基于跨语言神经主题模型的汉越新闻话题发现方法

针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型（CL-NTM）的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型（ICE-LDA）在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。     

基于聚类的离群点检测方法研究综述

离群点检测在数据处理中具有重要研究意义,其检测方法大致可以分为基于统计、基于距离、基于密度和基于聚类的方法。为了及时掌握当前基于聚类技术的离群点检测方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的基于聚类的离群点检测方法进行了介绍和归类,将其主要分为静态数据集中的检测方法、数据流中的检测方法、大规模数据中的检测方法和其他方法等四大类。对每类方法所解决的问题、算法思想、应用场景以及各自的优缺点进行了详细的归纳和分析,指出目前存在的问题以及未来发展方向。     

改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类

针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。     

基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法

数学表达式相似度计算在信息检索中起着重要的作用,但现有的计算方法较少考虑数学表达式侧重点对相似度计算准确度的影响。为解决该问题,提出一种基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法。针对侧重点主观性强的特点,定义表达式元素映射规则,使用[K]-means++算法对数学表达式聚类,从而归纳出数学表达式所属侧重点簇;以侧重点簇为依据,使用遗传算法对相似度计算方法中相关参数进行优化调节,以加强侧重点对相似度结果的影响。对比实验表明,该方法的相似度计算性能有所提高,得到的表达式结果列表更为理想。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

回环软件缺陷数量预测模型

软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC（clustering by fast search and find of density peaks）时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第[k]近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度[ρ]及距离[δ]的计算;在类簇分配阶段,结合[k]近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。     

基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类

安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据事故性质的认定特点,提出了一种优化初始聚类中心的算法,并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类.实验表明该方法较好实现安全生产的事故案例分类,并对安全生产事故的多个维度分析具有很好借鉴意义.