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1.
[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先,从多源网络资源中爬取敏感种子词,并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词,构建更为完备、准确的敏感特征。其次,将构建的敏感特征融入引导式主题模型,得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后,基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布,通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示,与已有方法相比,提出的方法在准确率、召回率和F1值上均有一定提高。 相似文献
2.
3.
论文以日语谚语为主要研究对象,从日语谚语的来源 、 语义等两个方面入手,来探索日语谚语中所体现的日本人兼容并包 、 紧密联系自然 、 勤劳认真 、 谨言慎行等国民性格.旨在通过对日语谚语的研究,剖析出日本国民的文化价值取向,从而进一步了解中日两国民族文化间的异同,加深对两国文化的理解和认同,促进两国跨文化交际的深入开展. 相似文献
4.
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6.
文章介绍了基于语义网的智能导航的内涵,从电子信息元数据、信息生产环节、消费传播环节三个方面探索了基于语义网的图书馆医疗健康信息组织模式构成要素,最后提出了基于语义网的图书馆医疗健康信息组织模式实现方式,旨在提高图书馆医疗健康数据的使用效率,使图书馆医疗健康信息数据库能够真正发挥作用。 相似文献
7.
8.
传统Web页面语义标注方法需手工处理,或只可将Web页面中有属性的标签赋予数据,针对无属性标签数据不进行标注,不适于大规模Web页面信息标注,且标注结果不可靠。为此,提出一种新的基于集成学习的动态Web页面语义标注方法。给出动态Web页面语义标注流程。将Web页面转换成DOM树,识别待标注文本。选取抽取信息特征与训练Web页面特征,将含有语义信息的内容分配至概念抽象化的本体上,采用多分类器集成学习方法进行分类,区分待标注信息是属性标签还是数据元素,通过不同分类器预测结果的一致性对相应样本被准确标注的置信度进行衡量。通过训练页面中涵盖的属性标注规则集与抽取信息中的属性名称实现语义标注。实验结果表明,所提方法适于大规模动态Web页面语义标注,标注结果可靠。 相似文献
9.
朱宇贺 《吉林省教育学院学报》2019,35(3):166-169
"想来"与"看来"在现代汉语中都是使用频率较高的词,其词汇化、语法化及语义、句法的研究在近年来引起了学界的关注,本文将从认知的角度,通过"想来""看来"的语义演变及词汇化、语法化的历时性研究,对"想来"与"看来"的词性演变及语义特征进行比较分析。 相似文献
10.
在应急决策过程中,决策信息通常具有犹豫性、模糊性和非对称性,且决策者呈现出直观、快速的语言决策偏好。提出一种基于模糊语言TOPSIS的应急决策方法,使用犹豫模糊语言术语集和二元语义表达式对高度不确定环境下的语言进行处理,提高对犹豫模糊语言信息的提取能力,生成易于理解的语言评估结果,从而辅助决策者进行快速、准确的决策判断。案例证实该方法的可行性与有效性,为解决应急决策问题提供了一种新方法。 相似文献