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面向工业互联网资讯的中文关键词抽取 下载：75 浏览：487

陈硕1 殷锋2 袁平3 《计算机研究与应用》 2020年9期

摘要:
为了获取工业互联网领域中文资讯的关键词,提出一种基于特征的中文关键词抽取算法。该算法主要从分词、候选词选取和特征选取三个方面做改进。首先,在分词阶段,通过从大量工业互联网资讯中抽取的特定词语和利用搜狗输入法的领域词库的词典创建了两个用户自定义词典,解决工业互联网领域文本中存在大量未登录词的问题,提高分词的准确率,进而提高关键词抽取的准确率；然后通过实验仿真选取合适数量的候选词,提高算法的效果和效率；其次,在特征的选择方面不仅考虑词频类、位置类和长度类等特征,还考虑了语义方面的特征,共选取6大类21种特征。最终通过随机森林将21种特征相结合,训练出一个关键词分类器,经实验测评,在精确率、召回率和F值三个评价指标中,该算法的效果都获得提升。

基于GScRNN神经网络的对抗样本防御方法 下载：85 浏览：499

牟志1 殷锋2 袁平3 《计算机研究与应用》 2020年7期

摘要:
深度神经网络(DNN)的日益发展被应用到图像语音识别等多个领域之中,然而面对输入样本的轻微改变,经过DNN复杂的内部神经元可能导致细小的扰动被大幅度地扩大,从而使得神经网络模型的输出结果完全不同于人工判别结果,对于自然语言处理任务中,可以诱导欺骗垃圾邮件短信识别系统。通过统计词向量空间各个维度分布变化,提出一种基于高斯分布的中性词构造方法(GSNeutral),在此基础上建立GScRNN网络,纠正出输入样本中存在扰动的部分,通过中性词替换该部分达到平滑判别边界的目的。

基于SVM与fMRI技术对精神分裂症的分类研究 下载：63 浏览：486

朱亚飞 付舒悦 杨仕虎 姚佩玲 谭颖 《计算机研究与应用》 2020年3期

摘要:
精神分裂症是一种常见的重型精神疾病。近年来,非侵入性核磁共振影像技术被广泛应用在精神分裂症的研究。目前,已经有大批的机器学习方法应用在核磁共振影像上,例如:KNN、SVM等。通过构建脑功能连接的方式对数据进行处理。在输入分类器之前,对特征进行归一化处理。归一化后再输入SVM分类器,在线性SVM分类器中,分类准确率最高达到78.5%。与传统的直接输入分类器的结果比较,分类准确率有较好的分类效果。该研究对精神分裂症的研究有一定意义,辅助医生诊断疾病。
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