文摘的自动化面临诸多因难,一个重要的原因是对文摘的内容缺乏有效的自动评测方法。提出了基于基本要素(BE)关系网格的文摘内容连贯性评测模型。模型以 BE 为内容单元,以 BE 中的“关系”为内容单元的语法角色,通过 BE 关系在 BE 关系...
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文摘的自动化面临诸多因难,一个重要的原因是对文摘的内容缺乏有效的自动评测方法。提出了基于基本要素(BE)关系网格的文摘内容连贯性评测模型。模型以 BE 为内容单元,以 BE 中的“关系”为内容单元的语法角色,通过 BE 关系在 BE 关系网格中的转移概率来表达文摘内容的连贯性。在 DUC2005数据集上的评测结果显示,模型评测结果与人工评测结果的 Pearson 相关系数为0．408,比文献中给出的实体网格模型得到的结果提高了约66％。
在信息安全越来越重要的情况下,作为信息系统的关键安全措施,防火墙起着至关重要的作用。对防火墙日志数据的分析是评估计算机网络状态的重要手段。本文提出了一个基于 BP 神经网络的防火墙流量数据预测模型。论文首先简单介绍了神经网...
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在信息安全越来越重要的情况下,作为信息系统的关键安全措施,防火墙起着至关重要的作用。对防火墙日志数据的分析是评估计算机网络状态的重要手段。本文提出了一个基于 BP 神经网络的防火墙流量数据预测模型。论文首先简单介绍了神经网络,其次提出了一个基于 BP 神经网络的防火墙流量数据预测模型,并给出了数据准备、网络训练、流量预测等过程。论文最后讨论和分析了预测结果并给出了结论。
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