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基于改进的TextRank的自动摘要提取方法
被引量：
43
1
作者
余珊珊
苏锦钿
李鹏飞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期240-247,共8页
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置...
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。
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关键词
中文文本
自动摘要提取
TextRank
篇章结构
无监督学习方法
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职称材料
基于分层自编码器的异常网络流量检测
2
作者
张晓青
谷勇浩
田甜
《中兴通讯技术》
北大核心
2024年第5期81-86,共6页
通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现...
通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现有集成学习方式不同,HAE以串行的方式学习上一自编码器学得不好的样本,降低了训练和测试时间。仿真实验结果表明,相比传统的异常检测方法,HAE具有更高的检测率。
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关键词
分层自编码器
异常网络流量检测
无监督学习方法
集成
学习
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职称材料
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
被引量：
3
3
作者
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期546-551,共6页
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计...
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计算时间就可以获得与Asa等人基于支持向量机的方法类似的聚类结果 .
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关键词
加权Parzen窗
线性规划
聚类算法
无监督学习方法
数据处理
模式识别
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职称材料
题名
基于改进的TextRank的自动摘要提取方法
被引量：
43
1
作者
余珊珊
苏锦钿
李鹏飞
机构
广东药科大学医药信息工程学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期240-247,共8页
基金
广东省自然科学基金(2015A030310318)
广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065)
国家自然科学基金资助项目(61103038)资助
文摘
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。
关键词
中文文本
自动摘要提取
TextRank
篇章结构
无监督学习方法
Keywords
Chinese texts, Automatic summarization extraction, TextRank, Article discourse, Unsupervised learning methods
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于分层自编码器的异常网络流量检测
2
作者
张晓青
谷勇浩
田甜
机构
北京邮电大学计算机学院
北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
中山大学广东省信息安全技术重点实验室
中兴通讯股份有限公司
出处
《中兴通讯技术》
北大核心
2024年第5期81-86,共6页
基金
北京邮电大学中央高校基本科研业务费行动计划项目(2021XDA11-1)
中兴通讯产学研合作项目(HC-CN-20200807013)
广东省信息安全技术重点实验室开放基金项目(2020B1212060078)。
文摘
通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现有集成学习方式不同,HAE以串行的方式学习上一自编码器学得不好的样本,降低了训练和测试时间。仿真实验结果表明,相比传统的异常检测方法,HAE具有更高的检测率。
关键词
分层自编码器
异常网络流量检测
无监督学习方法
集成
学习
Keywords
HAE
malicious network traffic detection
unsupervised learning method
ensemble learning
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
被引量：
3
3
作者
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
机构
中国科学技术大学人工智能与计算机应用研究室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期546-551,共6页
基金
安徽省重点项目资助 ([2 0 0 2 ]0 95 )
文摘
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计算时间就可以获得与Asa等人基于支持向量机的方法类似的聚类结果 .
关键词
加权Parzen窗
线性规划
聚类算法
无监督学习方法
数据处理
模式识别
Keywords
weighted parzen window
linear programming
clustering algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的TextRank的自动摘要提取方法
余珊珊
苏锦钿
李鹏飞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
43
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于分层自编码器的异常网络流量检测
张晓青
谷勇浩
田甜
《中兴通讯技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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