基于回归的唯一谓语中心词识别

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。     

一种基于AES算法的通信信息加密传输方案

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。     

一种求解多处理机调度问题的a-平坦化调度算法

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解。实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性。     

道路交通网络中的关键节点识别方法研究

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。     

基于多维语义映射的关系抽取方法研究

关系抽取旨在从句子中识别出实体对之间的关系类型。在关系抽取领域,目前主流的方法都使用了深度学习方法,但大部分方法在输入层没有对词向量进行深层次的讨论。针对这一不足,提出了一种基于多维语义映射的关系抽取方法,该方法的核心思想是将矩阵降维方法应用于神经网络模型输入层。通过将表示文本的词向量进行多维度的降维分解,使分解后的词向量能映射表示同一语句在不同维度上的语义信息。实验结果表明,在Chinese Literature Text和SemEval-2010 Task8数据集上F1值分别达到了75.3%和88.9%,验证了所提方法的有效性。     

基于Relief的特征加权壳近邻分类算法

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.     

一种基于深度神经网络的句法要素识别方法

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%。     

一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法

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。     

半监督语义动态文本聚类算法

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。     

基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法

针对现有命名实体识别方法存在的语义信息获取不全面问题,提出基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法。将句子和句子中每个单词对应的词缀输入到编码层,使用Bi-LSTM提取上下文特征。在编码层设计特征融合模块、建模文本特征与词缀特征的对应关系,使用Affix-Attention同时关注文本信息和词缀信息进行语义补充。解码层使用CRF层得到目标序列。在生物医学领域的JNLPBA-2004和BC2GM基准数据集上的试验结果综合评价指标F₁达到81.73%、84.73%;在公共数据集CONLL-2003中试验结果综合评价指标F₁达到91.35%。试验结果表明,本研究方法能够有效获取词的内部语义特征,融合文本信息和词缀信息,达到语义补充的效果,提升命名实体识别的性能。