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基于层级注意力机制与双向长短期记忆神经网络的智能合约自动分类模型
被引量：
9
1
作者
吴雨芯
蔡婷
张大斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期978-984,共7页
针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和...
针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和账户信息两个角度同时建模,最大限度地提取智能合约的特征信息。其中源代码角度关注智能合约中的代码语义特征,账户信息角度关注智能合约的账户特征。然后,在特征学习过程中从词层面和句层面分别引入注意力机制,重点捕获对智能合约分类有重要意义的单词和句子。最后,拼接代码特征与账户特征以生成智能合约文档级特征表示,通过Softmax层完成分类任务。实验结果表明,所提模型在Dataset-E、Dataset-N和Dataset-EO数据集上的分类正确率分别达到了93.1%、91.7%和92.1%,效果明显优于传统的支持向量机模型(SVM)和其他神经网络基准模型,且具有更好的稳定性与更高的收敛速度。
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关键词
智能合约分类
层级注意力机制
双向长短期记忆网络
代码语义特征
账户特征
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职称材料
题名
基于层级注意力机制与双向长短期记忆神经网络的智能合约自动分类模型
被引量：
9
1
作者
吴雨芯
蔡婷
张大斌
机构
广东白云
学院大
数据与
计算机
学院
中山
大学
数据
科学与计算机
学院
重庆邮电大学移通学院大数据与软件学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期978-984,共7页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJZD-K201802401)
广东白云学院2018年度科研项目(2018BYKYK05)。
文摘
针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和账户信息两个角度同时建模,最大限度地提取智能合约的特征信息。其中源代码角度关注智能合约中的代码语义特征,账户信息角度关注智能合约的账户特征。然后,在特征学习过程中从词层面和句层面分别引入注意力机制,重点捕获对智能合约分类有重要意义的单词和句子。最后,拼接代码特征与账户特征以生成智能合约文档级特征表示,通过Softmax层完成分类任务。实验结果表明,所提模型在Dataset-E、Dataset-N和Dataset-EO数据集上的分类正确率分别达到了93.1%、91.7%和92.1%,效果明显优于传统的支持向量机模型(SVM)和其他神经网络基准模型,且具有更好的稳定性与更高的收敛速度。
关键词
智能合约分类
层级注意力机制
双向长短期记忆网络
代码语义特征
账户特征
Keywords
smart contract classification
hierarchical attention mechanism
Bidirectional Long Short-Term Memory(Bi-LSTM)network
code semantic feature
account feature
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层级注意力机制与双向长短期记忆神经网络的智能合约自动分类模型
吴雨芯
蔡婷
张大斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
9
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