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题名引入标点处理的层次化汉语长句句法分析方法
被引量：23
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作者
李幸
宗成庆
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机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期8-15,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60375018
60175012
+1 种基金
60121302)
中科院海外学者基金资助项目(2003-1-1)
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文摘
在分析汉语标点符号用法和句法功能的基础上,本文提出了一种新的面向汉语长句的层次化句法分析方法。这种方法和传统的不考虑标点符号的一遍分析方法的主要区别在于两个方面:第一,利用部分标点符号的特殊功能将复杂长句分割成子句序列,从而把整句的句法分析分成两级来进行。这种“分而治之”的策略大大降低了在传统的一遍分析方法中同时识别子句或短语之间的句法关系以及子句和短语内部成分的句法关系的困难。第二,从大规模树库中提取包含所有标点符号的语法规则和相应概率分布信息,有利于句法分析和歧义消解。实验证明我们的方法与传统的一遍图表(chart)分析方法相比,能够大大减少时间消耗和歧义边的个数,并且提高了复杂长句分析的正确率和召回率约7%。
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关键词
人工智能
自然语言处理
句法分析
标点符号
层次化分析方法
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Keywords
artificial intelligence
natural language processing
parsing
Chinese punctuations
hierarchical parsing approach
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型
被引量：24
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作者
常利伟
刘秀娟
钱宇华
耿海军
赖裕平
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机构
山西财经大学信息学院
山西大学大数据科学与产业研究院
山西大学自动化与软件学院
北京邮电大学网络空间安全学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第5期382-389,共8页
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基金
山西省自然科学基金(20210302124290)
山西省教育科学“十四五”规划项目(GH-21600)
+1 种基金
山西省重点研发国际科技合作项目(201903D421003)
国家自然科学基金(62002210)。
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文摘
为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势。实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76%,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势。
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关键词
网络安全态势感知
攻击识别
卷积神经网络
多源融合算法
层次化分析方法
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Keywords
Network security situation awareness
Attack identification
Convolutional neural network
Multi-source fusion algorithm
Hierarchical analysis method
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于AHP的电力信息系统健康度评估模型
被引量：3
- 3
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作者
李冬云
杨辉
杨义先
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机构
北京联合大学信息学院
北京邮电大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S2期151-153,187,共4页
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文摘
利用层次化分析方法,结合河南电力试验研究院的信息系统评估模型项目,建立了电力信息系统健康度评估模型。该模型量化了业务支撑系统对具体业务的支撑能力,同时预测了业务系统的运行状态。
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关键词
电力信息系统
层次化分析方法
健康度
评估模型
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Keywords
Power information systems
Analytic hierarchy process(AHP)
Healthy degree
Evaluation model
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于多源异构数据融合的网络安全态势评估体系
被引量：35
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作者
常利伟
田晓雄
张宇青
钱宇华
胡治国
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机构
山西财经大学信息学院
山西大学大数据科学与产业研究院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期38-47,共10页
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基金
山西省自然科学基金项目(201801D221159)
山西省高等学校科技创新项目(2019L0470)
山西省重点研发项目(201903D421003)。
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文摘
针对基于单点网络数据很难准确地检测网络恶意活动且无法有效地分析网络状况的问题,本文通过引入多源异构数据融合策略,借鉴层次化网络分析思想,构建出包含流量探测模块、属性提炼模块、决策引擎模块、多源融合模块、态势评估模块等五大模块的网络安全态势评估体系。评估体系以BP神经网络为决策引擎分析各数据源的数据,使用指数加权D-S证据理论融合各决策引擎的输出结果,并基于层次化网络威胁评估方法评估网络威胁状况。实验结果表明:不同探测器探测到的数据对于识别不同类型攻击的优势不同;多源融合技术进一步将识别攻击类型的准确率提升到88.7%;层次化网络威胁评估方法能够有效地评估网络威胁状况。
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关键词
网络安全
网络安全态势评估
数据融合
层次化分析方法
网络攻击
威胁量化
检测评估
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Keywords
network security
network security situation assessment
data fusion
hierarchical analysis method
network attacks
threat quantification
detection and evaluation
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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