基于上下文保持能力的方面级情感分类模型

方面级情感分类可发现语句在不同方面隐藏的情感特征.文中基于特定方面的图卷积网络的框架,构建基于上下文保持能力的方面级情感分类模型.在图卷积层中引入上下文门控单元,整合前一层输出中的有用信息.在基于图卷积网络的模型中加入多粒度注意力计算模块,描述方面词与上下文在情感表达上的相互关系.在5个公开数据集上的实验表明,文中模型在分类准确率和F1宏平均指标上均表现较优.     

融合多粒度信息的文本分类研究

目前对中文文本分类的研究主要集中于对字符粒度、词语粒度、句子粒度、篇章粒度等数据信息的单一模式划分，这往往缺少不同粒度下语义所包含的信息特征。为了更加有效提取文本所要表达的核心内容，提出一种基于注意力机制融合多粒度信息的文本分类模型。该模型对字、词和句子粒度方面构造嵌入向量，其中对字和词粒度采用Word2Vec训练模型将数据转换为字向量和词向量，通过双向长短期记忆网络（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）获取字和词粒度向量的上下文语义特征，利用FastText模型提取句子向量中包含的特征，将不同种特征向量分别送入到注意力机制层进一步获取文本重要的语义信息。实验结果表明，该模型在三种公开的中文数据集上的分类准确率比单一粒度和两两粒度结合的分类准确率都有所提高。     

基于多Agent的用户上下文自适应站点构架

自适应站点很少考虑对用户环境的自适应。为此,提出用户上下文自适应站点的概念,给出基于多Agent技术的用户上下文自适应站点构架模型。阐述用户上下文获取、挖掘过程以及站点改造过程中各Agent的作用和交互情况。给出根据用户网络带宽和终端屏幕尺寸来调整推荐和显示的策略,并依据该构架实现了一个网上家具商场的原型站点。     

一种基于多关联规则的全局快速分类算法

提出了一种分布多库环境下的全局库分类规则发现算法——FGCMAR。FGCMAR在各个站点采用CMAR算法分别生成频繁模式树,并在各个站点间传送条件模式基来形成全局条件频繁模式树,最终通过挖掘条件频繁模式树来得到全局分类规则。该算法能够有效的减小网络通信量,提高挖掘效率。理论分析和实验结果表明该算法是有效可行的。     

Web应用数据挖掘可视化界面布局的设计方法

在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个Web应用挖掘可视化系统.该系统能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣,并对所得出的结果进行可视化的处理.为了识别用户浏览模式利用Apriori算法对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行了挖掘.采用Web图可视化了Web站点的拓扑结构以及各节点访问计数和登录计数信息.Web图的新颖之处在于两点:首先,为了将Web拓扑结构映射到Web图上,利用了站点拓扑结构数据和站点应用数据;其次,在绘制表示用户登录计数的信息层时允许通过使用动态布局的方法,以及为每一层的节点重新分配360度周长的方法来解决节点之间的冲突问题.文中较详细地阐述了该系统对Web应用数据挖掘可视化界面布局的具体措施.     

融合多粒度特征的细粒度图像分类网络

在细粒度图像分类任务中，巨大的类内方差决定了该任务的分类依赖于粗粒度和细粒度信息.最近的工作主要关注于如何定位不同粒度的辨别性局部来解决这个问题.然而，在如何选择具有辨别性的粒度以及融合多粒度特征方面，现有的工作还缺乏一定研究.因此，本文提出了一个融合多粒度特征的细粒度图像分类网络，首先通过一个局部错位模块选择细粒度图像中的不同粒度，然后引入注意力机制定位它们并提取其多粒度特征，并且通过迭代学习的方式提取多粒度间的互补信息，最后采用可变形卷积融合这些多粒度特征，从而实现细粒度图像分类.本文所提出的方法在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft和Stanford Cars三个数据集上准确率分别达到88.6%、93.6%和94.8%,这表明本文的方法能够获得优秀的分类性能.     

基于TFIDF与分类树的工程文本信息分类法

针对传统的分类算法不能满足多层次的工程信息分类,提出一种基于词频逆文档频率TFIDF(term frequency inverse document frequency)和分类树的多层工程信息分类法。通过对每条工程信息生成多层分类树,在不同层次构建TFIDF矩阵,减少冗余计算。通过计算树结点中储存的相似度,进行判决得出分类结果。与传统单层分类算法相比,基于树的判决方法可以对类进行多级划分、多类属划分,且计算时间仅为单层分类的59%,并获得了95.1%的召回率和97.4%的准确率,具有很好的灵活性与鲁棒性。实验结果证实了算法的有效性。     

一种基于敏感站点处理的Web信息检索系统

本文设计实现了一种Web信息检索系统,面向有特定需求的特殊用户群,采用基于web站点处理的情报采集策略。先对各站点页面随机采样,提取出包含敏感信息页面的web站点,再采集敏感站点中的相关页面生成本地敏感资源库,并对库中的文本页面用改进的TFIDF算法分析处理,以满足用户的查询。该系统能够提高Web页面信息的检索精确度和检测更新率,并可据某一专题方向对Web站点进行简单的自动分类。     

基于分解云的分类器设计

基于云模型的分类算法多采用云变换和泛概念树方法,存在分类结果与先验知识不一致的问题。从粒度计算的角度对云模型理论进行了分析,揭示出云模型的粒度原理。提出了一种基于分解云的不同粒度下的云模型分类方法,并给出了分类方法的算法描述。用风云2C气象卫星的数据对算法进行了测试,从实验结果来看该方法具有较好的分类效果。     

多粒度信息关系增强的多标签文本分类

基于深度学习的多标签文本分类方法存在两个主要缺陷:缺乏对文本信息多粒度的学习,以及对标签间约束性关系的利用.针对这些问题,提出一种多粒度信息关系增强的多标签文本分类方法.首先,通过联合嵌入的方式将文本与标签嵌入到同一空间,并利用BERT预训练模型获得文本和标签的隐向量特征表示.然后,构建3个多粒度信息关系增强模块:文档级信息浅层标签注意力分类模块、词级信息深层标签注意力分类模块和标签约束性关系匹配辅助模块.其中,前两个模块针对共享特征表示进行多粒度学习:文档级文本信息与标签信息浅层交互学习,以及词级文本信息与标签信息深层交互学习.辅助模块通过学习标签间关系来提升分类性能.最后,所提方法在3个代表性数据集上,与当前主流的多标签文本分类算法进行了比较.结果表明,在主要指标Micro-F1、MacroF1、nDCG@k、P@k上均达到了最佳效果.     

基于多尺度粗糙集模型的决策树优化算法

针对经典决策树算法构造的决策树结构复杂、缺乏对噪声数据适应能力等局限性,基于多尺度粗糙集模型提出一种新的决策树构造算法。算法引入尺度变量和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,使用抑制因子对决策树进行修剪,有效地去除了噪声规则。结果表明该算法构造的决策树简单有效,对噪声数据有一定的抗干扰性,且能满足不同用户对决策精度的要求。     

Density-based multiscale data condensation

A problem gaining interest in pattern recognition applied to data mining is that of selecting a small representative subset from a very large data set. In this article, a nonparametric data reduction scheme is suggested. It attempts to represent the density underlying the data. The algorithm selects representative points in a multiscale fashion which is novel from existing density-based approaches. The accuracy of representation by the condensed set is measured in terms of the error in density estimates of the original and reduced sets. Experimental studies on several real life data sets show that the multiscale approach is superior to several related condensation methods both in terms of condensation ratio and estimation error. The condensed set obtained was also experimentally shown to be effective for some important data mining tasks like classification, clustering, and rule generation on large data sets. Moreover, it is empirically found that the algorithm is efficient in terms of sample complexity     

Rapid biologically-inspired scene classification using features shared with visual attention

We describe and validate a simple context-based scene recognition algorithm for mobile robotics applications. The system can differentiate outdoor scenes from various sites on a college campus using a multiscale set of early-visual features, which capture the "gist" of the scene into a low-dimensional signature vector. Distinct from previous approaches, the algorithm presents the advantage of being biologically plausible and of having low-computational complexity, sharing its low-level features with a model for visual attention that may operate concurrently on a robot. We compare classification accuracy using scenes filmed at three outdoor sites on campus (13,965 to 34,711 frames per site). Dividing each site into nine segments, we obtain segment classification rates between 84.21 percent and 88.62 percent. Combining scenes from all sites (75,073 frames in total) yields 86.45 percent correct classification, demonstrating the generalization and scalability of the approach     

基于多尺度的轮廓匹配方法

物体的形状轮廓是计算机视觉中一个重要的特征。该文提出了一种基于多尺度下局部特征的描述和动态规划的形状匹配和识别方法。考虑到轮廓在不同尺度下特征点的变化,给出了形状的多尺度描述方法。在轮廓分段匹配过程中,根据噪声和形变的程度不同对局部轮廓分别采用不同尺度滤波,避免了局部形变及噪声导致错误的匹配结果。该算法对于噪声、形变和适度的遮挡有较好鲁棒性,用于行人识别上取得了较好的效果。     

基于文档分层表示的恶意网页快速检测方法

近年来,恶意网页检测主要依赖于语义分析或代码模拟执行来提取特征,但是这类方法实现复杂,需要高额的计算开销,并且增加了攻击面.为此,提出了一种基于深度学习的恶意网页检测方法,首先使用简单的正则表达式直接从静态HTML文档中提取与语义无关的标记,然后采用神经网络模型捕获文档在多个分层空间尺度上的局部性表示,实现了能够从任意长度的网页中快速找到微小恶意代码片段的能力.将该方法与多种基线模型和简化模型进行对比实验,结果表明该方法在0.1%的误报率下实现了96.4%的检测率,获得了更好的分类准确率.本方法的速度和准确性使其适合部署到端点、防火墙和Web代理中.     

Web Categorisation Using Distance-Based Decision Trees

In Web classification, web pages are assigned to pre-defined categories mainly according to their content (content mining). However, the structure of the web site might provide extra information about their category (structure mining). Traditionally, both approaches have been applied separately, or are dealt with techniques that do not generate a model, such as Bayesian techniques. Unfortunately, in some classification contexts, a comprehensible model becomes crucial. Thus, it would be interesting to apply rule-based techniques (rule learning, decision tree learning) for the web categorisation task. In this paper we outline how our general-purpose learning algorithm, the so called distance based decision tree learning algorithm (DBDT), could be used in web categorisation scenarios. This algorithm differs from traditional ones in the sense that the splitting criterion is defined by means of metric conditions (“is nearer than”). This change allows decision trees to handle structured attributes (lists, graphs, sets, etc.) along with the well-known nominal and numerical attributes. Generally speaking, these structured attributes will be employed to represent the content and the structure of the web-site.     

URL模式与HTML结构相结合的平行网页获取方法

平行语料库是对机器翻译、跨语言信息检索等应用技术具有重要支撑作用的基础数据资源。虽然互联网上的平行网页数量巨大且持续增长,但由于平行网站的异构性和复杂性,如何快速自动获取高质量的平行网页进而构造平行语料库仍然是巨大的挑战。该文提出了一种URL模式与HTML结构相结合的平行网页获取方法,首先利用HTML结构实现平行网页的递归访问,其次使用URL模式优化遍历平行网站的拓扑顺序,从而实现高效准确的平行网页获取。在联合国与香港政府^①两个平行网站上的实验表明,该方法相对传统获取方法在获取时间上减少50%以上,准确率提高15%,并显著提高了机器翻译的质量(BLEU 值分别提高1.6 和0.7 个百分点)。     

基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机（the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（Rapid Eye Movement,REM）,获得分期正确率。最后通过上述方法对2?000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂度输入到最小二乘支持向量机进行分类的平均正确率是92.65%,高于模糊熵和多尺度熵作为最小二乘向量机的输入时的准确率。基于模糊特征的复杂度提取的特征参数可以作为睡眠分期的有效依据,在保证准确度的前提下,降低人工成本。     

基于TSNE和多尺度稀疏自编码的高光谱图像分类

针对高光谱图像存在维数“灾难”、特征以及空间信息利用不足的问题,结合深度学习、流形学习及多尺度空间特征的最新进展,提出了一种TSNE和多尺度稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。利用TSNE算法对高光谱图像进行降维,再对每个像元的邻域进行多尺度空间特征提取,利用加入空谱联合信息的像元训练稀疏自编码网络模型并通过softmax分类器进行分类,减少计算复杂度,提高分类精确度。通过对Indian Pines及Pavia University两组数据进行实验,结果表明,提出的算法与其他五种算法相比分类效果更好。     

一种基于子波变换的图象尺度边缘提取方法

图象多尺度边缘是图象的重要特征，已广泛应用于处理和计算机视觉等多个领域。本文给出一种基于子小我的图象多尺度边缘提取方法。实验证明该算法是行之有效的。