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1.
将Copulas理论引入文本特征词关联模式挖掘,提出融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展算法.从初检文档集中提取前列n篇文档构建伪相关反馈文档集或用户相关反馈文档集,利用基于Copulas理论的支持度和置信度对相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式,从这些规则模式中提取扩展词,实现查询扩展.在NTCIR-5 CLIR中英文本语料上的实验表明,文中算法可有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,改善信息检索性能,提升扩展词质量,减少无效扩展词. 相似文献
2.
针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。 相似文献
3.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。 相似文献
4.
Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义。文中首先对虚假评论的范围进行了界定,并从虚假评论识别、形成动机、对消费者的影响以及治理策略4个方面归纳了虚假评论的研究内容,给出了虚假评论研究框架和一般识别方法的工作流程。然后从评论文本内容和评论者及其群组行为两个角度,对近十年来国内外的相关研究成果进行了综述,介绍了虚假评论效果评估的相关数据集和评价指标,统计分析了在公开数据集上实现的虚假评论有效识别方法,并从特征选取、模型方法、训练数据集、评价指标值等方面进行了对比分析。最后对虚假评论识别领域的有标注语料规模限制等未来研究方向进行了探讨。 相似文献
5.
基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。 相似文献
6.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
7.
提出一种对膨胀土进行判别和分类的新指标——最大面积收缩率(SCR),其定义为最大面积收缩率试验中试样干燥后收缩裂隙的总面积与试样初始面积的比值。通过对不同地区土样开展试验,研究了制样初始含水率、初始厚度、接触面粗糙度以及环境温度对试验结果的影响,并对SCR作为膨胀土判别与分类指标的可信度与可靠度进行了分析,最终提出了利用SCR对膨胀土进行分类的界限指标。试验结果表明:初始含水率和界面粗糙度对SCR用于膨胀土的判别和分类没有影响;当初始厚度限制在8 mm以内时,可以忽略厚度对试验结果的影响;建议烘干温度为105℃。SCR与蒙脱石含量、阳离子交换量线性相关,能较好地反应膨胀土的胀缩特性;SCR与标准吸湿含水率和塑性指数线性相关,体现出利用SCR对膨胀土进行判别与分类具有较高的可信度。最大面积收缩率试验操作简单、周期短且可重复性高。 相似文献
8.
9.
针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成(Pointer Generator)网络和覆盖损失(Coverage Loss)进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的分布和覆盖范围,从而解决Transformer模型中的注意力机制在生成式任务中出现不断生成同一个词的问题。最后,在模型中加入了Pointer Generator网络,从而允许模型从源文本中复制词用作生成词来解决词表无法覆盖(OOV)的问题。探索了改进后的模型是否减少了不准确的表达以及重复出现相同词的现象是否得以解决。该模型相较于原始的Transformer模型在ROUGE-1评测函数上得分提升了1.98个百分点、ROUGE-2评测函数上得分提升0.95个百分点,在ROUGE-L评测函数上得分提升了2.27个百分点,并提升了摘要结果的可读性及准确性。实验结果表明,Transformer在加入Coverage Loss和Pointer Generator网络后可应用于生成式文本摘要领域。 相似文献
10.