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基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类
1
作者 王豫欣 曾繁慧 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期52-56,共5页
针对多模态数据结构差异大、数据分布不平衡等问题,提出一种基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类方法,从而有效捕捉和利用不同模态数据之间的内在联系,提升分类性能。通过构建双通道特征提取网络,将预处理后的网络多模态数据... 针对多模态数据结构差异大、数据分布不平衡等问题,提出一种基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类方法,从而有效捕捉和利用不同模态数据之间的内在联系,提升分类性能。通过构建双通道特征提取网络,将预处理后的网络多模态数据作为输入,上层通道利用CNN捕捉视频图像的深层次特征,下层通道利用TextCNN-GRU学习网络文本数据的上下文语义特征,再对上下层通道提取的特征进行拼接处理,完成多模态数据特征的提取。之后将特征样本作为模糊支持向量机的输入,引入特征样本至类簇中心的距离信息以及特征样本的紧密度信息,计算每个特征样本的模糊隶属度。最后利用带有模糊信息的特征样本训练模糊支持向量机,实现网络多模态数据的分类。实验结果表明:所提方法可实现网络多模态数据的精准分类,各类型数据的分类准确率不低于93.6%;且多模态特征提取能够提供更丰富的数据表征,有利于分类效果的提升。 展开更多
关键词 网络多模态数据 自适应分类 模糊支持向量机 CNN textcnn-gru 模糊隶属度
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基于卷积神经网络的中医医案诊断分类方法
2
作者 邱雪峰 查青林 +2 位作者 苗震 刘明 李欣依 《现代信息科技》 2025年第6期39-45,共7页
针对中医医案诊断分类研究中上下文语义捕捉不足,难以有效捕捉长距离依赖信息以及分类精确度低等问题,提出了一种结合文本卷积神经网络(TextCNN)和门控循环单元(GRU)的混合模型。首先,利用Word2Vec模型对词向量进行训练,构建局部词向量... 针对中医医案诊断分类研究中上下文语义捕捉不足,难以有效捕捉长距离依赖信息以及分类精确度低等问题,提出了一种结合文本卷积神经网络(TextCNN)和门控循环单元(GRU)的混合模型。首先,利用Word2Vec模型对词向量进行训练,构建局部词向量库。其次,采用文本卷积神经网络对中医医案文本进行特征提取,以捕捉局部重要信息。最后,利用门控循环单元对提取的特征进行上下文信息建模,从而显著增强模型对长依赖关系的处理能力。实验结果表明,该模型在中医医案诊断文本分类任务中表现出色,预测精度达到85.01%,F1值为81.86%。 展开更多
关键词 中医医案 TextCNN GRU Word2Vec模型 文本分类
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基于BG-DATT-CNN网络的方面级别情感分析 被引量：3
3
作者 余本功 王惠灵 朱晓洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第24期151-157,共7页
分析句子针对不同方面的情感极性,深入挖掘评论文本中的信息,为企业生产决策提供建议。针对传统方法多考虑单一层面注意力信息,且基于RNN的模型忽略了局部特征的重要性,而基于CNN的模型不能捕捉长距离依赖的信息的问题,提出了基于双重... 分析句子针对不同方面的情感极性,深入挖掘评论文本中的信息,为企业生产决策提供建议。针对传统方法多考虑单一层面注意力信息,且基于RNN的模型忽略了局部特征的重要性,而基于CNN的模型不能捕捉长距离依赖的信息的问题,提出了基于双重注意力机制的BG-DATT-CNN模型。在特征表示上,利用BERT对句子和方面词分别进行词向量编码,获得文本的深层语义特征。在特征提取上,设计了双重注意力机制,通过计算两类权重获得综合权重,强化文本的上下文相关特征和方面相关特征。在模型构建上,设计了BG-DATT-CNN网络,结合GRU和CNN各自的优势,Bi-GRU层捕捉文本的上下文全局特征,CNN层包括K-Max池化层和TextCNN层,通过两阶段特征提取获取分类的关键信息。在SemEval 2014数据集上的实验表明,与现有的其他模型相比,提出的模型取得了较好的效果。 展开更多
关键词 方面级别情感分类 双重注意力机制 Bi-GRU K-Max池化 TextCNN
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基于神经网络文本分类方法的甲状腺结节恶性风险评估 被引量：2
4
作者 温俊 彭丽 +3 位作者 郭珊 杜德洁 孙勇 江慧锋 《中国数字医学》 2023年第3期73-79,104,共8页
甲状腺结节是常发的内分泌疾病,颈部超声检查是其常用且有效的技术检测手段。超声科医师通过综合甲状腺结节形态、包膜、纵横径之比、结节内钙化灶等特征可评估恶性肿瘤风险等级。为避免评估时人工经验的不足或偏差,本研究提出了基于深... 甲状腺结节是常发的内分泌疾病,颈部超声检查是其常用且有效的技术检测手段。超声科医师通过综合甲状腺结节形态、包膜、纵横径之比、结节内钙化灶等特征可评估恶性肿瘤风险等级。为避免评估时人工经验的不足或偏差,本研究提出了基于深度神经网络的超声检查所见文本分类方法实现甲状腺结节恶性风险评估。TextCNN、双向LSTM和CNN+GRU 3种分类模型经实际超声检查数据样本的训练与测试,其中CNN+GRU模型的评估准确性达到了95%以上,表明基于神经网络的文本分类法应用于甲状腺结节超声检查的风险评估是可行且有效的,同时实验还表明该方法不依赖于分词技术与专用的医学字典,对于临床应用具有很好的适应性。 展开更多
关键词 甲状腺结节 文本分类 TI-RADS TextCNN 双向LSTM CNN+GRU
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ATWebshell:基于对抗学习和长短语义感知的Webshell检测方法 被引量：2
5
作者 郜洪奎 安通鉴 +2 位作者 税雪飞 王欣 范渊 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2022年第5期68-76,共9页
【目的】Webshell是一类基于网页脚本的Web攻击程序。黑客攻击者可以通过Webshell获取服务器相关权限来窃取有价值的信息和篡改网页内容等。Webshell种类繁多,现有的检测技术手段无法应对复杂灵活的Webshell,导致Webshell检测效果差,泛... 【目的】Webshell是一类基于网页脚本的Web攻击程序。黑客攻击者可以通过Webshell获取服务器相关权限来窃取有价值的信息和篡改网页内容等。Webshell种类繁多,现有的检测技术手段无法应对复杂灵活的Webshell,导致Webshell检测效果差,泛化能力弱等问题。【方法】针对目前存在问题,本文提出了ATWebshell,一种融合对抗学习和长短语义感知的Webshell检测模型。该模型一方面在词向量层主动引入对抗扰动来模拟攻击者对Webshell检测的对抗攻击,另一方面通过TextCNN和GRU双塔模型联合学习句内和句间的恶意行为。【结果】实验结果表明,本文的模型ATWebshell在提升召回率的同时也提升了精确率。【结论】通过结果证明本文ATWebshell模型的合理性和有效性,本文的研究方法为其它研究提供了思路。 展开更多
关键词 Webshell检测 对抗学习 GRU TextCNN
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一种情感可控的古诗自动生成模型
6
作者 钟志峰 晏阳天 +2 位作者 何佳伟 夏一帆 张龑 《现代电子技术》 2023年第4期154-160,共7页
古诗是中华民族重要的非物质文化遗产,使用计算机实现古诗的自动生成已成为一个热门的研究课题,但现有的古诗生成方法在生成诗句与主题的关联性上表现不佳且无法控制情感的表达。为解决这些问题,文中基于序列到序列(Seq2Seq)模型,提出... 古诗是中华民族重要的非物质文化遗产,使用计算机实现古诗的自动生成已成为一个热门的研究课题,但现有的古诗生成方法在生成诗句与主题的关联性上表现不佳且无法控制情感的表达。为解决这些问题,文中基于序列到序列(Seq2Seq)模型,提出一种通过关键字和情感分类词共同控制绝句诗生成的方法。具体实现过程分为两个阶段:首先使用TextCNN和TextRank算法分别对收集的古诗进行情感分类和关键字提取,自行构建实验数据集;其次针对古诗主题与情感表达不准确的问题,引入带注意力机制的Seq2Seq模型,在模型的编码端和译码端使用门控神经单元(GRU),通过4个关键字和情感分类词控制最终绝句诗的生成,并在生成阶段使用集束搜索代替传统的贪心搜索来增加生成古诗的多样性。对比实验结果表明,所提方法生成绝句诗的效果在自动评价和人工评价上均优于基准模型,对于内容与情感的表达更加准确和有效。 展开更多
关键词 古诗生成 序列到序列模型 注意力机制 GRU神经网络 情感控制 TextCNN算法 自然语言处理 字嵌入
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