检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年

作者：余婧陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

针对序列标注模型在命名实体识别任务中出现识别的实体边界与真实的实体边界之间存在位置偏差的问题，提出了一种结合实体边界偏移的序列标注优化方法。首先，该方法引入边界偏移量的概念来量化每个词与实体边界之间的位置关系，计算每... 详细信息

针对序列标注模型在命名实体识别任务中出现识别的实体边界与真实的实体边界之间存在位置偏差的问题，提出了一种结合实体边界偏移的序列标注优化方法。首先，该方法引入边界偏移量的概念来量化每个词与实体边界之间的位置关系，计算每个词与最近实体边界的相对偏移量，并利用这些偏移量生成实体边界的候选跨度。随后，利用交并比作为筛选标准，过滤低质量的候选跨度，保留最有可能代表实体边界的候选跨度。最后，通过边界调整模块，根据候选跨度更新标签序列中实体边界的位置，从而优化整个标签序列的实体边界，提升实体识别的性能。所提方法在数据集CLUENER2020、Resume-zh和MSRA上的F1值分别达到了80.48%、96.42%和94.80%，验证了该方法对命名实体识别任务的有效性。

关键词：命名实体识别序列标注边界偏移交并比边界调整

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融合标签关系与法条逻辑的案情要素识别方法

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计算机工程 2024年

作者：杨翰林黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

案情要素识别旨在根据案情描述文本识别该案件涉及的重要情节及事实。现有工作考虑该任务案情要素之间存在标签关系，采用融合标签信息的多标签文本分类方法和基于反绎学习的方法予以解决，但前者存在监督信息不足导致模型学习不充分的... 详细信息

案情要素识别旨在根据案情描述文本识别该案件涉及的重要情节及事实。现有工作考虑该任务案情要素之间存在标签关系，采用融合标签信息的多标签文本分类方法和基于反绎学习的方法予以解决，但前者存在监督信息不足导致模型学习不充分的问题，后者存在先验知识的局限性，并且标签关系为某些案情要素提供的监督信息较为片面。为此，提出融合标签关系与法条逻辑的案情要素识别方法。该方法从数据样本和领域知识两个来源，分别挖掘和利用标签关系和法条逻辑两类外部知识，为识别过程提供约束和引导信息，使模型能更加准确地提取案情描述文本语义特征，从而提升识别结果性能。具体来说，该方法首先利用BERT作为编码器，提取案情描述文本表征得到上下文编码，再通过全连接层得到原始预测结果；然后，设计了标签关系增强网络（LRE-Net）学习和利用案情要素之间的标签关系，对原始预测结果进行修正和增强，以突破标签关系作为先验知识的局限性；此外，引入了一阶逻辑对法条逻辑进行形式化表达，并根据一种一阶逻辑表达到连续数值计算的映射关系，构建了法条逻辑约束下的损失函数，为模型提供额外监督信息。最终在标签关系与法条逻辑的共同约束与相互增益下，该方法在F1值上相较于基线模型提升了2.41%，相较于最优对比模型提升了1.2%。

关键词：案情要素多标签文本分类反绎学习 BERT 标签关系增强网络一阶逻辑法条逻辑

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基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取

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计算机应用 2023年

作者：唐媛陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

针对基于卷积神经网络的关系抽取获取句子语义信息时缺少不同尺度语义特征信息的获取以及缺少对关键信息的关注的问题，提出了基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取方法。首先，将关系抽取建模为二维化表示的标签预测。其次，通... 详细信息

针对基于卷积神经网络的关系抽取获取句子语义信息时缺少不同尺度语义特征信息的获取以及缺少对关键信息的关注的问题，提出了基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取方法。首先，将关系抽取建模为二维化表示的标签预测。其次，通过多尺度的特征信息提取与融合，获得了更细粒度的多尺度空间信息，然后，通过注意力与卷积的结合自适应地细化特征图，使得模型关注重要上下文信息。最后，使用两个预测器共同预测实体对之间的关系标签。实验结果表明，多尺度混合卷积注意力模型能够获取多尺度语义特征信息，通道注意力和空间注意力通过权重来捕捉通道和空间的关键信息，以此来提升关系抽取的性能。本模型在数据集SemEval-2010 task 8、TACRED、Re-TACRED和SciERC的性能F1值分别达到90.32%、70.74%、85.71%和89.66%。

关键词：关系抽取二维化表示通道注意力空间注意力多尺度语义特征

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SSHGCN：基于音形异构图卷积的中文纠错方法

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第3期47卷 518-527页

作者：任俊黄瑞章贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

中文拼写纠错旨在检测和纠正中文文本的拼写错误，现有方法已尝试将字符相似性建模成图结构信息。但目前方法的图结构忽略汉字之间的深层音近关系，并缺少充分发挥字音和字形作用的多模态信息融合方法。因此，本文根据汉字的声母韵母信... 详细信息

中文拼写纠错旨在检测和纠正中文文本的拼写错误，现有方法已尝试将字符相似性建模成图结构信息。但目前方法的图结构忽略汉字之间的深层音近关系，并缺少充分发挥字音和字形作用的多模态信息融合方法。因此，本文根据汉字的声母韵母信息和拼音的重要度得到拼音相似关系，结合汉字形近关系来构建汉字相似拼音-形近异构图。在该图上使用异构图卷积来互补使用汉字的音形信息，充分融合汉字的声韵和形状信息。该方法在SIGHAN15(Special Interest Group on Chinese Language Processing 15)基准上句子纠正级的F1值超过所有的对比方法，并在SIGHAN13基准上媲美最优的对比方法，验证了该方法的有效性。

关键词：中文拼写纠错多模态信息融合方法字符相似性拼音相似关系

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联合边界生成的多目标学习嵌套命名实体识别

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计算机应用 2024年

作者：徐章杰陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

命名实体识别旨在从非结构化文本中识别预定义的实体类型。基于跨度的命名实体识别方法通过枚举所有可能的跨度进行分类，然而由于文本中相邻的跨度共享上下文语义，导致跨度之间的边界语义信息模糊，从而使模型难以获取跨度间的依赖信... 详细信息

命名实体识别旨在从非结构化文本中识别预定义的实体类型。基于跨度的命名实体识别方法通过枚举所有可能的跨度进行分类，然而由于文本中相邻的跨度共享上下文语义，导致跨度之间的边界语义信息模糊，从而使模型难以获取跨度间的依赖信息。针对跨度间边界语义信息模糊的问题，提出一种联合边界生成的多目标学习命名实体识别模型，该模型通过联合命名实体识别任务和边界生成任务，以多目标学习的方式共同训练。其中边界生成任务作为辅助任务引导模型网络关注跨度的边界信息，以增强跨度的边界语义，进而提升命名实体识别的性能。为验证模型的有效性，在ACE04、ACE05和Genia数据集上进行测试，性能F1值分别达到87.83%、86.90%和81.65%，实验结果表明所提方法能够提高命名实体识别准确性。

关键词：命名实体识别跨度分类多目标学习边界生成神经网络

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基于虚拟扩展网络的虚拟机及路由路径联合部署

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计算机工程 2023年第8期49卷 154-162页

作者：赵徐炎崔允贺钱清郭春申国伟贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

为响应租户的虚拟机使用请求,云数据中心通常从物理服务器中选择虚拟机放置服务器,随后计算租户与所选择的虚拟机放置服务器之间的路由路径以承载两者之间的流量。但是这种顺序的处理方式使得虚拟机放置服务器的计算过程难以考虑其对网... 详细信息

为响应租户的虚拟机使用请求,云数据中心通常从物理服务器中选择虚拟机放置服务器,随后计算租户与所选择的虚拟机放置服务器之间的路由路径以承载两者之间的流量。但是这种顺序的处理方式使得虚拟机放置服务器的计算过程难以考虑其对网络造成的影响,可能导致网络利用率降低甚至出现网络拥塞。为解决该问题,提出一种虚拟机及路由路径联合部署算法VENet。VENet通过添加虚拟交换机及虚拟链路将原网络拓扑扩展为虚拟网络拓扑,基于该虚拟扩展网络拓扑,将虚拟机及路由路径联合部署问题近似为商品流问题,即将虚拟机请求近似为从相应接入起点交换机到虚拟目的交换机之间的商品流,对该商品流问题进行建模,通过线性规划的方式求解该模型,即可同时获得虚拟机放置位置及相应的路由路径。实验结果表明,VENet算法能够提高数据中心可接受的虚拟机请求数上限,缩短租户与虚拟机部署位置之间的路由路径长度同时降低数据中心的网络负载率,路由路径长度和网络负载率相比WLC-GA算法分别降低42%和30%。

关键词：虚拟机放置路由路径拓展网络拓扑商品流软件定义网络

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面向RFID的轻量级双向认证协议

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计算机工程与应用 2023年第18期59卷 268-277页

作者：贺嘉琦彭长根付章杰许德权汤寒林贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 贵州数据宝网络科技有限公司贵阳550025

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的... 详细信息

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的消息认证码以保障双向认证时传输消息的新鲜性;通过椭圆曲线加密算法隐藏通信双方的真实身份,基于ECDLP(椭圆曲线离散对数问题)困难问题,在保证身份隐私的前提下,采用两轮消息交互的模式让通信双方相互验证新鲜的消息认证码来实现协议的双向认证;通过指定密钥种子协商出标签和服务器的共享会话密钥,并设计密钥自动更新机制以实现双方的密钥同步。与部分典型的双向认证协议进行分析对比,所提出的双向认证协议相较同类的双向认证协议最多节省近40%的计算时间和25%的存储空间,并且能够支持多种安全需求和抵抗不同的恶意攻击。

关键词： Hash函数椭圆曲线加密算法(ECC) 无线射频识别(RFID) 双向认证协议安全性分析

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基于SDR句嵌入的挖矿恶意软件早期检测方法

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计算机科学 2024年第12期51卷 303-309页

作者：钟凯郭春李显超申国伟贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州省云计算与大数据专业硕士研究生工作站贵阳550014

挖矿恶意软件以盗用设备的计算资源来挖掘加密货币为目标,在大量消耗计算资源的同时还严重危害网络安全。当前的挖矿恶意软件动态检测方法主要依据样本长时间运行过程中收集的主机行为或网络流量来进行检测,未能兼顾检测的及时性和准确... 详细信息

挖矿恶意软件以盗用设备的计算资源来挖掘加密货币为目标,在大量消耗计算资源的同时还严重危害网络安全。当前的挖矿恶意软件动态检测方法主要依据样本长时间运行过程中收集的主机行为或网络流量来进行检测,未能兼顾检测的及时性和准确性。通过对挖矿恶意软件运行初期的DLL调用和API返回值进行分析,提出一种API句嵌入方法SDR,并基于SDR进一步提出一种基于SDR的挖矿恶意软件早期检测方法CEDS。CEDS利用SDR将软件运行初期的API名称序列、API返回值序列和DLL序列转化为句向量序列,使用TextCNN建立模型来进行挖矿恶意软件的早期检测。实验结果表明,CEDS能够以0.5106s的平均时长和96.75%的准确率判别一个软件样本是挖矿恶意软件还是良性软件。

关键词：挖矿恶意软件动态分析早期检测句向量深度学习

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面向Web 3.0的三权分置数据确权方案

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计算机工程 2024年

作者：崔希田有亮杨科迪贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州大学密码学与数据安全研究所贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室

针对Web 3.0中数据资产权属可控嵌入与动态变更的需求，基于区块链技术和变色龙签名算法，提出一种面向Web 3.0的三权分置数据确权方案。首先，结合代理签名和变色龙签名技术设计变色龙代理签名算法，解决数据发布过程中权属标签未在数... 详细信息

针对Web 3.0中数据资产权属可控嵌入与动态变更的需求，基于区块链技术和变色龙签名算法，提出一种面向Web 3.0的三权分置数据确权方案。首先，结合代理签名和变色龙签名技术设计变色龙代理签名算法，解决数据发布过程中权属标签未在数据资产拥有者控制范围内进行嵌入的问题。其次，基于区块链技术构建数据交易协议，解决数据发布过程中权属标签动态变更的问题，实现数据权属的公开验证。最后，通过安全性及实验仿真分析表明，该方案的权属标签在不可伪造的情况下，能安全可靠的实现交易数据确权，满足Web 3.0中数据资产交易的实际需求。

关键词： Web 3.0 数据确权三权分置变色龙签名数据交易

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基于SM2算法的无证书多重签名及其在区块链交易中的应用

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计算机工程 2024年

作者：朱炳丞周凤田有亮向阿新熊伟彭长根贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州大学密码学与数据安全研究所贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室

多重签名广泛应用于区块链交易方案，随着区块链应用国产化的需求不断增长，安全高效的SM2算法还缺少多重签名方面的研究。此外，现有方案大多依赖于PKI体系来实现证书管理，且存在效率和扩展性问题。为解决这些问题，提出了一种基于SM... 详细信息

多重签名广泛应用于区块链交易方案，随着区块链应用国产化的需求不断增长，安全高效的SM2算法还缺少多重签名方面的研究。此外，现有方案大多依赖于PKI体系来实现证书管理，且存在效率和扩展性问题。为解决这些问题，提出了一种基于SM2算法的无证书多重签名方案。首先，在SM2密钥生成阶段引入无证书密码机制，避免代价高昂的证书管理，设计密钥持有证明，抵御恶意密钥攻击。其次，通过引入树形结构，设计“线上-线下”的SM2多重签名算法，实现了签名生成的高效性和高可扩展性，并在随机预言机模型下证明了该方案满足EUF-CMA。最后，基于所提方案应用于Hyperledger Fabric 联盟链优化了区块链交易流程.性能分析表明与现有签名方案比较，所提方案在保证安全性的前提下，有效降低了计算开销和通信开销。

关键词：区块链多重签名 SM2算法无证书密码随机预言机模型

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