检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（理学版） 2023年第6期61卷 1358-1366页

作者：肖巍胡景浩侯正章王涛潘超长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012

针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层... 详细信息

针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层的语义关系,代码块内部联系紧密.

关键词：词向量模型漏洞检测抽象语法树代码表征神经网络

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通用词向量模型在文本多目标分类中的性能比较

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 188-194页

作者：王德志梁俊艳华北科技学院计算机学院河北廊坊065201 华北科技学院图书馆河北廊坊065201

针对通用词向量模型在文本多目标分类中的不同性能评价比较问题,基于微博灾害数据集,设计四种多目标分类神经网络模型。通过实验,对比分析同一词向量模型在不同分类模型中的性能差异;分析不同词向量模型在分类模型中的性能特点;对模型... 详细信息

针对通用词向量模型在文本多目标分类中的不同性能评价比较问题,基于微博灾害数据集,设计四种多目标分类神经网络模型。通过实验,对比分析同一词向量模型在不同分类模型中的性能差异;分析不同词向量模型在分类模型中的性能特点;对模型训练时间和测试准确性进行分析。实验结果表明,Word2vec模型在CNN和LSTM网络模型中针对微博灾害数据准确率最高。

关键词：词向量模型情感分类灾害数据集自然语言处理

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词向量模型对CNN日志异常检测的性能影响研究

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西安工业大学学报 2023年第6期43卷 578-587页

作者：杨光闫谦时容晓峰西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

为了解决词向量模型选择不当而导致的CNN日志异常检测性能下降问题,文中设计了基于CNN的日志异常检测模型,在预处理阶段采用不同词向量模型构建词向量字典,利用词向量字典将测试日志向量化并输入到CNN中,比较其各项性能指标以选择最优... 详细信息

为了解决词向量模型选择不当而导致的CNN日志异常检测性能下降问题,文中设计了基于CNN的日志异常检测模型,在预处理阶段采用不同词向量模型构建词向量字典,利用词向量字典将测试日志向量化并输入到CNN中,比较其各项性能指标以选择最优词向量模型提高CNN日志异常检测的性能表现。实验结果表明:当训练日志量较少时,不同词向量模型对应CNN的性能指标差异明显,其中GloVe模型使得CNN性能表现最优,分别在两种实验数据集上取得88.92和97.19最高F 1值。随着训练日志量的逐渐增加,不同词向量模型对应CNN的性能指标差异逐渐减小,GloVe模型使得CNN性能依然有最优表现。

关键词：日志词向量模型卷积神经网络模型异常检测

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融合词向量和主题模型的领域实体消歧

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模式识别与人工智能 2017年第12期30卷 1130-1137页

作者：马晓军郭剑毅王红斌张志坤线岩团余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学智能信息处理重点实验室昆明650500

针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体... 详细信息

针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体的向量形式,结合上下位关系领域知识库,进行上下文相似度和类别指称相似度计算,利用潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型和Skip-gram词向量模型获取多义词不同含义的词向量表示,抽取主题领域关键词,进行领域主题关键词相似度计算.最后融合三类特征,选择相似度最高的候选实体作为最终的目标实体.实验表明,相比现有消歧方法,文中方法消歧结果更优.

关键词：实体消歧词向量模型领域知识库潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型

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获取适配专利知识的功能模型相似度计算方法

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机械设计 2025年第4期42卷 175-181页

作者：曹国忠李凯河北工业大学国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心河北工业大学建筑与艺术设计学院

为优化产品创新知识推送的适配性问题，在构建模型进行知识匹配与推送研究基础上，提出一种获取适配专利知识的功能模型相似度计算方法。该方法将TRIZ中的功能模型与知识推送过程相结合，根据功能模型选取待改进设计中相似度计算的要素... 详细信息

为优化产品创新知识推送的适配性问题，在构建模型进行知识匹配与推送研究基础上，提出一种获取适配专利知识的功能模型相似度计算方法。该方法将TRIZ中的功能模型与知识推送过程相结合，根据功能模型选取待改进设计中相似度计算的要素，引入图论算法；基于功能模型计算所选要素的权重；融合专利检索与专利自然语言处理技术提取专利设计中的相似度计算要素，采用词向量模型实现相似度计算。对存在刹车导管切割长度不良问题的切管机进行实例研究，构建其功能模型，并采用计算方法匹配相似专利方案功能模型，验证该计算方法的可行性与准确性。基于该方法准确计算匹配相似专利方案功能模型，从结构层面直接对设计问题的解决进行启发，可提升产品创新知识推送的适配性，进而提高创新设计效率。

关键词：功能模型相似度计算适配性专利知识图论算法自然语言处理词向量模型

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基于领域知识和词向量的词义消歧方法

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第2期53卷 204-210页

作者：杨安李素建李芸北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 语言能力协同创新中心徐州221009 中国社会科学院语言研究所北京100732

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域... 详细信息

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域的文本消歧任务中加以应用。

关键词：词义消歧词向量模型领域知识

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元宇宙创新中的企业文化力量

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计量经济学报 2023年第2期3卷 367-386页

作者：程思睿李昊霖李婉宁王勇华秀萍胡健薇宁波诺丁汉大学商学院宁波315100 宁波诺丁汉大学-宁波保税区区块链实验室宁波315100 宁波诺丁汉大学理工学院宁波315100 北京大学新结构经济学研究院北京100871 中山大学岭南学院广州510275

元宇宙创新是基于人工智能、区块链、互联网、虚拟现实技术等多种新兴技术的创新,是实现制造强国、质量强国与数字中国的重要路径,而企业文化则是建设文化强国的核心组成.本文首先基于上市公司新闻和专利文本等文本数据,运用词向量模型... 详细信息

元宇宙创新是基于人工智能、区块链、互联网、虚拟现实技术等多种新兴技术的创新,是实现制造强国、质量强国与数字中国的重要路径,而企业文化则是建设文化强国的核心组成.本文首先基于上市公司新闻和专利文本等文本数据,运用词向量模型构建了企业层面的“元宇宙创新指数”.然后就企业文化对元宇宙创新水平的影响进行实证分析.研究发现,强企业文化能够显著地帮助企业更好地发展元宇宙相关技术.这一结论在使用工具变量等方法控制内生性问题、以及进行稳健性检验以后依然成立.机制检验表明,强企业文化通过促进创新投入以及提升风险承担能力等机制,促使企业更好地进行元宇宙相关技术创新.此外,强企业文化对企业元宇宙相关创新的正面影响存在着异质性,CEO学历高、年龄低、与处在非高新技术行业的企业会受益更大.本文既丰富了元宇宙相关概念与度量方式,为元宇宙与公司治理的交叉研究提供了新的研究方法与见解,也为政府部门应该如何引导企业更好地推动元宇宙创新提供了政策参考.

关键词：元宇宙创新企业文化文本分析词向量模型

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卷积神经网络下的Twitter文本情感分析

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数据采集与处理 2018年第5期33卷 921-927页

作者：王煜涵张春云赵宝林袭肖明耿蕾蕾崔超然山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 浪潮电子信息产业股份有限公司存储研发部济南250101

随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分... 详细信息

随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分类方法大都基于手工制作的文本特征,难以挖掘文本中隐含的深层语义特征,因此难以提高情感分类性能。本文提出了一种基于卷积神经网络的Twitter文本情感分类模型。该模型利用word2vec方法初始化文本词向量,并采用CNN模型学习文本中的深层语义信息,从而挖掘Twitter文本的情感倾向。实验结果表明,采用该模型能够取得82.3%的召回率,比传统分类方法的分类性能有显著提高。

关键词： Twitter文本情感分析词向量模型卷积神经网络

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面向文本分类的深度置信网络特征提取方法研究

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北京化工大学学报（自然科学版） 2018年第3期45卷 90-94页

作者：易军凯王超李辉北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

在对文本分类领域发展现状进行研究的基础上,提出了一种面向文本分类的深度置信网络特征提取方法,通过引入词向量模型和深度置信网络解决传统文本分类方法在文本表示及特征提取方面存在的语义缺失问题,实验结果表明,该方法在文本分类中... 详细信息

在对文本分类领域发展现状进行研究的基础上,提出了一种面向文本分类的深度置信网络特征提取方法,通过引入词向量模型和深度置信网络解决传统文本分类方法在文本表示及特征提取方面存在的语义缺失问题,实验结果表明,该方法在文本分类中有更高的准确率。

关键词：文本分类深度学习深度置信网络词向量模型特征提取

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共现分析中的关键词选择与语义度量方法研究

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情报学报 2016年第2期35卷 197-207页

作者：巴志超李纲朱世伟武汉大学信息资源研究中心武汉430072 山东省科学院情报研究所济南250014

针对共词分析方法中存在的共现词对"同量不同质"现象、词对关联计算缺乏语义性等问题,提出一种基于论文属性加权的关键词选择和基于词模型的语义相关性度量方法。该方法一方面将加权机制扩展至模型生成关键词的进程中,从论文... 详细信息

针对共词分析方法中存在的共现词对"同量不同质"现象、词对关联计算缺乏语义性等问题,提出一种基于论文属性加权的关键词选择和基于词模型的语义相关性度量方法。该方法一方面将加权机制扩展至模型生成关键词的进程中,从论文结构及主题权值概率视角考察关键词对领域研究特色的表征能力;另一方面对抽取的关键词进行词向量的表示,将关键词转化成低维实值的分布进行语义关联度量。以"深度学习"研究为例,从聚类分析、网络基础参数及分布结构等多个方面对比一般共词分析方法与本文所提方法的效果差异,验证了该方法具有一定的科学性和有效性。

关键词：共词分析语义建模词向量模型深度学习

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