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题名反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别
被引量：7
- 1
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作者
朱艳辉
李飞
冀相冰
曾志高
徐啸
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机构
湖南工业大学计算机学院
湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期820-830,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61402165)
湖南省教育厅重点项目(15A049)
+1 种基金
湖南工业大学重点项目(17ZBLWT001KT006)
湖南省研究生科研创新项目(CX2017B688)
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文摘
领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得到语料文档向量,使用马哈拉诺比斯距离计算领域语料与通用语料的语义相似性,针对每个专业领域样本分别取K个语义最相似的通用领域样本进行语义迁移学习,构建多个迁移语料集。然后,使用BiLSTM-CNN-CRFs网络模型对迁移语料集进行领域命名实体识别,并对识别结果进行评估和前馈,根据反馈结果选取合适的K值,作为语义迁移学习的最佳阈值。以包装领域和医疗领域为例进行实验验证,结果表明:本文方法取得了很好的识别效果,可以有效解决专业领域语料匮乏问题。
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关键词
领域命名实体识别
反馈式K近邻
语义迁移学习
深度学习
卷积神经网络
文档向量
马哈拉诺比斯距离
包装领域
医疗领域
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Keywords
domain-named entity recognition
feedback K-nearest neighbor
semantic transfer learning
deep learning
CNN
Doc2Vec
Mahalanobis distance
packaging field
medical field
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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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题名基于有效载荷的异常入侵检测技术研究
被引量：1
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作者
孙卫
宋连涛
庄卫华
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机构
南京审计学院信息科学学院
河海大学计算机及信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第23期5348-5351,共4页
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文摘
分析了目前入侵检测存在的问题,提出了一种基于有效载荷的异常入侵检测技术。该技术选取网络数据包有效载荷的位分布作为系统特征值,采用统计学中的马哈拉诺比斯距离作为区分合法访问与非法入侵的算法,降低了误报率,提高了检测精度。实验结果表明,该检测技术是有效的,具备一定的识别未知入侵的能力,可以实现实时高效的异常入侵检测。
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关键词
入侵检测
异常检测
有效载荷
马哈拉诺比斯距离
误报率
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Keywords
intrusion detection
anomaly detection
payload
Mahalanobis distance
false positive rate
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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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题名基于多元特征分析的居民非侵入式相似电器辨识算法
被引量：6
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作者
徐崇钧
于鹤洋
朱琪
耿光超
江全元
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机构
浙江大学电气工程学院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023年第13期111-121,共11页
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基金
浙江省自然科学基金项目资助“浙江省公益技术应用研究项目”(LGG21E070003)
中央高校基本科研业务费专项资金项目资助“浙江大学基本科研业务费专项”(2022QZJH19)。
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文摘
在面向居民的非侵入式负荷辨识场景中,存在部分电路结构、功率相近的相似电器。对于这些电器,现有算法辨识成功率较低。为提高对居民相似电器辨识的准确率,提出了一种基于多元特征分析的非侵入式相似电器辨识算法。该算法使用一对多维的低频电器特征数据进行分析,先将特征规范化,计算两种电器特征间马哈拉诺比斯距离,用以判断两种电器是否相似,再对原始特征使用主成分分析,以提取相似电器的主特征,最后将主特征输入多元高斯模型,得到辨识结果,判断电器运行状态,并分项计量电器能耗。使用实测电器数据与居民实际用电数据进行验证,并与其他模型进行对比。结果显示,该算法可有效提高相似电器辨识的准确性。
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关键词
非侵入式负荷监测
马哈拉诺比斯距离
相似电器
主成分分析
多元高斯模型
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Keywords
non-intrusive load monitoring
Mahalanobis distance
similar appliance
principal components analysis(PCA)
multivariate Gauss
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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