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1.
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   
2.
采取TF-IDF、LDA、位置权重指派与MMR相结合的方式,对不同的句子分配不同的权重.结合Word Embedding模型,分析了在BERT、RoBERTa-wwm-ext等模型测试的分类效果.  相似文献   
3.
大学语文的思政教育应遵循语文学科"以文育人"的特色,立足文本开展教学.课前明确思政目标,精选文本构建专题;课堂教学借助文本,了解作家的精神与品格,运用讨论的方式品味文本,挖掘文本的思政内涵;课内外强化写作教学,鼓励并指导学生创作文本,由此把隐形的思政教育根植于显性的文本教学和创作中,逐步渗透,进而内化,潜移默化地实现思政教育的目标.  相似文献   
4.
虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。  相似文献   
5.
阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务,其效果直接决定下游任务表现上限,然而传统方法中通常忽略医学知识的应用,很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法,将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节,极大程度地提升了标签转换的连贯性,并在相关数据集主指标上取得了改善。  相似文献   
6.
为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。  相似文献   
7.
中国国旗、国徽设计以五星、天安门、嘉禾稻、麦穗等彰显时代特点的现实主义素材为设计元素,具有明显的政治语态和意识形态意味.其以环绕、半环绕结构图式和红、黄色调的设计形式,表现出了中国传统图案的装饰意味.这种近乎完美的艺术形式与明显的政治意象,准确地呈现了国家意志和政党主张.  相似文献   
8.
《霍乱时期的爱情》被称为"爱情教科书",小说主要讲述了阿里萨与费尔米娜之间的爱情故事,侧面烘托着社会现实.作者加西亚·马尔克斯以个性化的文学创作观和美学追求为主,将各个人物整合关联,形成一个有机组织,并通过内部心理活动与外部行为来表现人物形象,传达了社会民众对民主、自由和美好未来的渴望,以小见大,从人物关系与事件中揭示了重要的社会问题,暴露各样的社会流弊.基于此,本文从多个角度来分析小说中的人物形象特点.  相似文献   
9.
10.
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