高校校园网网络安全问题的分析及对策

介绍了互联网安全问题泛滥的根本原因,分析了校园网安全问题的主要特点以及当前全球乃至中国教育和科研计算机网(CERNET)对于互联网安全问题的几项解决措施,提出了加强校园网安全防范的几项建议和方案.     

中文多模态知识库构建

多模态融合旨在将多个模态信息整合以得到一致、公共的模型输出,是多模态领域的一个基本问题。通过多模态信息的融合能获得更全面的特征并且提高模型鲁棒性,目前多模态融合技术已成为多模态领域核心研究课题之一。本文基于ImageNet、HowNet和CCD,通过人工标注构建了一个新的多模态知识库,已完成校准ImageNet中21 455个名词及动词概念的映射,有效地将HowNet以及CCD中概念映射到ImageNet中。该数据集能够应用于自然语言处理任务和计算机视觉任务,并通过图片信息和概念信息提高任务效果。在图片分类中,通过增加HowNet和ImageNet概念能够融合更多的图片特征来辅助分类;在语义理解中,通过映射增加图片信息可以更好地理解语义。     

基于多源数据的中文产科知识图谱构建

以产科专业叙词表、临床路径和诊疗规范等为数据来源构建了中文产科知识图谱(Chinese obstetric knowledge graph, COKG)。以产科疾病为核心,依据术语标准及已有主题词表,确立了概念分类体系及关系描述体系,形成了COKG模式层;在Bi-LSTM-CRF和PCNN模型的基础上,通过医学专家的指导对多来源的200余万字非结构化文本进行人工校对,并对多源数据进行知识融合,形成了COKG数据层。所构建的COKG包括2 343种疾病、15 249个实体关系,可以为医疗问答系统和智能辅助诊疗等应用提供结构化的知识支持。     

助词"的"用法自动识别研究

在“三位一体”虚词用法知识库的基础上, 分别采用基于规则、基于CRF模型和神经网络模型的门循环单元, 对助词“的”用法进行自动识别, 识别的准确率分别为 34.4%, 77.5%和81.3%。在对助词“的”用法进行分析的基础上, 合并了部分用法, 并采用CRF模型和神经网络模型进行粗粒度用法识别, 准确率分别达到81.8%和 84.5%, 得到较明显的提高。期望识别结果可以应用于其他自然语言处理任务中。     

规则与统计相结合的副词“也”用法自动识别研究

副词"也"在现代汉语中的使用频率很高,用法也较为复杂,其用法的自动识别对语义理解及句法分析有着重要意义.在已构建的副词"也"用法词典、规则和用法标注语料的基础上,分别采用了规则和统计的方法对副词"也"的用法进行了自动识别,实验结果显示微平均准确率分别为55.20%、62.48%;进而对规则识别结果和统计识别结果进行分析,采用多种方式,依据用法在语料中分布率、规则方法及统计方法识别的准确率以及分布率和准确率的综合等多种方式,将规则和统计结合起来进行用法自动识别,多种结合方式中最高微平均准确率达到了69.95%.     

MVC模式在基于J2EE造纸企业ERP系统开发中的研究与应用

本文探讨了J2EE技术与MVC设计模式结构。在基于J2EE的企业应用软件开发中,采用MVC体系结构可简化开发过程,提高软件性能和可维护性,避免重复劳动。结合造纸企业应用软件的开发阐述了MVC在软件开发中的应用技巧。     

基于统计的介词短语边界识别研究

以已经分词并进行了词性标注和介词短语标注的《人民日报》为实验语料,选取其中出现频次高于20次的61个介词为实验对象,采用支持向量机、最大熵和条件随机场这3种统计模型,对介词短语边界识别进行了研究.实验结果表明在3种模型中,采用条件随机场模型效果最好,微平均准确率达到了95.68%.