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1.
针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。  相似文献   
2.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。  相似文献   
3.
基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。  相似文献   
4.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。  相似文献   
5.
提出一种对膨胀土进行判别和分类的新指标——最大面积收缩率(SCR),其定义为最大面积收缩率试验中试样干燥后收缩裂隙的总面积与试样初始面积的比值。通过对不同地区土样开展试验,研究了制样初始含水率、初始厚度、接触面粗糙度以及环境温度对试验结果的影响,并对SCR作为膨胀土判别与分类指标的可信度与可靠度进行了分析,最终提出了利用SCR对膨胀土进行分类的界限指标。试验结果表明:初始含水率和界面粗糙度对SCR用于膨胀土的判别和分类没有影响;当初始厚度限制在8 mm以内时,可以忽略厚度对试验结果的影响;建议烘干温度为105℃。SCR与蒙脱石含量、阳离子交换量线性相关,能较好地反应膨胀土的胀缩特性;SCR与标准吸湿含水率和塑性指数线性相关,体现出利用SCR对膨胀土进行判别与分类具有较高的可信度。最大面积收缩率试验操作简单、周期短且可重复性高。  相似文献   
6.
日本是垃圾分类水平最高、资源循环利用率最高的国家之一。对日本生活垃圾长效治理机制进行分析与介绍,有助于我国破解生活垃圾“运动式”治理所面临的可持续性难题,推进源头分类,实现从“新时尚”到“好习惯”到“绿色循环低碳发展的转变”。  相似文献   
7.
"互联网+"环境下,网上自主学习已成常态.文章提出一种个性化试题推荐方法,先通过认知诊断模型诊断出学生的认知状态,再采用协同过滤方法推荐试题,能给学生推荐准确且可解释性的试题.  相似文献   
8.
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究.首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析.通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性.  相似文献   
9.
在现实世界中,可用的训练数据通常较少,且很容易过时,所以需要不断采集和标记大量新的数据集;针对此问题,提出一种基于SAMME和TrAdaBoost算法的迁移学习分类方法。该方法的核心思想是:从老视频流数据集中筛选出有用的样本来帮助模型识别新的未知视频流集样本,这里新老视频流数据集的样本特征分布是不相同的。同时该方法结合SAMME算法将TrAdaBoost算法从只可实现两分类扩展至多分类。实验结果表明,与现有方法比较,该方法能更好地实现对六种类型视频流的精细分类,并减少大量已标注老数据集的浪费。  相似文献   
10.
熊丽婷 《计算机应用研究》2021,38(11):3495-3499
为了平衡跟踪器的分类与估计模块间的性能差距,提出一种模块性能均衡的跟踪器.首先,通过大量离线学习,将高阶特征纳入目标估计中;然后,对目标估计模块进行训练,预测目标对象与估计跟踪框之间的重叠.为了提高所提分类模块在面对干扰物时的鲁棒性,引入在线训练的分类模块,采用了难分样本挖掘方法,确保较高的区分能力.在OTBI00、VOT2016和TrackingNet三个公开数据集上进行实验,结果表明,与相关滤波、多域网络等方法相比,所提方法的重叠精度指标更优、跟踪精度更高,且收敛性明显快于梯度下降法,运行速率达到实时要求.  相似文献   
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