
本文X线片、组织病理检查结果显示,聚乳酸与rhBMP22复合体促进了骨细胞的生成,在相同时间,实验侧拔牙创骨小梁生成量多、粗大,成熟度高,同时牙槽嵴吸收不明显;电镜观察结果显示,实验侧新生骨与材料结合为一体,其界面为骨性结合,术后6周复合材料内可见毛细血管,复合材料在10周左右大部分被吸收,说明该材料组织相容性好,可降解,具有骨引导和诱导作用。
本研究将两种材料复合应用于犬拔牙创的研究,实验结果显示,该材料具有明显的促进牙槽骨再生的作用,并且可以缩小拔牙创,减少出血,从而促进拔牙创的愈合,可以为早期义齿修复、早期牙种植做准备,还特别适用于临床单次拔除多颗患牙和创伤大的阻生齿拔除的病人,可以避免因拔牙数目多或拔牙创伤大造成出血多、愈合时间长的缺点,而且该材料制作方便,操作简单,有望经过进一步研究成为临床促牙槽骨再生的生物材料。
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(本文编辑 黄建乡)
【CN109918507A】一种基于TextCNN改进的文本分类方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910174176.1 (22)申请日 2019.03.08 (71)申请人 北京工业大学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号 (72)发明人 张涛 王露瑶 陈才 朱安琥 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 沈波 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称一种基于TextCNN改进的文本分类方法(57)摘要本发明公开了一种基于TextCNN改进的文本分类方法，本方法采用改进后的TextCNN，改进后的TextCNN包括输入层，循环的卷积层与半池化层，全局池化层，输出层。输入层：通过词向量word embeddings将自然语言中的字词转为计算机理解的稠密向量Dense Vector。假设定义词向量的维度是n，定义句子最大限度包含单词数量为m，构成一张m*n的二维矩阵。循环的卷积与半池化层：等长卷积层，残差连接，循环叠加卷积与半池化。全局池化层：将以3,4,5个单词为单位同时进行卷积池化后的向量横向相加，增加特征的维度。输出层：该层的输入为全局池化层，经过SoftMax层作为输出层，进行分类。对于多分类问题使用SoftMax层,对于二分类问题使用一个含 有sigmoid激活函数的神经元作为输出层。权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 109918507 A 2019.06.21 C N 109918507 A
1根分叉病变中牙根之间的牙槽骨全部吸收形成贯通性病变
B 卷 1．根分叉病变中牙根之间的牙槽骨全部吸收形成贯通性病变，探针能水平通过分叉区，但被牙龈覆盖，不能直视。请问这属于 A.Ⅰ B.Ⅱ C.Ⅲ D.Ⅳ E.Ⅴ 2.根管充填材料距根尖多少mm 以内为最佳 A.0.5mm B.1mm C.1.5mm D.2mm E.0mm 3.根管治疗中最佳的根管消毒材料为（） A.FC B.CP C.75％酒精 D.氢氧化钙 E.1%碘酒 4．各种糖类的产酸能力与致龋性呈正相关，其排列顺序正确地是 A.蔗糖,葡萄糖，麦芽糖，乳糖，果糖，山梨糖，木糖醇 B 葡萄糖, .蔗糖, 麦芽糖，乳糖，果糖，山梨糖，木糖醇 C. 葡萄糖, .蔗糖, 麦芽糖，木糖醇, 乳糖，果糖，山梨糖 D 蔗糖,葡萄糖，麦芽糖, 木糖醇, 乳糖，果糖，山梨糖 E. 蔗糖,葡萄糖，麦芽糖, 果糖，乳糖, 山梨糖，木糖醇 5.急性龋，慢性龋，继发龋是按照下列哪种标准将龋病进行分类的 A.形态学分类 B.按发病情况和进展速度分类 C.按病变深度分类 同济大学口腔医学院
D.按病损解剖部位分类 E ．按临床表现分类 6．下列哪种全身性疾病几乎100%伴发有严重牙周炎 A.掌跖综合症 B.DOWN 综合症 C.糖尿病 D.AIDS E.白血病 7．倒凹固位的制备中，切割牙本质的深度是 A.0.1mm B.0.2mm C.0.3mm D.0.4mm E.0.5mm 8.氟牙症患者的牙面上白垩色条纹总面积不超过牙面的1/4，其记分为 A.0 B.0.5 C.1 D.2 E.3 9.菌斑控制中，菌斑控制率小于多少，属于基本被控制 A.10% B.15% C.20% D25% E.30% 10.超声洁牙工作中，洁牙工作头的前端与牙面所成的角度 A.0 B15 C.20 D.45 同济大学口腔医学院
Text-CNN 文本分类
Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图
图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.
牙槽骨的组织结构
牙槽骨的组织结构 固有牙槽骨位于牙槽窝内壁，包绕牙根并与牙周膜相邻。它是一层多孔的骨板，所以又称筛状板。在X线片上表现为围绕牙周膜外侧的一条白色阻射线，称硬骨板，是检查牙周组织的重要标志，牙周膜发生炎症和外伤性变化时，硬骨板首先消失。 组织学上固有牙槽骨属于密质骨。在靠近牙周膜的表面，由平行骨板和来自牙周膜的穿通纤维构成。骨板的排列方向与牙槽窝内壁平行，而与穿通纤维垂直，这种骨板称为束状骨。在邻近骨髓侧，骨板由哈弗系统所构成。 密质骨是牙槽骨的外表部分，即颌骨内、外骨板延伸的部分。密质骨表面为平行骨板，深部有致密的不同厚度的哈弗系统的骨。密质骨在上颌牙槽骨的唇面，尤其前牙区密质骨很薄，有许多血管和神经穿过的滋养管，而舌侧增厚。在下颌骨则相反，密质骨比上颌厚而致密，小孔很少，所以在施行局部麻醉时，在上颌前牙用局部浸润麻醉的效果比下颌好。通常下颌的密质骨，其舌侧骨板比颊侧厚，但在磨牙区由于担负较大的咀嚼力，磨牙颊侧骨板也增厚。 松质骨由骨小梁和骨髓组成，位于密质骨和固有牙槽骨之间。前牙区（口腔科大夫郑重提醒：此文章只可用于大众获取口腔方面的知识及交流，不能用于自我诊断
松质骨含量少，有时几乎仅有两层密质骨，甚至牙根唇面由于骨部分缺失而形成裂隙。后牙支持骨量多，骨小梁的粗细、数量和排列方向与所承担的咀嚼力密切相关。承受较大咀嚼力的区域，支持骨量增多，骨小梁粗大致密，骨髓间隙小；而无功能的牙或咀嚼力小的牙，则骨小梁细小，骨髓间隙大。骨小梁的排列方向一般与咬合力相适应，以最有效的排列方向来抵抗外来的压力。如两牙间的骨小梁呈水平排列，而根尖周围的骨小梁为放射状排列，故能从各个方向支持牙。而无功能的牙的周围，骨小梁排列无规律。松质骨中的骨髓在年轻时有造血功能，称为红骨髓，内含有造血干细胞和骨髓基质干细胞，可分化为成纤维细胞、成骨细胞、成软骨细胞和脂肪细胞等，对调节骨形成和骨改建有重要的作用。成年时含脂肪多，为黄骨髓。 （口腔科大夫郑重提醒：此文章只可用于大众获取口腔方面的知识及交流，不能用于自我诊断
基于半监督学习的文本分类关键技术研究
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 摘要 面对互联网中大量冗杂的文本信息，自动文本分类技术可以实现对这些文本信息的自动分类、辨别，在垃圾邮件处理，信息过滤，搜索引擎，语义消歧等多个领域都有着重要的应用。自动分类技术可以实现对互联网上冗杂的信息进行分类处理，从而帮助人们快速找到人们所需要的信息。早期的文本分类方法通常需要大量的有标注的训练数据集，以有监督的方式训练文本分类器。但是获取有标注的文本数据集需要大量的人力，并且往往利用有标注数据集训练的分类器泛化性能较差。而互联网上存在着大量的无标注数据，简单易得，人们开始研究利用半监督学习来进行文本分类的方法。 半监督文本分类技术同时利用有标记数据和无标记语料来训练分类器。通过不同的半监督学习方式同时利用有标签数据和无标签数据中的有用信息，从而提高分类器的性能和泛化能力。本文的研究工作主要分为以下几个方面：（1）对经典文本分类方法进行了介绍和分析，详细对比了经典文本分类方法的优劣。并基于经典文本分类方法进行了相关实验。 （2）基于深度学习的方法，构建基于LSTM的文本分类器，并向其中引入对抗训练的思想。通过向输入LSTM的词嵌入加入对抗扰动的方法，使得词嵌入的语义表达更加充分，原本语法结构相似但语义不同的词得以区分开。通过残差网络架构，进一步提高词嵌入的语义表达能力。将构建的分类器用于半监督任务上进行测试。 （3）为了进一步提取文档表示中的类别信息，提高分类性能，向分类器中引入了自注意力机制。自注意力机制可以简单高效的学习到句子的内部结构，从而提取到文本中不同方面的信息，可以用在文本分类任务上，本文分别引用了单维自注意力和多维自注意力，并进行了相关实验。实验结果表明，引入自注意力机制的分类模型文档的表征更加充分，分类性能更好。与基准模型相比，准确率提高了三个百分点；在相同的词嵌入预训练策略下，本文提出的模型准确率达到0.933，也取得了更好的分类效果。 （4）分别使用RNNLM和自编码器语言模型对词向量进行预训练，探究不同预训练策略对分类模型性能的影响；通过改变有标注数据比例探究不同数量有标记数据对分类模型性能的影响，实验表明，本文的提出分类模型在有标注数据量更小的时候相比基线模型可以取得更好的分类效果。在有标注数据减少到20%时，本文提出的分类模型相比基线模型的分类效果提高了5个百分点左右。 关键词：半监督文本分类；LSTM；对抗训练；残差网络；自注意力机制 I
关于牙槽骨吸收
什么是牙槽骨吸收 1、概念 牙龈萎缩一直被口腔医学界视为不可逆转的不治之症，这是由于牙龈萎缩不一定都会表现出疾病的特征，更多的时候只表现为一种原因未明的生理退化。牙龈萎缩和牙周炎通常如一对连体婴儿，伴随出现，以致于连医生都很难判断究竟是先有牙周炎？还是先有牙龈萎缩？由于原因未明，所以传统口腔医学对牙龈萎缩的治疗无从下手，如果有牙周炎症状，还可以当作牙周炎来治疗；如果没有牙周炎症状（如过早退化、遗传导致的情形），就更不知如何逆转了。因此这个结论也令许多牙龈萎缩患者放弃了康复的希望，也放弃了治疗的努力。而事实是，随着生物技术的发展进步，以及从营养学角度的突破，牙龈萎缩已经是可以逆转的，这种因局部营养代谢功能障碍引起的生理退化，也不再是不治之症 牙槽骨是颌骨包绕牙根的部分，藉牙周膜与牙根紧密相连。牙根所在的骨窝称牙槽窝。牙槽骨和牙周膜都有支持和固定牙齿的作用。什么是牙槽骨吸收？牙槽骨是人体骨骼系统中唯一特殊的一部份，因为牙槽骨是没有骨髓的一个突出部，当人体的骨骼系统发育定型后，牙槽骨基本依赖包裹它的牙龈组织来供养。当牙龈老化萎缩后，对牙槽骨输送营养的能力日趋下降，牙槽骨也就随之萎缩变短，口腔医学称为“牙槽骨吸收现象”。 牙龈萎缩还导致牙根外露（牙本质部分），牙根的表面没有牙釉质，一旦没有了牙龈的保护，不仅容易在刷牙时受到磨损，同时对冷、热、酸的刺激非常敏感，口腔专家称为“牙本质过敏”，人们常把这种现象误认为是露出牙神经导致疼痛，这是不对的。 牙龈萎缩后不能再像从前一样紧紧包裹牙根，结果导致牙周组织（内牙龈）也被暴露出来，口腔中的各种细菌（尤其是厌氧菌）及牙结石直接侵袭牙周组织引发牙周炎。牙周炎又会反过来加剧牙龈萎缩，加速牙槽骨吸收，形成一种恶性循环，其结果不仅是摧毁牙龈、毁灭牙齿，更严重的是，每一颗患牙的牙周组织就像一个工厂，每时每刻都在产生病菌病毒，并通过血液向全身输送，严重威胁身体健康，由于目前口腔医学上认为牙龈萎缩无法逆转，因此牙周炎无法根治，所以它才会被世界卫生组织列为威胁人类健康的第三大杀手。 以上就是上海万众医院口腔科的专家对…什么是牙槽骨吸收?的相关介绍。无论是什么样
自然语言处理NLP之文本分类
自然语言处理NLP之文本分类 文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。 1.文本分类流程 在许多自然语言处理（NLP）下游任务中，例如情感分析，主题标记，自动问答和对话行为分类，文本分类（给文本指定某一预定义标签的过程）是一项意义重大且十分必要的任务。在信息爆炸时代，对海量的文本数据进行人工手动处理和分类，既费时又存在许多操作困难。除此之外，人工文本分类的准确性很容易受到人为因素的影响，例如疲劳和专业知识。因此，我们渴望使用机器学习的方法来使文本分类过程自动化，以产生结果更可靠、判定更少主观的结果。此外，通过从文本中定位所需信息，可以用来帮助提高信息检索效率并缓解信息过载的问题。 上图展示出了基于浅层和深度学习的文本分类方法中所涉及的操作步骤的流程图。文本数据不同于数字，图像或信号数据。它要求NLP技术具有能够进行十分精细化处理的能力。而首先重要的一步是对输入模型的文本数据进行预处理。浅层学习模型通常需要通过人工标注的方法来获得良好的样本特征，然后使用经典的机器学习算法对其进行分类。因此，该方法的有效性在很大程度上受限制于特征提取结果的好坏。但是，与浅层模型不同的是，深度学习通过学习一系列的非线性变换模式将特征工程直接映射到输出，从而将特征工程集成到模型拟合过程中。
2.模型 2.1文本分类模型 文本分类就是从原始文本语料中提取语义特征，并基于这些特征预测文本数据的主题类别。过去的几十年中，出现了各式各样的用于文本分类的模型。对于浅层学习类型的模型来说，朴素贝叶斯方法是开创了文本分类任务的模型的先河。此后，涌现出了更多通用的分类模型（习惯上称之为分类器），比如KNN，SVM和RF，它们在文本分类任务上都运用很广泛。最近，XGBoost和LightGBM这两类模型表现出优异的分类性能。对于深度学习类模型，到目前为止TextCNN仍然占据这类模型的最高引用量，其首次使用卷积神经网络来解决文本分类问题。BERT 虽然不是专门为处理文本分类任务而设计的，但由于考虑到它在众多文本分类数据集中的有效性，因此在设计文本分类模型时也已被广泛借鉴。 2.2浅层学习模型 浅层学习模型加快了文本分类速度，提高了准确性，并扩大了浅层学习的应用范围。首先是对原始输入文本进行预处理，以训练浅层学习模型，该模型通常包括分词，数据清理和数据统计。然后，文本表示旨在以对计算机来说更容易的形式来表达预处理的文本，并最大程度地减少信息丢失，例如词袋（BOW），N-gram，术语频率倒排文档频率（TF-IDF），word2vec [94]和GloVe [95]。BOW的核心是用字典大小的向量表示每个文本。向量的单个值表示对应于其在文本中固有位置的词频。与BOW相比，N-gram考虑相邻单词的信息，并通过考虑相邻单词来构建字典。TF-IDF使用单词频率并反转文档频率来对文本建模。word2vec 使用本地上下文信息来获取单词向量。GloVe -具有局部上下文和全局统计功能-训练单词-单词共现矩阵中的非零元素。最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。
文本分类概述
第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。 从这些统计数字可以看出，我们被淹没在一个多么浩大的信息海洋里！然而
多类型分类器融合的文本分类方法研究
————————————————————————————————————————————————多类型分类器融合的文本分类方法研究 作者李惠富，陆光 机构东北林业大学信息与计算机工程学院 基金项目黑龙江省自然科学基金资助项目（F201201） 预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第3期 摘要传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器，而不同的分类器对分类任务的侧重点不同，就使得单一的分类方法有一定的局限性，同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。 针对以上问题，提出了多类型分类器融合的文本分类方法。该模型使用了word2vec、主成分 分析、潜在语义索引以及TFIDF特征提取方法作为多类型分类器融合的特征提取方法。并在 多类型分类器加权投票方法中忽略了类别信息的问题，提出了类别加权的分类器权重计算方 法。通过实验结果表明，多类型分类器融合方法在二元语料库、多元语料库以及特定语料库 上都取得了很好的性能，类别加权的分类器权重计算方法比多类型分类器融合方法在分类性 能方面提高了1.19%。 关键词文本分类；分类器融合；主成分分析；潜在语义索引 作者简介李惠富（1992-），男，黑龙江讷河人，硕士研究生，主要研究方向为文本挖掘；陆光（1963年-），男（通信作者），副教授，博士，主要研究方向为电子商务与系统开发（lg603@https://www.wendangku.net/doc/0f5032569.html,）． 中图分类号TP391 访问地址https://www.wendangku.net/doc/0f5032569.html,/article/02-2019-03-005.html 发布日期2018年4月17日 引用格式李惠富, 陆光. 多类型分类器融合的文本分类方法研究[J/OL]. 2019, 36(3). [2018-04-17]. https://www.wendangku.net/doc/0f5032569.html,/article/02-2019-03-005.html.