检索结果-南通市图书馆

电子与信息学报 2019年第7期41卷 1674-1681页

作者：陈鸿昶明拓思宇刘树新高超国家数字交换系统工程技术研究中心

针对利用抽象语义(AMR)图来预测摘要子图存在的语义结构不完整问题,该文提出一种基于整数线性规划(ILP)重构AMR图结构的语义摘要算法。首先将数据预处理生成一个AMR总图;然后基于统计特征从AMR总图中抽取出摘要子图重要节点信息;最后利... 详细信息

针对利用抽象语义(AMR)图来预测摘要子图存在的语义结构不完整问题,该文提出一种基于整数线性规划(ILP)重构AMR图结构的语义摘要算法。首先将数据预处理生成一个AMR总图;然后基于统计特征从AMR总图中抽取出摘要子图重要节点信息;最后利用ILP的方法来对摘要子图中节点关系进行重构,利用完整的摘要子图恢复生成语义摘要。实验结果表明,相比其他语义摘要方法,所提方法的ROUGE值和Smatch值都有显著提高,最多分别提高了9%和14%,该方法有利于提高语义摘要的质量。

关键词：抽象语义图语义摘要摘要子图语义结构整数线性规划

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基于语义摘要的农业方式型问句答案抽取

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情报学报 2014年第1期33卷 77-83页

作者：张军亮朱鹏新乡医学院管理学院新乡453003 新乡医学院卫生信息资源研究中心新乡453003 南京理工大学经济管理学院南京210094

本文针对农业问答系统中方式型问句的答案抽取，提出了利用语义文摘方式从相关文档中抽取方式型问句的答案。首先，由于同一类问句的答案中包含大量相同词语，利用一个主题词选择方式型问题主题段落；然后基于语义抽取候选答案；最后，... 详细信息

本文针对农业问答系统中方式型问句的答案抽取，提出了利用语义文摘方式从相关文档中抽取方式型问句的答案。首先，由于同一类问句的答案中包含大量相同词语，利用一个主题词选择方式型问题主题段落；然后基于语义抽取候选答案；最后，采用计算问句和答案中谓语动词的语义相似度对答案排序。实验结果表明，本文基于语义的农业方式型问句答案抽取方法的有效性，能够满足用户的需求。

关键词：问答系统语义摘要农业方式型问句答案抽取

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一种基于表达式树的gadget语义分析技术

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计算机工程 2021年第1期47卷 109-116页

作者：蒋楚王永杰国防科技大学电子对抗学院合肥230037

代码重用攻击的实施过程较为繁杂,通常需要一些工具辅助人工来完成gadget序列的构建,但现有的自动化构建工具效率较低。在分析Ropper、angrop和BOPC等典型开源gadget工具语义分析内容的基础上,总结gadget语义分析应包含的要素,提出一种... 详细信息

代码重用攻击的实施过程较为繁杂,通常需要一些工具辅助人工来完成gadget序列的构建,但现有的自动化构建工具效率较低。在分析Ropper、angrop和BOPC等典型开源gadget工具语义分析内容的基础上,总结gadget语义分析应包含的要素,提出一种基于表达式树的gadget语义分析方法。通过表达式树变体描述寄存器和内存读写的表达式信息,提高gadget语义分析的效率。实现一个gadget搜索与语义分析工具SemExpr,针对现有gadget工具难以进行对比分析的问题,设计能对多种gadget工具进行效率和效能分析的实验系统gadgetAnalysis。基于该系统进行实验,结果表明,SemExpr工具能够权衡效率和效能,取得较好的语义分析效果。

关键词：代码重用攻击 gadget序列自动化构建语义分析语义摘要 gadget工具

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链接数据可视化挖掘系统的设计与实现

链接数据可视化挖掘系统的设计与实现

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作者：程文耀东南大学

学位级别：硕士

在语义链接数据越来越普遍且规模越来越大的情况下,用户从中获取知识变得越来越困难,尤其当用户对链接数据的数据模型和相关规范了解甚少时。因此,有必要向用户提供一个可视化的、挖掘参数可定制的,且挖掘结果易于理解的服务。在链接数... 详细信息

在语义链接数据越来越普遍且规模越来越大的情况下,用户从中获取知识变得越来越困难,尤其当用户对链接数据的数据模型和相关规范了解甚少时。因此,有必要向用户提供一个可视化的、挖掘参数可定制的,且挖掘结果易于理解的服务。在链接数据的挖掘研究中,社区的动态演化研究是其中一个重要的研究点。但社区的动态演化研究面临两个研究问题：首先,链接数据不仅包含对象间丰富的链接信息,同时包含一定量以短文本的形式存在的自然语言信息。如何在动态演化研究的过程中利用对象的短文本信息是需要考虑的。其次,如何能够将动态演化的挖掘结果通过可定制和可视化的方式向用户进行展示和交互,是另外一个需要解决的问题。本文设计并实现了链接数据可视化挖掘系统：LIV系统,并对以下几个方面进行了研究：首先,基于虚拟文档的概念,为链接数据中的每个对象进行基于链接关系的文本扩展操作,将链接关系以特定的方式转换为文本共现关系;其次,利用对象的虚拟文档,将图中的对象进行层次化聚类,生成一棵聚类树。并在时间维度上对数据中的所有对象进行分片,对每个时间片内的对象进行聚类,并跟踪每个簇随着时间的变化发生了哪些事件。随后将摘要方法应用至发现的每个社区上,为社区生成摘要信息,再利用可视化手段将每个社区的摘要及演化信息在时间维度上进行可视化;最后,基于BS架构,设计并实现了一个分层的可扩展的链接数据可视化挖掘系统,该系统可以帮助用户方便地探索链接数据,用户可以指定挖掘算法中的参数设置,挖掘结果将以用户友好的方式在前台呈现。LIV系统具有良好的可扩展性。可以根据不同链接数据的特点以及用户的实际需求向LIV系统中持续添加新的挖掘模块和可视化组件。因此,本文的工作将为链接数据的可视化挖掘,尤其是社区演化的可视化挖掘提出一个新的研究思路以及方法。

关键词：链接数据社区发现社区演化语义摘要可视化

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基于AMR图的文本摘要技术研究

基于AMR图的文本摘要技术研究

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作者：明拓思宇战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

面对互联网上信息爆炸式的增长,作为从海量信息中提取有用信息的关键方法,文本摘要技术一直备受各领域学者的关注。文本摘要是自然语言处理领域的研究热点和难点,它主要研究从海量文档信息中压缩提炼出便于读者阅读理解的概括性文字描述... 详细信息

面对互联网上信息爆炸式的增长,作为从海量信息中提取有用信息的关键方法,文本摘要技术一直备受各领域学者的关注。文本摘要是自然语言处理领域的研究热点和难点,它主要研究从海量文档信息中压缩提炼出便于读者阅读理解的概括性文字描述,从而有效降低用户的信息过载问题。文本摘要技术的研究有着众多应用场景,例如新闻标题生成、科技文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要等,具有广泛的应用价值。目前,伴随着新技术浪潮涌现出了一大批相应的文本摘要方法。但是相关研究仍然存在以下不足和局限性:（1）现有语义摘要方法大多停留在利用浅层语义信息生成摘要,无法充分利用篇章级完整语义信息导致文本摘要质量降低。（2）现有文本摘要的去冗余方法大多基于相同的字词来去除冗余信息,缺少有效去除语义冗余信息的方法。（3）虽然现有文本摘要技术能够有效提取重要字词内容,但是生成摘要的字词之间的语义连贯性仍有待提高,缺少一种完善摘要语义结构的方法。抽象语义图（Abstract Meaning Representation graph,AMR图）的方法能够较好地描述出句子的完整语义结构,但是现有AMR图的文本摘要方法只利用到句子级语义信息。在此基础上,论文基于抽象语义图的方法,进一步利用篇章级语义信息生成文本摘要。本文主要针对文本摘要流程中提取重要语义内容、去除语义冗余信息、完善摘要语义结构这三个重要步骤展开研究。论文的主要内容和创新点如下:1.提出基于加权AMR图的语义摘要子图算法。通过利用AMR总图构建文档整体语义图来利用篇章级语义信息,并提出了一种利用稀疏自编码器来融合多个特征的方法,在AMR图的基础上进行创新改进,根据融合特征对原本不具有权值的抽象语义图节点赋予相应权值,依据权值大小从中抽取重要语义内容生成语义摘要子图,并恢复出文本摘要。实验结果中,ROUGE值的显著提高表明,该算法有效地提高了文本摘要内容的正确性。2.提出基于AMR图的语义冗余信息过滤算法。针对现有文本摘要中存在的语义冗余问题,提出了语义冗余性的概念来描述语义冗余信息,并介绍了利用Word Net语义字典来判断AMR图语义冗余信息的方法,最后通过AMR图融合的方法对摘要冗余信息进行过滤。相关摘要数据集实验表明,ROUGE值提升的同时Smatch值也有较大地提升,相比现有的基于相同字词去除冗余信息的方法,该算法有效地减少了摘要中语义冗余信息的出现。3.提出基于整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）重构AMR图结构的语义摘要算法。为了改善AMR图节点之间语义结构关系,提出基于整数线性规划的方法对AMR图语义结构进行重构,有效地提高了文本摘要的可读性。由于摘要子图节点语义结构不完整,本文利用整数线性规划的方法,通过确定目标函数和约束条件,对重要语义节点之间的语义边关系进行重构,生成语义完整的文本摘要。摘要数据集的实验结果中,该算法的语义特征结构Smatch评价指标的显著改善表明,该算法提高了摘要的语义连贯性,使生成摘要的可读性得以有效提高。

关键词：文本摘要抽象语义图(AMR图) 语义摘要语义摘要子图语义冗余信息整数线性规划(ILP) 语义结构重构

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基于语义扩展的搜索引擎研究

基于语义扩展的搜索引擎研究

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作者：陈俊奎华东师范大学

学位级别：硕士

随着网络的快速发展,为了满足用户的信息需求,搜索技术和搜索引擎如雨后春笋,得到迅速发展。然而传统的搜索引擎返回的搜索结果往往不尽人意,在查全率和查准率上离用户需求差距很大。用户需要耗费大量时间去再次筛选搜索引擎返回的结果... 详细信息

随着网络的快速发展,为了满足用户的信息需求,搜索技术和搜索引擎如雨后春笋,得到迅速发展。然而传统的搜索引擎返回的搜索结果往往不尽人意,在查全率和查准率上离用户需求差距很大。用户需要耗费大量时间去再次筛选搜索引擎返回的结果来寻找自己感兴趣的内容。随着语义网技术的发展,语义信息的积累,基于语义扩展的搜索引擎能够充分利用语义知识,对用户的查询进行语义扩展推理,并对搜索引擎的返回的查询结果进行语义文本自动摘要。更加准确的为用户提供有用信息的同时,还降低了用户的工作量,节约用户的时间。因此基于语义扩展的搜索引擎的研究对促进搜索引擎的发展,推进互联网技术有着重要的意义。论文在已有的语义搜索引擎基础上,提出自己完整的面向语义搜索的框架以及扩展。这个框架主要由查询预处理、推理机、本体服务器、本体查询扩展、信息采集与处理、索引器与索引数据库、自动摘要、结果排序与显示这八部分组成。在用户搜索关键词扩展方面,提出自己的算法,利用本体将用户搜索词构造出语义树,然后在语义树上计算语义距离,对搜索词进行合理扩展,它解决了查询词扩展规模过大,噪声数据过多的问题。在自动语义摘要方面改进了机械的关键词提取算法,针对他们现在存在的问题,提出了基于语义关系的摘要提取方法,首先将文本文档进行语义关系处理,构建语义层次结构图,计算出层次结构图中的概念权值,并筛选出关键概念。从而得到句子的重要度,确定摘要句,最终形成语义摘要。基于语义关系的文本摘要是对传统的机械统计摘要方法的改进,该方法具有较高的准确率很召回率在搜索结果排序方面,将传统的效果不理想的位置排序法引入了摘要排序法,在实际应用中取得了良好的效果。该方法在语义理解的基础上,整合了位置排序法,能够更加准确,合理有效的进行页面排序。

关键词：语义搜索引擎查询推理语义扩展语义关系关键概念语义摘要摘要排序

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