基于汉语特征的中文对抗样本生成方法

深度神经网络容易受到来自对抗样本的攻击,例如在文本分类任务中修改原始文本中的少量字、词、标点符号即可改变模型分类结果.目前NLP领域对中文对抗样本的研究较少且未充分结合汉语的语言特征.从中文情感分类场景入手,结合了汉语象形、表音等语言特征,提出一种字词级别的高质量的对抗样本生成方法 CWordCheater,涵盖字音、字形、标点符号等多个角度.针对形近字的替换方式,引入ConvAE网络完成汉字视觉向量的嵌入,进而生成形近字替换候选池.同时提出一种基于USE编码距离的语义约束方法避免对抗样本的语义偏移问题.构建一套多维度的对抗样本评估方法,从攻击效果和攻击代价两方面评估对抗样本的质量.实验结果表明, CWordAttacker在多个分类模型和多个数据集上能使分类准确率至少下降27.9%,同时拥有更小的基于视觉和语义的扰动代价.     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

《福建分析测试》参考文献编排规则

引用参考文献需按照引文先后在文中标出序号,并与文后参考文献序号一致,用“[1],[2]…”上标标注,正文中未标注序号的文献列于标注序号文献之后。参考文献一律置于文末。格式：期刊[序号]作者.文题[J].刊名,年,卷（期）：起止页码.专著[序号]章节作者.书名[M].版次.出版地：出版者,出版年：起止页码.     

汉语定义语句的抽取方法

该文介绍了在汉语文本中抽取定义语句的方法。方法的主要特点是：给定被定义的词汇（字符串）,应用Bo-yer-Moore算法查找该串在文本中的位置,继而在该句子中查找符合定义特征的谓词。在这个工作基础上,根据谓词字符串的特征排除谓词歧义,并按照句法分析的结果对定义语句修饰谓词的不同语法单元进行识别,从而实现了基于字符串和语法特征的识别的定义语句抽取。     

基于特征选择和最大熵模型的汉语词义消歧

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在此基础上提出一套基于最大熵分类模型的自动特征选择方法,包括针对所有歧义词的统一特征模板选择和针对单个歧义词的独立特征模板优化算法.实验结果表明,使用自动选择的特征,不仅简化了特征模板,而且提高了汉语词义消歧的性能.与SemEval 2007:task #5的最好成绩相比,该方法分别在微平均值MicroAve(micro-average accuracy）)和宏平均值MacroAve(macro-average accuracy）)上提升了3.10%和2.96%.     

基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于Bootstrapping算法思想,既减少了预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性,并应用与IDS日志挖掘之中,有效改善挖掘效率,为规则库提供关联规则。     

HMM在自然语言处理领域中的应用研究

隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。     

通过语义控制改进运动合成

运动相似性度量是基于运动图的人体运动合成技术的关键.现有方法主要使用运动捕捉数据姿态数值特征进行相似性度量与合成控制,很难处理语义描述上同类型运动数据集中的不同运动实现版本间的时间与空间特征分布变化的问题.提出了引入用户语义控制来改进基于运动图的人体运动合成方法.使用关系特征作为高层语义描述,刻画同类型运动的空间变化特征;通过自学习过程,获得运动类模板,作为同类型运动的空-时特征语义描述;通过将运动类模板数据与人体运动序列文件进行匹配,实现运动类型识别和自动语义信息标注;借助关系特征语义描述及运动序列文件的语义标注信息,实现在基于运动图的运动合成中引入用户直观的高层语义控制.运动合成实验结果显示了该方法的有效性,为获得高质量人体运动合成数据提供途径.     

统计模型中附加语言学规则的蒙古语词法分析

蒙古词法分析是蒙古语信息处理的基础性问题,是蒙古语信息处理工作的第一步。通过对统计模型和蒙古语构词规则进行深入研究,提出了一种融合统计和规则技术的蒙古语词切分和词性标注的方法。该方法以统计模型作为基本框架,采用树形结构描述系统的解空间,并加入了蒙古语语言学规则和词干、词缀词典。实验结果表明,该系统分词和词性标注的词级准确率为95.1%,词干/词缀级准确率为94.6%,较已有蒙古语词法分析系统的准确率有所提高。     

基于最大熵模型的汉语词义消歧与标注方法

分析最大熵模型开源代码的原理和各参数的意义,采用频次和平均互信息相结合特征筛选和过滤方法,用Delphi语者编程实现汉语词义消歧的最大熵模型,运用GIS（Generalized Iterative Scaling）算法计算模型的参数。结合一些语占知识规则解决训练语料的数据稀疏问题,所实现的汉语词义消歧与标注系统,对800多个多义词进行词义标注,取得了较好的标注正确率。