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。     

腹腔镜病灶切除术联合戈舍瑞林治疗子宫腺肌瘤的临床分析

目的:探讨分析腹腔镜病灶切除术结合戈舍瑞林对子宫腺肌瘤患者进行治疗的临床效果。方法:选择2012年11月-2014年10月在本院行腹腔镜病灶切除术治疗的60例子宫腺肌瘤患者作为研究对象,回顾性对全部患者的临床资料进行分析研究。结果:子宫腺肌瘤患者经过临床治疗后,其痛经强度以及月经量显著好于手术前,手术前后比较差异有统计学意义(P<0.05);而月经周期与经期与手术前比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:应用腹腔镜病灶切除术结合戈舍瑞林对子宫腺肌瘤患者进行治疗,其疗效显著。     

基于上下文信息的恶意URL检测技术

恶意URL现如今对网络安全影响巨大,能否高效的检测恶意URL成为一个亟待解决的问题。针对传统基于文本特征的检测方法没有考虑到URL中词的位置和上下文信息的缺点,提出了一种基于上下文信息的恶意URL检测方法,首先利用预处理方法解决了URL中存在大量的随机字符组成单词的问题,使用特殊符号作为分隔符对URL分词,对得到的分词结果使用Word2vec生成词向量空间,然后训练卷积神经网络提取文本特征并分类。实验结果表明,该方法在大量真实数据上能够达到97.30%的准确率、90.15%的召回率和92.33%的F1值。     

融合了问句释义和词级别注意力的关系检测模型

在知识库问答系统任务中,由于自然语言表达方式的多样性与复杂性,语义相同表达方式不同的问句得到的答案可能不同,生成问句释义可以缓解这一问题。其次,关系检测是知识库问答系统中至关重要的一步,问答系统回答问题的准确性主要受这一步骤的影响,传统的基于注意力机制的关系检测模型没有考虑到答案路径不同抽象级别的不同重要程度。因此,本文提出了基于问句释义和词级别注意力机制的关系检测模型,用于知识库问答系统任务中,实验表明本文模型回答问题准确率较高。     

基于深度学习的文本自动摘要方案

针对自然语言处理（NLP）生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题，提出了一种新的生成式自动摘要解决方案，包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础，结合摘要的特点，引入词性、词频和逆文本频率三个词特征，有效地提高了词语的理解；而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射（seq2seq）与自编码器结构为基础，引入注意力机制、门控循环单元（GRU）结构、双向循环神经网络（BiRnn）、多层循环神经网络（MultiRnn）和集束搜索，提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要（LCSTS）数据集的实验结果表明，该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题，并在Rouge标准评价体系中表现良好，提高了摘要准确性与语句流畅度。     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。