融入结构化信息的端到端中文指代消解

在LEE等人提出的端到端指代消解模型基础上,考虑中文行文特点,提出一种融合结构化信息的中文指代消解模型。压缩文档中所进行有句子对应的成分句法树并获取文档压缩树叶节点深度,采用成分句法树的结构化嵌入(SECT)方法将结构信息进行向量化处理,将词性、文档压缩树叶节点深度与SECT信息作为3个特征向量引入模型中进行中文指代消解。在CoNLL2012数据集中的测试结果表明,通过结合上述3个特征,可使该模型的中文指代消解性能得到有效提高,其平均F_1值可达62.33%,较基准模型提升5.28%。     

基于改进词嵌入表示和卷积神经网络的银行智能派单系统的研究

银行智能派单系统的实现和功能完善,对银行提升客户满意度、提高突发事件处理效率、降低人工处理成本等非常重要。针对现有的基于Word2vec和TextCNN模型的银行智能派单系统进行了改进,针对特征词权重表达性弱,特征词类别及位置区分性弱等问题,提出基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示和卷积神经网络结合的银行智能派单系统:首先利用Word2vec模型得到输入事件单的词嵌入向量;再针对经典TF-IDF方法不具备类别区分性、位置区分性,也没有考虑极端频率特征词代表性的情况,提出改进型TF-IDF算法,计算每个特征词的权重,得到基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示;最后在卷积神经网络模型中进行训练,通过迭代训练最终得到分类器,利用分类器可对输入事件单信息自动进行系统类别的判断。实验结果表明改进词嵌入表示的银行智能派单系统分类模型的宏查准率、宏查全率、准确率以及宏F1值都得到进一步的提高。     

嵌入视角下的生态移民可持续发展

为了对生态移民情况进行合理引导,在嵌入视角下对生态移民可持续发展情况进行分析和探讨。通过对近年来的嵌入视角生态移民迁移数据进行调查,建立生态移民迁移管理模型,并通过模型对生态移民迁移过程中的潜在风险进行分析和排除,同时有针对性地提出推进生态移民可持续发展要素。最后通过实证对生态移民可持续发展情况进行预估和分析,验证了嵌入视角下的生态移民形式具有可持续发展的优势。     

基于安全通信的信息隐藏技术研究

针对传统信息隐藏技术安全程度低的问题,提出一种基于安全通信的信息隐藏技术。通过实时对网络中流经的数据进行分析,确定包含隐藏信息的数据,采用信息嵌入算法将隐秘信息同伪随机序列加密处理,在此基础上,生成网络信息隐藏控制信道,将秘密信息通过此信道发送,以保证隐藏信息的安全性,以此实现信息的隐藏。仿真结果表明,该隐藏技术比传统隐藏技术的安全程度高,大大减少了信息被窃取的现象,推动了该领域的研究发展,具有一定的实际应用意义。     

基于DTC鲁棒盲水印算法算法研究

该文在对数字水印的分类、原理以及近几年所产生的新进展的基础上,深入研究DCT域变换的方法,并以此方法为基础实现盲水印的嵌入和提取。文中在理论推导的基础上给出实验分析,证实了文中给出方法的正确性,获得盲水印的图像效果较好。