全自动开放式人机区分图灵测试(CAPTCHA)是基于人工智能领域开放性问题而设计的网络安全技术,CAPTCHA识别是该研究领域的重要分支.长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)型递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)已被成功应用于...全自动开放式人机区分图灵测试(CAPTCHA)是基于人工智能领域开放性问题而设计的网络安全技术,CAPTCHA识别是该研究领域的重要分支.长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)型递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)已被成功应用于CAPTCHA识别,LSTM型RNN实质上是一维RNN,而文本型CAPTCHA为二维图像.提出使用二维RNN对CAPTCHA进行识别.二维RNN能够很好的将特征提取同识别相结合,同时具有较好的上下文保持特性,从而更适合文本型CAPTCHA识别.同时为了进一步提高识别的可靠性,提出一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的拒识策略,实验结果表明二维RNN较一维RNN能够获得更好的识别率,并且新的拒识策略较其他拒识策略取得更好的拒识效果.展开更多
网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,H idden M arkovModel)的...网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,H idden M arkovModel)的命名实体识别方法和基于语义上下文分析的人物信息抽取算法.经实验表明:基于语义上下文分析的人物信息挖掘方法具有较高的信息抽取效率和精度.展开更多
文摘全自动开放式人机区分图灵测试(CAPTCHA)是基于人工智能领域开放性问题而设计的网络安全技术,CAPTCHA识别是该研究领域的重要分支.长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)型递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)已被成功应用于CAPTCHA识别,LSTM型RNN实质上是一维RNN,而文本型CAPTCHA为二维图像.提出使用二维RNN对CAPTCHA进行识别.二维RNN能够很好的将特征提取同识别相结合,同时具有较好的上下文保持特性,从而更适合文本型CAPTCHA识别.同时为了进一步提高识别的可靠性,提出一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的拒识策略,实验结果表明二维RNN较一维RNN能够获得更好的识别率,并且新的拒识策略较其他拒识策略取得更好的拒识效果.
文摘网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,H idden M arkovModel)的命名实体识别方法和基于语义上下文分析的人物信息抽取算法.经实验表明:基于语义上下文分析的人物信息挖掘方法具有较高的信息抽取效率和精度.
