基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

信息类与感染类源语的改进与英译

根据纽马克的功能翻译类型学，本文提出译者有权修改信息类与感染类原文语言上的缺陷，举例讨论了缺陷的类型，其改正方法及改正后原文的翻译。鉴于目前基层企业这类送译稿数量巨大，其中不少在语言上有一定的缺陷，这种讨论具有较大的意义。     

数字水印技术及典型的攻击分析

数字水印技术是数字产品版权保护的关键技术，文章先对数字水印的系统模型、特性、算法等方面进行了探讨，然后分析了两种典型的数字水印攻击方式及相应对策，最后指出目前数字水印存在的缺陷并对其发展进行了展望。     

基于稳健信息隐藏的半脆弱水印技术

半脆弱水印可以察觉对载体信息进行篡改等恶意操作，却对正常的信号处理不敏感．但是，攻击者可以通过分析嵌入了半脆弱水印的多个不同载体中的共同特点破译水印系统．为了提高安全性，该文提出了对不同的载体随机地选择不同密钥的半脆弱水印方案，其中水印数据的产生和嵌入依赖于密钥．在水印数据半脆弱地嵌入载体信息的同时，密钥也被稳健地隐藏在载体信息中．由于密钥不同，不同载体没有可用于分析的相同性质，使攻击者难于破译水印系统．此文为静止图像设计了具体的水印算法．     

实时嵌入式系统集成开发环境研究与设计

借鉴已有开发环境风格和经验，研究和实现一个支持嵌入式系统开发的集成开发环境，其中已调试系统为重点，实现查询修改系统资源、查询系统实体、指令集模拟器，交叉调试功能。     

一种基于粗糙集的文本分类规则抽取方法

随着文本数据库的日益增大，寻找新的文本数据处理方法变得十分紧迫。本文将粗糙集理论应用于文本自动分类的规则提取，提出了基于粗糙集理论的文本分类方法。把文本特征项的权值进行离散化处理后，作为规则的条件属性，文本所属的类别用作决策属性，构造决策表，然后通过决策表的知识约简算法提取出文本的分类规则。实验结果表明，该方法提取规则的分类正确率较高，分类速度较快。     

文本分类中的特征选取算法

分析了常用的几种特征选取方法，提出了改进互信息算法。实验结果显示改进的互信息算法是可行的。     

聚类方法在警报数据分类与约简中的应用

提出了一个使用文本聚类方法进行警报数据分类与约简的处理框架.详细描述了警报特征向量的表示方法和直接聚类方法,以及警报数据的简约表示方法.     

对批评文本的批评

《伤逝》是鲁迅《呐喊》中的一篇著名小说,许多学者都对其进行了各种方法的批评研究,其中,《借鉴与超越——<伤逝>与<玩偶之家>的比较》使用的是比较批评,而《<伤逝):无意识性别叙事话语》则使用的是女性主义文学批评,本文试图对这两个批评文本进行批评,以此来对比较批评和女性主义批评这两种批评方法进行分析研究。