云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- N-GRAMS

N-GRAMS: 作品数：15被引量：39H指数：3; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：刘世兴邱云飞邵良杉王贤明谷琼更多>>; 相关机构：辽宁工程技术大学全球能源互联网研究院有限公司国网江苏省电力有限公司营销服务中心国家电网有限公司更多>>; 相关期刊：《计算机应用与软件》《河南师范大学学报（自然科学版）》《电脑知识与技术》《Computer Systems Science & Engineering》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金辽宁省高校创新团队支持计划辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划浙江省自然科学基金更多>>

Deep Learning with Natural Language Processing Enabled Sentimental Analysis on Sarcasm Classification被引量：2: 《Computer Systems Science & Engineering》2023年第3期2553-2567,共15页Abdul Rahaman Wahab Sait Mohamad Khairi Ishak; supported through the Annual Funding track by the Deanship of Scientific Research,Vice Presidency for Graduate Studies and Scientific Research,King Faisal University,Saudi Arabia[Project No.AN000685].; Sentiment analysis(SA)is the procedure of recognizing the emotions related to the data that exist in social networking.The existence of sarcasm in tex-tual data is a major challenge in the efficiency of the SA.Earlier...; 关键词：Sentiment analysis sarcasm detection deep learning natural language processing N-GRAMS hyperparameter tuning

基于N-grams和灰度图特征融合的恶意代码检测方法被引量：3: 《电脑知识与技术》2022年第9期80-82,共3页杨宇夏孙皓月高燚; 把恶意代码转成灰度图,再用深度神经网络自主学习灰度图的特征给恶意代码检测提供了新的思路,但是恶意代码图像化方案就是无差别地把恶意代码转换后的灰度图进行识别,该方法存在样本大小不一且由于采用裁剪而丢失恶意代码的信息和提取...; 关键词：恶意代码机器学习特征融合灰度共生矩阵局部二值化

基于关键n-grams和门控循环神经网络的文本分类模型被引量：3: 《上海大学学报（自然科学版）》2021年第3期544-552,共9页赵倩吴悦刘宗田; 提出一种基于关键n-grams和门控循环神经网络的文本分类模型.模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的n-grams作为重要语义特征,同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)获取输入文本的全局依赖特征,最...; 关键词：文本分类门控循环单元(gated recurrent unit GRU) N-GRAMS 自然语言处理

基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别被引量：8: 《计算机应用与软件》2021年第1期161-165,249,共6页赵耀全车超张强; 国家自然科学基金项目(61751203);大连市科技创新基金项目(2018J12GX036);大连市高层次人才创新支持计划项目(2017RD11)。; 在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高。为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型。在医疗对话语料中...; 关键词：医疗命名实体识别 N-GRAMS 新词发现 Lattice-LSTM

面向法庭科学的多属性中文短文本作者归属: 《中国刑警学院学报》2020年第2期119-123,共5页罗文华李孟林; 针对当前主流的卷积神经网络分类模型偏重依赖训练集规模和参数的缺点,提出了基于传统N-grams模型并结合多属性特征综合计算中文短文本相似度的分析方法。首先采用N-grams模型提取词频分布和句子的语义逻辑关系特征,然后通过似然率算法...; 关键词：短文本 N-GRAMS 多属性似然率余弦相似度

基于多尺度的n-grams特征选择加权及匹配算法被引量：1: 《智能计算机与应用》2020年第1期61-66,共6页刘世兴; 校企协作基于现代学徒制的校内实训基地的研究与建设(JYLX2019024).; n-grams语言模型作为文本分类中常用的特征,具有结构简单、易筛选、携带语义量大以及对分类贡献值高等优点。但由于其固有的结构特点,在使用普通的选择加权及匹配算法时会造成权值区分不明显,并产生大量稀疏数据,使得建立的分类模型不准...; 关键词：N-GRAMS 特征选择特征加权偏序集词性语义近似度

基于字矩阵交运算的n-grams特征选择加权算法被引量：1: 《计算机工程与应用》2016年第22期86-92,共7页邱云飞刘世兴邵良杉; 国家自然科学基金(No.70971059);辽宁省创新团队项目(No.2009T045);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(No.LJQ2012027)资助; 中文文本中,传统的n-grams特征选择加权算法(如滑动窗口法等)存在两点不足:在将每个词进行组合、生成n-grams特征之前必须对每篇文本调用分词接口。无法删除n-grams中的冗余词,使得冗余的n-grams特征对其他有用的n-grams特征产生干扰,...; 关键词：汉语单双字识别字矩阵交运算特征选择特征加权

AS-Index： A Structure for String Search Using n-Grams and Algebraic Signatures被引量：1: 《Journal of Computer Science & Technology》2016年第1期147-166,共20页Camelia Constantin Cedric du Mouza Witold Litwin Philippe Rigaux Thomas Schwarz; We present the AS-Index, a new index structure for exact string search in disk resident databases. AS-Index relies on a classical inverted file structure, whose main innovation is a probabilistic search based on the p...; 关键词：full text indexing large-scale indexing algebraic signature

基于基尼系数的n-grams特征约简加权算法: 《淮阴工学院学报》2016年第1期25-28,共4页张金美舒希勇; 目前,关于n-grams特征加权的计算方法大多是基于其出现频率进行设计的。这类加权计算方式存在一定的问题:n-grams特征是由多个词汇构造而成,由于其出现频率取决于多个词汇,即多个词汇的出现概率取交集,故经常造成出现频率过小而无法得...; 关键词：n-grams特征基尼指数洛伦茨曲线支持向量机

基于相关性及语义的n-grams特征加权算法被引量：2: 《模式识别与人工智能》2015年第11期992-1001,共10页邱云飞刘世兴林明明邵良杉; 国家自然科学基金项目(No.70971059);辽宁省创新团队项目(No.2009T045);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(No.LJQ2012027)资助; n-grams作为文本分类特征时易造成分类准确率下降,并且在对n-grams加权时通常忽略单词间的冗余度和相关性.针对上述问题,文中提出基于相关性及语义的n-grams特征加权算法.在文本预处理时,对n-grams进行特征约简,降低内部冗余,再根据n-gr...; 关键词：最大相关度最小冗余度(mRMR) 语义相似度 N-GRAMS 特征加权

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