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基于改进的CBOW与ABiGRU的文本分类研究
被引量：
6
1
作者
张宇艺
左亚尧
陈小帮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期135-140,170,共7页
文本的表示与文本的特征提取是文本分类需要解决的核心问题,基于此,提出了基于改进的连续词袋模型(CBOW)与ABiGRU的文本分类模型。该分类模型把改进的CBOW模型所训练的词向量作为词嵌入层,然后经过卷积神经网络的卷积层和池化层,以及结...
文本的表示与文本的特征提取是文本分类需要解决的核心问题,基于此,提出了基于改进的连续词袋模型(CBOW)与ABiGRU的文本分类模型。该分类模型把改进的CBOW模型所训练的词向量作为词嵌入层,然后经过卷积神经网络的卷积层和池化层,以及结合了注意力(Attention)机制的双向门限循环单元(BiGRU)神经网络充分提取了文本的特征。将文本特征向量输入到softmax分类器进行分类。在三个语料集中进行的文本分类实验结果表明,相较于其他文本分类算法,提出的方法有更优越的性能。
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关键词
深度学习
连续
词
袋模型(
cbow
)
注意力机制
神经网络
文本分类
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职称材料
中文领域情感词典自适应学习方法
被引量：
15
2
作者
叶霞
曹军博
+2 位作者
许飞翔
郭鸿燕
尹列东
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第8期2231-2237,共7页
针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行候选情感词的抽取,通过改进的SO_PMI算法对得到的候选情感词进...
针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行候选情感词的抽取,通过改进的SO_PMI算法对得到的候选情感词进行情感极性判定,形成领域正负情感词典。实验结果表明,该方法能够自适应生成领域情感词典,情感词识别准确率较高,该模型在中文情感分析应用中取得了较好的效果。
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关键词
情感分析
领域情感
词
典
情感极性
cbow
连续
词
袋模型
PMI算法
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职称材料
基于异质信息网络的恶意代码检测
被引量：
2
3
作者
刘亚姝
侯跃然
严寒冰
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期258-265,共8页
恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测...
恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测与分类。构建了FILE、API、DLL三类对象的4种元图,刻画了恶意代码HIN的网络模式。经过改进的随机游走策略,尽可能多地获取元图中对象节点的上下文信息,将其作为连续词包(CBOW)模型的输入,从而得到词向量的网络嵌入。通过投票方法改进主角度分析模型,得到多元图特征融合的分类结果。在仅可获得有限信息的情况下,大大提高了基于单元图特征的恶意样本分类准确率。
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关键词
恶意代码
异质信息网络(HIN)
随机游走
连续
词
包
(
cbow
)
元图
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职称材料
题名
基于改进的CBOW与ABiGRU的文本分类研究
被引量：
6
1
作者
张宇艺
左亚尧
陈小帮
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期135-140,170,共7页
基金
广东省科技计划公益研究（No.17ZK0226）
文摘
文本的表示与文本的特征提取是文本分类需要解决的核心问题,基于此,提出了基于改进的连续词袋模型(CBOW)与ABiGRU的文本分类模型。该分类模型把改进的CBOW模型所训练的词向量作为词嵌入层,然后经过卷积神经网络的卷积层和池化层,以及结合了注意力(Attention)机制的双向门限循环单元(BiGRU)神经网络充分提取了文本的特征。将文本特征向量输入到softmax分类器进行分类。在三个语料集中进行的文本分类实验结果表明,相较于其他文本分类算法,提出的方法有更优越的性能。
关键词
深度学习
连续
词
袋模型(
cbow
)
注意力机制
神经网络
文本分类
Keywords
deep learning
Continuous Bag-of-Word(
cbow
)
attention mechanism
neural network
text classification
分类号
TP391.1 [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
中文领域情感词典自适应学习方法
被引量：
15
2
作者
叶霞
曹军博
许飞翔
郭鸿燕
尹列东
机构
火箭军工程大学作战保障学院
中国航天科工集团第二研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第8期2231-2237,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61702525)。
文摘
针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行候选情感词的抽取,通过改进的SO_PMI算法对得到的候选情感词进行情感极性判定,形成领域正负情感词典。实验结果表明,该方法能够自适应生成领域情感词典,情感词识别准确率较高,该模型在中文情感分析应用中取得了较好的效果。
关键词
情感分析
领域情感
词
典
情感极性
cbow
连续
词
袋模型
PMI算法
Keywords
sentiment analysis
domain sentiment dictionary
sentiment polarity
cbow
model
PMI algorithm
分类号
TP391.1 [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
基于异质信息网络的恶意代码检测
被引量：
2
3
作者
刘亚姝
侯跃然
严寒冰
机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
北京邮电大学网络技术研究院
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期258-265,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0803604,2018YFB0804704)
国家自然科学基金(U1736218)
北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金(X20152)。
文摘
恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测与分类。构建了FILE、API、DLL三类对象的4种元图,刻画了恶意代码HIN的网络模式。经过改进的随机游走策略,尽可能多地获取元图中对象节点的上下文信息,将其作为连续词包(CBOW)模型的输入,从而得到词向量的网络嵌入。通过投票方法改进主角度分析模型,得到多元图特征融合的分类结果。在仅可获得有限信息的情况下,大大提高了基于单元图特征的恶意样本分类准确率。
关键词
恶意代码
异质信息网络(HIN)
随机游走
连续
词
包
(
cbow
)
元图
Keywords
malicious code
heterogeneous information network(HIN)
random walk
continuous bag of words(
cbow
)
meta graph
分类号
TP393 [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CBOW与ABiGRU的文本分类研究
张宇艺
左亚尧
陈小帮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
中文领域情感词典自适应学习方法
叶霞
曹军博
许飞翔
郭鸿燕
尹列东
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于异质信息网络的恶意代码检测
刘亚姝
侯跃然
严寒冰
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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