基于条件随机场的网络安全态势量化感知方法

网络安全态势感知(NSSA)是目前网络安全领域研究的一个热点问题.首次提出一种基于条件随机场的(CRFs)网络安全态势量化感知方法.该方法以入侵检测系统的报警信息作为网络安全态势感知的要素,结合主机的漏洞和状态,定义网络安全威胁度来更好地体现网络的风险,并对攻击进行分类,简化CRFs模型的输入,同时选择了有效的特征属性,通过DARPA 2000数据的仿真实验生成了明确的网络安全态势图,表明提出的方法能够很好地反映网络风险,量化网络安全态势.     

基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注

传统的图像标注方法对图像各个区域同等标注,忽视了人们对图像的理解方式。为此提出了基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注方法。首先,由于人们在对图像认识的过程中,对显著区域会有较多的关注,因此通过视觉注意机制来取得图像的显著区域,用支持向量机对显著区域赋予语义标签;再利用k-NN聚类算法对非显著区域进行标注;最后,又由于显著区域的标注词与非显著区域的标注词在逻辑上存在一定的关联性,因此条件随机场模型可以根据标注词的关联性校正并确定图像的最终标注向量。在Corel5k、IAPR TC-12和ESP Game图像库上进行实验并且和其他方法进行比较,从平均查准率、平均查全率和F1的实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于条件随机场的DDoS 攻击检测方法

近年来,基于机器学习算法的分布式拒绝服务(distributed denial-of-service,简称DDoS)攻击检测技术已取得了很大的进展,但仍存在一些不足:(1)不能充分利用蕴涵于标记和特征观测序列中的上下文信息;(2)对多特征的概率分布存在过强的假设.条件随机场模型具有融合利用上下文信息和多特征的能力,将其应用于DDoS检测,能够有效地弥补上述不足.提出了一种基于条件随机场的DDoS攻击检测方法:首先,定义流特征条件熵(traffic feature conditional entropy,简称TFCE)、行为轮廓偏离度(behavior profile deviate degree,简称BPDD)两组统计量,对TCPflood,UDP flood,ICMP flood这3类攻击的特点进行描述;然后以此为基础,使用条件随机场,通过对其有效训练,分别为3类攻击建立分类模型;最后,通过对模型的有效训练,应用模型推断来完成对DDoS攻击的检测.实验结果表明,该方法能够充分发挥条件随机场模型的优势,准确区分正常流量和攻击流量,与同类方法相比,具有更好的抗背景流量干扰的能力.     

基于条件随机场的动词细分类研究

动词细分类属于词性标注的一部分,是自然语言处理的重要内容之一。基于条件随机场在分词和词性标注的基础上对动词进行了更细致的分类。根据动词的语言环境构建条件随机场模型,实验结果表明该方法取得了较高的准确率,最高取得了98.11的F值。     

基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。     

条件随机场模型的场景描述

提出一种基于条件随机场模型的场景描述方法,条件随机场模型直接对描述目标的后验概率建模,不但能融合多类特征,还具有联系上下文信息的能力,这使得CRF模型在场景描述中能获得更准确的描述结果.将图像分成m×n大小的矩形块,通过多类特征提取,分别提取图像中每一矩形块的颜色特征、纹理特征、位置特征,通过K-means算法对特征进行聚类,并按照矩形块的位置组成特征向量,用CRF模型对特征向量建模,通过训练获取模型的参数估计,最终利用MPM算法进行模型推断,获取场景描述.实验结果表明本文方法能较准确地进行场景描述.     

基于条件随机场的中文地址要素识别方法

由于中文地址命名的不规范性和汉语语言特点,中文地址要素识别成为地址编码的关键技术。传统的特征字匹配和字典匹配方法,难以解决地址要素命名的多样性问题。借鉴自然语言处理技术,通过构建地址要素标注集,设计了基于条件随机场的中文地址要素识别方法。实验证明,与基于特征字的规则方法相比,基于条件随机场的方法能够在较大程度上提高识别效果。由于条件随机场模型具有较好的泛化能力,该方法具有更强的通用性,特别适宜于大规模地址数据的批量解析和大众化位置服务中地址编码的快速处理。     

基于树状条件随机场模型的语义角色标注

针对线性条件随机场模型不能清楚表达语义角色内部结构关系的问题,提出一种基于树状条件随机场模型的语义角色标注方法。对句法依存树上的层次依赖关系和兄弟依赖关系进行标注,处理状态变量之间的长距离依赖,利用CRFs模型能添加任意特征的优点,在系统中添加新的组合特征和介词短语角色。在CoNNL 2008 Shared Task语料库上进行实验,结果证明该方法能有效提高系统的准确率和召回率。     

基于条件随机场的泰语音节切分方法

音节是泰语构词和读音的基本单位,泰语音节切分对泰语词法分析、语音合成、语音识别研究具有重要意义。结合泰语音节构成特点,提出基于条件随机场(Conditional Random Fields)的泰语音节切分方法。该方法结合泰语字母类别和字母位置定义特征,采用条件随机场对泰语句子中的字母进行序列标注,实现泰语音节切分。在InterBEST 2009泰语语料的基础上,标注了泰语音节切分语料。针对该语料的实验表明,该方法能有效利用字母类别和字母位置信息实现泰语音节切分,其准确率、召回率和F值分别达到了99.115%、99.284%和99.199%。     

基于分层分数条件随机场的行为识别

针对隐条件随机场(HCRF)的实时性问题和隐动态条件随机场（LDCRF）行为转换时的标记偏差问题,提出了一种基于分层分数条件随机场(SFCRF)模型的行为识别算法。该算法改进了LDCRF,并提出分数标记的概念,将人体行为的完整性和有向性具体化。实验结果表明,该算法取得了比条件随机场(CRF)、HCRF和LDCRF更好的识别效果。     

基于条件随机场的维吾尔文组块分析

该文对维吾尔语树库标注体系进行分析,根据组块划分原则,在短语标记集的基础上制定了维吾尔语组块标记集,从已完成标注的3 000句语料库构建组块库。根据维文语言的特点,在英汉组块识别特征基础上,增加了词干、词缀、同义词标记等特征。该文中的性能评价指标采用了国际通用的准确率,召回率和F值,3 000个标注句子作为训练和测试语料库用,实验采用了交叉验证法,训练和测试语料库的比例分别为9∶1,8∶2,2∶1,召回率分别为80.34%,76.87%,66.76%。实验表明,语料库规模对模型性能影响较大。
     

基于条件随机域的词性标注模型

词性标注主要面临兼类词消歧以及未知词标注的难题,传统隐马尔科夫方法不易融合新特征,而最大熵马尔科夫模型存在标注偏置等问题。本文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题。此外,又引入长距离特征有效地标注复杂兼类词,以及应用后缀词与命名实体识别等方法提高未知词的标注精度。在条件随机域模型框架下,本文进一步探讨了融合模型的方法及性能。词性标注开放实验表明,条件随机域模型获得了96.10%的标注精度。     

基于条件随机场的文本分类模型

条件随机场(CRFs)是一种十分优秀的统计学习模型,文中尝试将其引入到文本分类之中,提出了一种基于CRFs的文本分类模型.首先通过特征选择将待分类文档和文档类别分别表示成为CRFs的观察序列和状态序列,然后使用文本分类相关领域知识定义特征函数来提取序列之间的关联特征,再采用前向或后向算法评估出给定观察序列条件下各状态序列的概率,据此实现待分类文档的分类.分析表明,这种新模型语义清晰,计算直观,易于融合各种文本分类领域知识,分类效率较高.     

基于条件随机场的人物信息抽取

近年来，信息抽取成为自然语言处理的一个热点，同时也是难点。针对不同的问题，大家提出了不同的方法，而大多数的方法是基于启发式规则或者抽象成分类问题，本文将从人物百科中抽取人物信息看成是一个序列标注的问题，利用条件随机场对生语料进行序列标注。此外，文中详细介绍数据分析的方法以及特征选取方法，所提出的方法直接从生语料中抽取，节省了大部分方法的数据预处理部分，同时避开了大部分方法使用的句法分析的特征，有效地提高了信息抽取的效率。在文章的最后做了两组对比实验，实验结果表明，本方法能够非常准确地从HTML生语料中抽取出人物信息。     

基于条件随机场的冠词选择研究

冠词选择需要综合考虑语言知识、语义知识以及世界知识,是汉英翻译中的一个难点。针对传统的基于规则和机器学习的方法,只考虑名词短语前冠词选择的问题,该文将冠词看作一种标记,将该问题形式化地描述为一个序列标注任务,提出一种基于条件随机场的解决策略,选取特征时充分利用词、词性等多层次资源,并引入前后词的互信息。实验采用包含91 106个冠词的专利摘要做测试语料,F值达到80%。     

基于条件随机场的蒙古语词切分研究

词干和构形附加成分是蒙古语词的组成成分,在构形附加成分中包含着数、格、体、时等大量语法信息。利用这些语法信息有助于使用计算机对蒙古语进行有效处理。蒙古语词在结构上表现为一个整体,为了利用其中的语法信息需要识别出词干和各构形附加成分。通过分析蒙古语词的构形特点,提出一种有效的蒙古语词标注方法,并基于条件随机场模型构建了一个实用的蒙古语词切分系统。实验表明该系统的词切分准确率比现有蒙古语词切分系统的准确率有较大提高,达到了0.992。     

基于条件随机域的生物命名实体识别

提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效果,提高了系统的识别效率。     

基于条件随机场的中文时间短语识别

传统时间短语识别方法存在中文文本时间短语边界定位不准确和长距离依赖的问题。为此,提出一种基于条件随机场(CRFs)的时间短语识别方法。采用基于机器学习的方法识别时间短语,分析中文文本中时间短语的词法、句法和上下文信息等语言学特征,将时间短语分为日期型和事件型2种类型,并半自动构建3个常用词表作为外部特征。在此基础上,引入能整合不同层面特征的CRFs方法,将识别问题转化为序列标注问题。实验结果表明,该方法在日期型时间短语和事件型时间短语识别上分别取得95.70%和85.75%的F1值,识别效果较好。     

一种基于条件随机场的人名识别方法

本文提出了一种基于统计的中文人名识别方法，此方法使用最大概率分词模型对源句子进行粗切分，将粗切分信息融入到条件随机场模型中进行模型的训练。运用此方法分别对来自同一源语料的测试集和非同源语料的测试集进行了测试，F-值分别达到了91．3％和90．6％，证明了此方法的有效性。