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基于多标签关系图和局部动态重构学习的多标签分类模型
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作者 胡婕 郑启扬 +1 位作者 孙军 张龑 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1104-1112,共9页
在多标签分类任务中,现有模型对依赖关系的构建主要考虑标签在训练集中是否共现,而忽视了标签之间各种不同类型的关系以及在不同样本中的动态交互关系。因此,结合多标签关系图和局部动态重构图学习更完整的标签依赖关系。首先,根据标签... 在多标签分类任务中,现有模型对依赖关系的构建主要考虑标签在训练集中是否共现,而忽视了标签之间各种不同类型的关系以及在不同样本中的动态交互关系。因此,结合多标签关系图和局部动态重构图学习更完整的标签依赖关系。首先,根据标签的全局共现关系,采用数据驱动的方式构建多标签关系图,学习标签之间不同类型的依赖关系;其次,通过标签注意力机制探索文本信息和标签语义的关联性;最后,对标签图进行动态重构学习,以捕获标签之间的局部特定关系。在3个公开数据集BibTeX、Delicious和Reuters-21578上的实验结果表明,所提模型的宏平均F1(maF1)值相较于MrMP(Multi-relation Message Passing)分别提高了1.6、1.0和2.2个百分点,综合性能得到提升。 展开更多
关键词 标签分类 标签关系图 标签依赖关系 局部动态重构图 标签注意力机制
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基于同义词扩展和标签传递机制的文本无载体信息隐藏方法 被引量:2
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作者 张祯 倪嘉铭 +3 位作者 姚晔 龚礼春 王玉娟 吴国华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期173-183,共11页
为了解决传统文本信息隐藏方法隐藏容量低、抗检测性弱等问题,提出一种基于同义词扩展和标签传递机制的文本无载体信息隐藏方法。该方法将秘密信息切分成若干个关键词,分别嵌入不同的文本载体中。考虑到汉语中同义词的可替换性,使用基... 为了解决传统文本信息隐藏方法隐藏容量低、抗检测性弱等问题,提出一种基于同义词扩展和标签传递机制的文本无载体信息隐藏方法。该方法将秘密信息切分成若干个关键词,分别嵌入不同的文本载体中。考虑到汉语中同义词的可替换性,使用基于知网的词语相似度计算方法筛选符合上下文语义的同义词,尽可能将不同的关键词或其同义词嵌入同一文本中,以此来提升隐藏容量。同时,记录每篇文本中所有被隐藏关键词的标签信息,将其按固定格式转换为二进制序列,作为秘密信息生成载体文本。最后,将自然载体文本和生成载体文本一起发送给接收方完成秘密通信。实验结果表明,所提方法的隐藏容量与传统方法相比有了较大的提升,具有较强的抗检测能力,使用小型载体文本数据库即可实现完整的信息隐藏和提取,减少了建立和维护索引数据库的开销。 展开更多
关键词 隐蔽通信 无载体信息隐藏 关键词扩展 标签传递机制
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MPLS组播机制中基于核心树的标签分发方法 被引量:1
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作者 杜兴东 姚尹雄 王豪行 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1747-1749,共3页
基于松散模式下协议独立的组播协议 (Protocol Independent Multicast- Sparse Mode,PIM- SM)对多协议标签交换 (Multi- Protocol Label Switching,MPLS)中有关核心树组播标签分发机制进行了研究 .由于 PIM- SM允许 SPT和 RPT两种组播... 基于松散模式下协议独立的组播协议 (Protocol Independent Multicast- Sparse Mode,PIM- SM)对多协议标签交换 (Multi- Protocol Label Switching,MPLS)中有关核心树组播标签分发机制进行了研究 .由于 PIM- SM允许 SPT和 RPT两种组播树同时存在 ,亦存在 (*,G) /(S,G)共存问题 ,因此在 MPLS的标签分发中就不能以通常的单播方式进行 .文中提出的上游隐性标签分发和下游按需标签分发方法可以解决存在共存问题时如何进行 MPLS标签分发这一问题 . 展开更多
关键词 多协议标签交换 协议独立 标签分发机制 MPLS 核心树 PIM-SM INTERNET
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基于多任务标签一致性机制的中文命名实体识别 被引量:1
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作者 吕书宁 刘健 +2 位作者 徐金安 陈钰枫 张玉洁 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期87-97,共11页
实体边界预测对中文命名实体识别至关重要。现有研究为改善边界识别效果而提出的多任务学习方法大多仅考虑与分词任务进行简单结合,但由于缺少包含多任务标签的训练数据,导致无法学到多个任务之间的标签一致性关系。该文提出一种新的基... 实体边界预测对中文命名实体识别至关重要。现有研究为改善边界识别效果而提出的多任务学习方法大多仅考虑与分词任务进行简单结合,但由于缺少包含多任务标签的训练数据,导致无法学到多个任务之间的标签一致性关系。该文提出一种新的基于多任务标签一致性机制的中文命名实体识别方法:将分词和词性信息融入命名实体识别模型,进而联合训练命名实体识别、分词、词性标注三种任务;建立基于标签一致性机制的多任务学习模式,增强边界信息学习,捕获标签一致性关系,更好地学习多任务表示。相较于基线模型,全样本实验、模拟小样本实验及真实小样本实验分别提升F_1值10.28%、11.17%和8.84%,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 中文命名实体识别 多任务学习 标签一致性机制 BERT模型
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融入类别标签和主题信息的用户兴趣识别方法 被引量:1
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作者 康智勇 李弼程 林煌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期661-668,共8页
社交网络用户兴趣发现对信息过载缓解、个性化推荐和信息传播正向引导等方面具有重要意义。目前已有的兴趣识别研究未能同时考虑文本主题信息及其对应的类别标签信息对模型学习文本特征的帮助,文中提出了一种融入类别标签和主题信息的... 社交网络用户兴趣发现对信息过载缓解、个性化推荐和信息传播正向引导等方面具有重要意义。目前已有的兴趣识别研究未能同时考虑文本主题信息及其对应的类别标签信息对模型学习文本特征的帮助,文中提出了一种融入类别标签和主题信息的用户兴趣识别方法。首先,利用BERT预训练模型、BiLSTM模型和多头自注意力机制分别获取文本和标签序列的语义特征;其次,引入标签注意力机制,使模型更加关注文本与其类别标签更相关的词语信息;然后,利用LDA主题模型和Word2Vec模型得到文本主题特征;接着,设计门控机制进行特征融合,使模型能够自适应地融合多种特征,进而实现微博文本兴趣类别分类;最后,统计用户发表的所有文本在各个兴趣类别上的数量,将数量最多的兴趣类别确定为用户兴趣识别结果。为验证所提方法的有效性,文中构建了一个微博兴趣识别数据集。实验结果表明,该模型在微博文本兴趣类别分类和用户兴趣识别任务中均取得了最优性能。 展开更多
关键词 社交网络 兴趣识别 主题模型 标签注意力机制 特征融合
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一种用于Java程序验证编译的标签类型 被引量:1
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作者 陈晖 陈意云 茹祥民 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期346-354,共9页
在基于语言考虑代码安全性的工作中,往往需要将高级语言程序翻译成类型化低级语言的程序进行类型检查.许多高级语言具有类型调度结构,在向低级语言的编译过程中需要用标签机制来实现.针对具有多继承接口的 Java 程序包含的一种特殊的类... 在基于语言考虑代码安全性的工作中,往往需要将高级语言程序翻译成类型化低级语言的程序进行类型检查.许多高级语言具有类型调度结构,在向低级语言的编译过程中需要用标签机制来实现.针对具有多继承接口的 Java 程序包含的一种特殊的类型调度结构,提出了一种新的标签类型.包含这种标签类型的低级语言能够有效地实现 Java 程序中的接口调用.这种对接口调用的编译方法被用在一个以类型化低级语言为验证语言的 Java 字节码即时编译器中. 展开更多
关键词 类型保持编译 类型调度 标签机制
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基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法
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作者 高美珠 于万钧 陈颖 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1108-1114,共7页
针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足,及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题,提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先,在线性插值技术基础上,结合均值和标准差设定动态区间,并通... 针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足,及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题,提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先,在线性插值技术基础上,结合均值和标准差设定动态区间,并通过sigmoid函数平滑调整原始评分,消除用户评分习惯差异。其次,使用时序变换函数量化用户偏好遵循的不同动态模式和遗忘规律,增强用户偏好表示。最后,利用标签语义、标签质量、时序变换函数和相对评分差异信息熵,构建标签感知机制和全局评分机制,并利用生成的相似矩阵重构用户自适应相似矩阵。仿真实验结果表明,相较于其他基线算法,该算法推荐性能最优,召回率提升5.27和4.73百分点,归一化折损累计增益(NDCG)提升6.67和5.90百分点,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 协同过滤 平滑插值 时序变换函数 标签语义 相对评分差异信息熵 标签感知机制 全局评分机制 自适应相似矩阵
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基于信任模型的安全应用层多播协议 被引量:1
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作者 许建真 岳静 +1 位作者 周佩 芦瑞玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第14期3291-3293,3351,共4页
针对ALM(application layer multicast)安全性方面存在的问题,设计了一种新的ALM协议。节点加入多播组时,协议对节点的信任度进行认证检测。在交互过程中动态计算节点信任度,以便准确识别覆盖网中的恶意节点。同时,通过标签机制,有效防... 针对ALM(application layer multicast)安全性方面存在的问题,设计了一种新的ALM协议。节点加入多播组时,协议对节点的信任度进行认证检测。在交互过程中动态计算节点信任度,以便准确识别覆盖网中的恶意节点。同时,通过标签机制,有效防止了节点对信任信息的恶意篡改。仿真实验结果表明,该协议能有效区分恶意节点并对其进行控制,对多播安全性方面存在的问题有较大改进。 展开更多
关键词 信任模型 信任度 全局信任度 标签机制 应用层多播
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IP网络接纳控制的研究 被引量:2
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作者 毕征 沈苏彬 《南京邮电学院学报(自然科学版)》 2004年第3期38-44,共7页
在深入研究了各种接纳控制技术的基础上,论述了基于探测接纳方法的优势,同时分析了探测方法可能出现的问题。提出了一种改进的基于探测的接纳控制技术即在传统的基于探测的方法上加载了"改进的链路探测标签"机制。最后,通过... 在深入研究了各种接纳控制技术的基础上,论述了基于探测接纳方法的优势,同时分析了探测方法可能出现的问题。提出了一种改进的基于探测的接纳控制技术即在传统的基于探测的方法上加载了"改进的链路探测标签"机制。最后,通过仿真实验证明了改进方法有效。 展开更多
关键词 IP网络 接纳控制 服务质量 链路探测标签机制
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无锚框目标检测模型特征任务不对齐研究 被引量:1
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作者 郝帅征 刘宏哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期151-159,共9页
通常的目标检测模型由分类任务和回归任务构成。由于不同的任务驱动因素,模型中头部对应的这两个任务分支网络对来自同一输入图片、同一个实例的特征具有不同的敏感性。这就造成了检测模型对于相同位置的特征、分类效果和回归效果相差... 通常的目标检测模型由分类任务和回归任务构成。由于不同的任务驱动因素,模型中头部对应的这两个任务分支网络对来自同一输入图片、同一个实例的特征具有不同的敏感性。这就造成了检测模型对于相同位置的特征、分类效果和回归效果相差巨大的问题,也就是任务特征不对齐的问题。但是通用的目标检测后处理办法,仅以分类分数作为非极大抑制过程的标准,带来了大量回归质量较差、但置信度很高的检测结果。对现代化的无锚框网络展开不对齐问题的研究分析,将问题进一步拆解为尺度层级上的不对齐和空间位置上的不对齐。提出了参数量代价最小的解决方案:使用可变形卷积模块对检测模型头部网络的感受野进行微调,使用考虑样本点对齐效果的标签分配机制进行对齐样本点的挖掘,创新性地解决了上述两个子问题。进一步的详细实验和对比分析证明了该工作的有效性和实用性,以及对不同特征提取骨干网络的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 无锚框检测器 标签分配机制
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