基于KNN的Android智能手机微信取证方法

针对微信数据多,无法从中快速找到与案件相关数据的问题,提出了一种基于KNN(k-nearest neighbor)算法的Android智能手机微信取证方法。引入词语相似度计算会话间的距离,将微信会话表示成特征词的向量,用KNN算法对会话进行分类,迅速找到与犯罪有关的聊天内容,并通过实验验证了该方法的可行性与准确性。     

基于网页特征的特征词提取技术

特征词提取是一项提炼整个web页面内容的实用技术,同时也为文本分类,信息抽取应用提供了技术支持.在web页面内容上,利用段落间语义关系划分出网页内容的篇章结构,并以此为基础使用网页的元数据和特殊标签,设计了一个特征词的加权函数,综合考虑了词频、词长和位置因子,最后,实验对比了各类位置因子对系统的贡献度.实验结果表明,改进方法的F1值比传统的TFIDF提取技术提高了15.5%,其中,位置因子中的标题,关键词和摘要因素对系统的贡献最大.     

基于主题模型的中文词义归纳

词义归纳是在给定包含多义词语料的条件下,识别出多义词词义的过程,通常是采用聚类的方法.本文提出了基于主题模型的方法来解决中文词义归纳问题,基于主题模型的词义归纳方法关键之处在于使用文档的主题概率分布来推断多义词的词义分布.实验结果表明,本文方法在测试数据上获得了77.58%FScore值.     

一种改进的增字最大匹配算法

汉语自动分词技术是中文信息处理的关键技术,目前已经成为中文信息处理的瓶颈。介绍了目前几种常用的自动分词算法,在对各种分词算法进行研究的基础上,对现有的增字最大匹配法进行了进一步的改进,更加充分的体现了最大匹配法中的“长词优先”的原则,使分词系统在自动分词阶段有比目前的增字最大匹配法更好的效果。     

试谈《墨经》"闻知"中的等词推理

<墨经>"闻知"中的推理,多认为是一个三段论.但是本文认为其中含有等词并提出其理由.另外从现代逻辑的等同逻辑入手,通过对"闻知"中的三个关系推理的逻辑结构分析,运用等词替换实现了等词推理,进而由已知推出未知.最后说明这些推理是逻辑知识的讲解而非逻辑知识的应用."闻知"中有带等词的推理,就为<墨经>在关系逻辑中争得了一席之地.     

施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究

施工组织设计是指导工程建设全过程活动的技术、经济和组织的综合性文件,随着自然语言处理(NLP)等人工智能技术的发展,本文针对施工组织设计文档智慧辅助审查中基础性工作之一-文本分类问题开展研究。为实现施工组织设计文本的自动分类,本文运用Word2vec词嵌入技术对文本进行向量化表示,基于Bi-LSTM捕捉文本上下文序列信息,融入Attention机制,提取文本有效信息,采用softmax激活函数分类。Attention Bi-LSTM在房建数据集上达到了0.97的准确率、召回率以及F1值,整体分类效果在正确率、宏平均、加权平均上均优于其他模型。融入Attention机制的Bi-LSTM文本分类模型通过双向捕获文本的特征并利用Attention机制提取有效信息,达到了联合优化的作用,提高了模型的分类性能。     

基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏

介绍一种基于bag-of-words（BOW）模型的无载体信息隐藏方法。该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词（visual words,VW）以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏。首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递。实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现。     

一种基于词覆盖的新闻事件脉络链构建方法

针对目前构建新闻脉络链只关注新闻脉络链的主题相似性和文档重要性, 而忽略新闻脉络链逻辑连贯性和可解释性的不足, 以及新闻数据集合指数级增长带来的算法复杂度问题, 从词覆盖的角度提出一种新闻脉络链构建方法, 利用新闻的评论信息来定位新闻事件转折点, 用主题相似与稀疏差异的思想以及RPCA 方法对文档进行逻辑建模, 利用随机游走以及图遍历的方法, 量化并生成可解释且具有很好逻辑连贯性的脉络链。双盲实验表明, 与其他算法相比, 该方法取得较好的效果。     

中国古诗统计建模与宏观分析

利用自然语言处理技术处理文学文本是计算语言学领域近年来的热门话题.该文结合点态互信息量与频率阈值,自动发现中国古诗词汇.基于构建的诗歌词典,利用启发式的正向最大匹配算法,对中国古诗作分词处理.采用主题模型对分词后的诗歌文本进行统计建模,并在此基础上进行了主题演变和诗人群体风格网络的探索性分析.基于全唐诗语料的实验结果表明:主题模型可以给出具有较好解释力的中国古诗统计模型,验证已有的文学史研究,并在传统的文本细读的研究范式之外,对中国诗学提供了全新视角的宏观刻画、描述与阐释.