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作品数：959被引量：2790H指数：25
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基于集成学习的忽略成员的方法检测策略
《计算机工程与设计》2023年第9期2679-2686,共8页边奕心 王露颖 赵松 朱晓 
国家自然科学基金项目(61902094);哈尔滨师范大学博士科研启动基金项目(XKB201801);黑龙江省自然科学基金项目(QC2018082);黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划基金项目(UNPYSCT-2018183);哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院科研基金项目(JKYKYY202004,JKYKYZ202104);哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项资金基金项目(RC2017QN010002)。
忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需...
关键词：代码异味 安卓特有代码异味 忽略成员的方法 文本信息 特征融合 机器学习 集成学习 
基于规则约束的深度学习网络用于文本信息抽取被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第12期3548-3554,共7页赖娟 洪艳伟 
四川省教育厅重点基金项目(18ZA0233)。
针对文本信息抽取中由于训练样本不足导致性能下降的问题,提出一种基于规矩约束的深度学习网络模型。模型分为深度学习模块、逻辑规则库和差异单元3个部分。将文本句子作为输入数据馈送到学习模块中,基于Bi-GRU网络和多头自注意力机制...
关键词：信息抽取 深度学习 规则约束 Bi-GRU网络 多头自注意力机制 
基于社交媒体文本信息的金融时序预测被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第8期2224-2231,共8页李大舟 于沛 高巍 马辉 
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008);辽宁省博士启动基金项目(201601196)。
针对传统股票趋势预测模型中忽略社交媒体文本信息对股价变化的影响和时间序列的平稳性处理、长期依赖等问题,提出一种融合社交媒体文本信息和LSTM的股票趋势预测模型(BiTCN-LSTM)。该模型分为情感分析和金融时序预测两部分。情感分析...
关键词：情感分析 双向时间卷积网络 差分运算 长短时记忆 金融时间序列预测 
基于网络文本信息的敏感信息过滤算法被引量：32
《计算机工程与设计》2016年第9期2447-2452,共6页薛朋强 努尔布力 吾守尔.斯拉木 
国家自然科学基金项目(61163052;61303231;61433012);国家自然科学基金联合基金项目(U1435215)
为实现对网络敏感信息的检测和过滤,提出一种基于确定有穷自动机的改进算法ST-DFA(swift tree DFA)。对传统的DFA过滤算法进行改进,不再依赖敏感信息语料库,只须建立一次敏感信息决策树,即可实现对网络信息的多次过滤;当敏感词语料库发...
关键词：敏感信息过滤 确定有穷自动机 网络文本信息 决策树 信息检测 
基于图像区分模型的标牌可读性度量方法
《计算机工程与设计》2010年第20期4422-4425,共4页门海艳 杨凯 黎谦 
国家863高技术研究发展计划基金项目(2006AA12A104);国家自然科学基金重点项目(60736046)
为了能够对界面设计的优劣给出一个客观的度量标准,研究了背景图片上文字的可读性,提出了一种基于图像区分模型文本可读性度量方法。对基于JND的图像区分模型进行了认知与分析,在此基础上建立了文本可读性预测分析模型。分析了全局遮掩...
关键词：可读性 度量标准 图像区分 预测 文本信息 
基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取被引量：8
《计算机工程与设计》2008年第23期6094-6097,共4页周晶 吴军华 陈佳 陈沈焰 
为了抽取文本中的信息,在分析对比了4种统计建模原型后,选用条件随机域CRF建立抽取模型,提出了一种文本信息抽取的方法。该方法对文本分析后加标注,确定文本特征集,采用有限内存拟牛顿迭代方法L-BFGS算法估计CRF模型参数,根据训练学习...
关键词：条件随机域 文本信息抽取 参数估计 L—BFGS迭代法 特征集 
一种混合的文本信息检索模型研究被引量：2
《计算机工程与设计》2007年第11期2671-2673,2710,共4页周竹荣 黄果 周亭 
通过对基于统计的信息检索模型和基于本体的信息检索模型进行分析比较,得知这两种模型在某种程度上互补:基于统计的信息检索模型强调关键字的统计信息,然而忽略了关键字之间的语义信息;基于本体的信息检索模型强调关键字之间的语义信息...
关键词：信息检索 本体 向量空间模型 语义相似度 混合信息检索模型 
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