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为解决谓语中心词识别中的唯一性问题,提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型,使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练,利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息,通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取,使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算,预测唯一谓语中心词的位置,训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验,结果达到了82.99%的F值评分,验证了该模型的可行性和有效性。 相似文献
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壳近邻分类算法克服了k近邻分类在近邻选择上可能存在偏好的问题,使得在大数据集上的分类效果优于k近邻分类,为了进一步提高壳近邻算法的分类性能,提出了基于Relief特征加权的壳近邻分类算法.该算法在Relief算法的基础上求解训练集的特征权值,并利用特征权值来改进算法的距离度量方法和投票机制.实验结果表明,该算法在小数据和大数据上的分类性能都优于k近邻和壳近邻分类算法. 相似文献
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在现实世界中,大量复杂系统都可以通过抽象的节点和连边构成的网络来加以刻画。作为城市交通系统的重要组成部分,道路交通网络是一个典型的复杂系统,与人们的生活密切相关。道路交通网络中的关键节点识别问题是复杂网络领域研究中的一个经典难题。传统的度中心性算法和PageRank算法在复杂网络的关键节点的识别中具有较好的应用,考虑到道路交通网络中关键节点的特殊性和彼此关联性,在度中心性算法的基础上引入贪心算法的思想,提出了一个基于贪心策略的度中心性关键节点识别方法;同时,在PageRank算法的基础上引入贪心算法的思想,提出了一种基于贪心策略的PageRank关键节点识别方法,从而使道路交通网络中关键节点识别的结果更合理,在交通道路维护保养、规划设计,以及犯罪分子潜逃阻断等领域都有重要的应用价值。通过公开数据集与经典的关键节点识别方法做比较,验证了算法的有效性。 相似文献
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随着网络通信技术的迅速发展和广泛使用,确保经由网络传输的通信内容的安全性成为人们日益关注的问题之一。针对此问题,在对AES算法与网络通信原理进行深入研究的基础上,提出一种基于AES算法的通信信息加密传输方案。最后运用一个自制的、遵循此方案的网络聊天室程序进行相关的实验,实验结果表明所提出的方案能够在不影响用户正常使用的情况下,有效保障用户通信内容的安全性。 相似文献
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针对嵌套命名实体识别,神经网络模型中提出基于跨度的框架。该框架首先产生跨度种子,然后搭建分类器进行筛选。但单独对跨度区域进行分类存在丢失全局语义信息的问题。另外,在中文嵌套命名实体识别中,因为缺少分隔符且中文高度依赖上下文,跨度区域无法有效使用词边界特征,导致识别性能不佳。为解决上述问题,本文提出结合实体标签的中文嵌套命名实体识别模型(CEL)。该模型生成跨度种子后,在原句子的跨度区域开始及结束位置嵌入实体标签,再作为分类器输入,从而更好地学习到跨度种区域边界和上下文之间的语义依赖特征。论文在ACE2005中文数据集上进行实验,实验表明,CEL模型在F1值上达到了较好水平。 相似文献
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为改进传统特征方法很难获取中文句子中结构信息的问题,提出一种基于深度神经网络的句法要素识别模型。采用Bi-LSTM网络从原始数据中自动抽取句子中的结构信息和语义信息,利用Attention机制自动计算抽象语义特征的分类权重,通过CRF层对输出标签进行约束,输出最优的标注序列。经过对比验证,该模型能有效识别句子中的句法要素,在标注数据集上F1达到84.85%。 相似文献
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基于知识图谱的网络安全动态预警方法,能够主动感知和应对网络安全攻击,增强感知的实时性和精准性。然而,在构建网络安全知识图谱的实体抽取过程中,传统的命名实体识别工具和方法无法识别网络安全领域中的特定类别实体,文本中的未登录和中英文混合的网络安全实体也难以被准确识别。网络安全文本中的网络安全命名实体存在中英文混合、单词缩写等问题,仅基于字的命名实体识别方法难以充分表征字或词的语义信息。因此,论文考虑中英文更细粒度的部件语义捕捉字或词的语义特征,提出一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法(C C-NS-NER),利用部件CNN抽取词语部件特征中的关键语义特征,丰富字词级别的语义信息,并引入BiLSTM-CRF确保抽取字向量和部件特征中的抽象信息,同时获取标签之间的关联信息,识别文本中的网络安全命名实体。在人工标注的网络安全数据集上的实验结果表明,该方法相较于传统模型,能有效获取字或词的部件语义信息,显著提高网络安全命名实体识别的效果。 相似文献
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针对传统的动态文本聚类将描述方式不同的同类文本划分到不同组中;以及聚类类别个数与真实类别数之间差距明显等问题,该文提出了一种半监督语义动态文本聚类算法(SDCS)。该算法以语义表征文本的方式来捕获文本间的语义关系,在聚类过程中动态学习类别语义,让文本能根据语义准确聚类。同时该算法利用半监督聚类的方法对新类的产生进行监督,学习符合实际情况的聚类结果。实验结果表明该文提出的算法是有效可行的。 相似文献