扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于子镜头聚类方法的关键帧提取技术

分析主流的关键帧提取技术,提出了一种基于子镜头聚类的关键帧提取算法.该方法在重新定位镜头的起始和终止帧号后,利用帧与帧之间的颜色直方图特征,通过子镜头检测和聚类进行关键帧提取.实验结果表明,该算法具有良好的适应性,既降低了关键帧提取算法的计算复杂度,正确率高,同时能有效避免关键帧的冗余,达到了很好的关键帧提取效果.     

融合多级语义特征的双通道GAN事件检测方法

目前事件检测方法往往将句中事件视为独立个体,忽视了句子或文档内事件间的相关关系,且某些触发词在不同语境下可能触发不同事件,而多种语境下训练的词向量会引入与当前语境无语义关联的噪声.针对此问题,本文提出一种融合多级语义特征的双通道GAN事件检测方法,使用多级门限注意力机制获取句子级和文档级事件间的语义相关性,并利用双通道GAN及其自调节学习能力减轻噪声信息的影响,进而提高事件特征表示的准确性.在公开数据ACE2005英文语料上进行实验,F₁值达到了77%,结果表明该方法能够有效获取事件间的语义相关性,并提高语境判定的准确性.      

融合C4.5与SVM算法的汉语句义类型识别方法

选择50个词法和句法特征,进行了大量特征筛选实验,并基于筛选后的特征组合提出了一种融合C4.5和SVM的句义类型识别方法.该方法充分利用C4.5对多重句义的高精度识别和SVM对简单句义、复杂句义的高精度识别的特点,将C4.5与SVM分别识别的结果进行融合处理.给出最终的句义类型识别结果.识别结果表明,在BFS-CTC汉语标注语料库中,选取了4 500个句子,经十折交叉验证,句义类型的识别准确率达到92.1%.     

结合路径标签和数据变异的模糊测试关键数据定位方法

针对现有的二进制程序模糊测试中关键数据定位方法资源消耗大、误报率较高等问题,提出一种结合路径标签和数据变异的模糊测试关键数据定位方法.该方法通过静态分析对二进制程序中的危险操作进行定位;使用动态插桩跟踪程序的执行过程,获取危险操作的路径标签和参数;通过分析输入数据变异前后跟踪结果的异同从而进行关键数据定位.实验结果表明,该方法能够在较低的资源消耗下有效进行关键数据定位,误报率小于0.3%,同时查全率大于70%,精确率大于60%;可用于提高二进制程序模糊测试的漏洞挖掘能力,具有较强的实用价值.      

基于Markov的Ⅱ型糖尿病预测技术研究

针对糖尿病的发病率日益升高的问题,提出了一种基于马尔科夫模型的Ⅱ型糖尿病发病概率长时间预测方法.该方法利用朴素贝叶斯算法计算风险等级概率向量,通过属性选择以后的属性子集空腹血糖值、体质系数、胆固醇、甘油三酯、腰围、性别、糖尿病家族史和年龄构建预测模型.实验结果与阿基米德模型预测结果对比表明,该模型能够预测样本较长时期的Ⅱ型糖尿病发病概率,该预测方法简单、准确率高.     

特定类型音频流泛化识别方法

提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和AdaBoost算法的特定类型音频流泛化识别方法,通过分析特定类型音频流的子类别间的共性和差异性,利用共性特征进行泛化识别,能够准确地检测并定位音频流中特定类型的音频.文中将枪声作为特定类型音频进行研究,通过提取各种枪声子类别的共性,弱化子类间的差异得到一个泛化的枪声模板,利用一个模板就可以支持多子类的准确识别.实验结果表明,算法的识别准确率为87.6%,查全率达到91.8%.     

融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测

针对在线抗议预测技术中忽视用户文本时序差异性及用户间高阶交互拓扑的问题，提出融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测方法.基于自注意力机制建模用户不同时刻交互文本信息对其抗议倾向的影响，构建用户文本表示向量；同时利用邻域节点的相似性，构建二阶相似性保持的用户交互拓扑表示向量；融合用户文本表示向量和交互表示向量预测用户抗议倾向.推特数据集结果表明本方法准确率可达到93.9%，为抗议活动预测提供技术支撑.      

一种新的自适应镜头边界检测算法

针对镜头边界检测中存在的检测效果和检测阈值依赖人工经验的问题,提出了一种新的自适应镜头边界检测算法.该算法以视频帧窗口中亮度帧差到帧差均值的距离作为切变检测特征,根据该距离值的变化程度自动选取切变最优化阈值;以视频帧序列中的颜色帧差为渐变检测特征,对该帧差进行数量级量化,直接利用量化结果判定渐变,实现了镜头检测的自适应.实验结果表明,该算法对切变的查准率和查全率分别为96.74%和97.41%,对渐变的查准率和查全率分别为92.34%和89.67%,对于不同类型的视频检测效果稳定.     

血糖均值增龄曲线选择性偏差校正方法

为研究正常人群血糖的变化规律,应用大量实测数据构建了人群血糖均值随年龄变化曲线,提出一种基于Heckman模型的血糖曲线选择性偏差校正方法,对血糖曲线进行了偏差分析及校正.根据偏差显著性系数(IMR)呈显著状态以及数据校正对方程的参数估计结果的优化,证实了选择性偏差的存在以及对其有效的校正;应用跟踪数据进行了曲线趋势变化的验证,校正后的曲线平均误差明显小于校正前的平均误差,表明校正方法及校正结果的有效性.