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成果描述：多屬性文本自適應(yīng)系 統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)未 知屬性的通信實(shí)體進(jìn) 行屬性標(biāo)注的功能。 主要分為兩個(gè)過(guò)程， 即訓(xùn)練過(guò)程和預(yù)測(cè)過(guò) 程。 在訓(xùn)練過(guò)程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶(hù)提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶(hù)選擇的分類(lèi)算法 所對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測(cè)過(guò)程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶(hù)選擇的訓(xùn)練 模型對(duì)未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個(gè)實(shí)體進(jìn) 行屬性標(biāo)注，并得到 標(biāo)注過(guò)屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓(xùn)練過(guò)程 中，用戶(hù)可以使用在 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交 叉驗(yàn)證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類(lèi)算法 下模型對(duì)未知樣本預(yù) 測(cè)的性能的大致估計(jì) 。）市場(chǎng)前景分析：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā) 展，Web頁(yè)面上的信 息量呈指數(shù)級(jí)急劇增 長(zhǎng)，如何快速、準(zhǔn)確 地從海量數(shù)據(jù)中抽取 出用戶(hù)真正需要的信 息已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)對(duì) 科研工作者提出的嚴(yán) 峻挑戰(zhàn)。 屬性標(biāo)注能夠?qū)⒕W(wǎng)頁(yè) 非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容轉(zhuǎn) 化為結(jié)構(gòu)化的屬性數(shù) 據(jù)，方便用戶(hù)查詢(xún)和 進(jìn)一步分析使用；其 作為信息抽取的關(guān)鍵 一步，對(duì)提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意義。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：包括訓(xùn)練和預(yù)測(cè)兩個(gè) 過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù) 據(jù)集的自適應(yīng)性屬性 標(biāo)注； 特征選擇功能，可以 在訓(xùn)練模型時(shí)，選擇 出對(duì)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)別更 有用的特征詞，這樣 ，可以降低實(shí)體所對(duì) 應(yīng)屬性的維度，從而 ，減少占用的內(nèi)容空 間，提高計(jì)算效率； 交叉驗(yàn)證功能，幫助 我們?cè)谟?xùn)練階段，就 可以了解參數(shù)和算法 的選擇，對(duì)屬性標(biāo)注 時(shí)準(zhǔn)確性的影響； 生成報(bào)告功能，可以 在訓(xùn)練階段的交叉驗(yàn) 證結(jié)束后，產(chǎn)生一個(gè) 訓(xùn)練階段的報(bào)告，幫 助用戶(hù)更好地記錄實(shí) 驗(yàn)數(shù)據(jù)、參數(shù)、時(shí)間 和準(zhǔn)確性等信息； 評(píng)估功能，比較模型 標(biāo)注結(jié)果與樣本真實(shí) 標(biāo)簽的一致性、差異 性，以評(píng)價(jià)一個(gè)模型 的好壞。

多屬性文本自適應(yīng)系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)未知屬性的通信實(shí)體進(jìn)行屬性標(biāo)注的功能。 主要分為兩個(gè)過(guò)程， 即訓(xùn)練過(guò)程和預(yù)測(cè)過(guò) 程。 在訓(xùn)練過(guò)程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶(hù)提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶(hù)選擇的分類(lèi)算法 所對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測(cè)過(guò)程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶(hù)選擇的訓(xùn)練 模型對(duì)未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個(gè)實(shí)體進(jìn) 行屬性標(biāo)注，并得到 標(biāo)注過(guò)屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓(xùn)練過(guò)程 中，用戶(hù)可以使用在 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交 叉驗(yàn)證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類(lèi)算法 下模型對(duì)未知樣本預(yù) 測(cè)的性能的大致估計(jì) 。）

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 陳泳岐 計(jì)科院/計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 職務(wù)/職稱(chēng) 研究方向 楊云 計(jì)科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本次研究主要是在“智慧政務(wù)”等網(wǎng)絡(luò)留言平臺(tái)的基礎(chǔ)之上對(duì)大量留言數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、提取熱度并對(duì)留言的回復(fù)情況進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，構(gòu)建出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理平臺(tái)的一系列算法實(shí)現(xiàn)。主要包括三種算法，分別對(duì)應(yīng)于政務(wù)留言中的三個(gè)痛點(diǎn)問(wèn)題。留言分類(lèi)算法主要是用來(lái)將不同留言進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)簽，再分別發(fā)送到對(duì)應(yīng)部門(mén)，問(wèn)題處理之后，留言回復(fù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法將官方人員的回復(fù)質(zhì)量進(jìn)行采集與評(píng)價(jià)，判斷單位人員對(duì)留言的處理情況。留言熱點(diǎn)計(jì)算算法能夠抽取每個(gè)留言的主題并生成相應(yīng)的關(guān)鍵詞展示給政務(wù)人員。

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種文本分類(lèi)方法與設(shè)備，所述方法包括：S1，利用基于關(guān)鍵詞庫(kù)擴(kuò)充的特征選擇規(guī)則，確定各目標(biāo)文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類(lèi)內(nèi)均勻度和特征詞類(lèi)間區(qū)分度的權(quán)重計(jì)算公式，計(jì)算所述特征詞集合中各特征詞的權(quán)重；S3，利用最大權(quán)重融合算法，對(duì)同一目標(biāo)文本的特征詞在不同文本類(lèi)別中的權(quán)重進(jìn)行權(quán)重融合運(yùn)算，構(gòu)建目標(biāo)文本特征向量；S4，基于所述目標(biāo)文本特征向量，利用多標(biāo)記分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)文本進(jìn)行分類(lèi)。本發(fā)明提供的一種文本分類(lèi)方法與設(shè)備，能夠有效提高文本信息表達(dá)的準(zhǔn)確性、提高模型構(gòu)建的效率，確保準(zhǔn)確高效地對(duì)文本信息進(jìn)行多標(biāo)記分類(lèi)。

成果描述：互聯(lián)網(wǎng)文本內(nèi)容主題 概念漂移檢測(cè)系統(tǒng)， 通過(guò)分析數(shù)據(jù)集中的 所有文檔數(shù)據(jù)的潛在 語(yǔ)義關(guān)系，提取出它 們之間的潛在語(yǔ)義主 題標(biāo)示，通過(guò)評(píng)估參 數(shù)的方法，將生成的 主題時(shí)序關(guān)系用數(shù)據(jù) 的形式表示出來(lái)，并 以此為依據(jù)主動(dòng)發(fā)現(xiàn) 待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中主題 的轉(zhuǎn)變與轉(zhuǎn)化現(xiàn)象， 并提供給用戶(hù)這一主 題轉(zhuǎn)移過(guò)程。市場(chǎng)前景分析：點(diǎn)?；谶@些特點(diǎn)， 流數(shù)據(jù)的處理和分析 面臨巨大的挑戰(zhàn)，是 當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研 究的熱點(diǎn)。 分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域 的重要課題，當(dāng)前流 數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題面臨的 主要挑戰(zhàn)之一就是概 念漂移問(wèn)題，即數(shù)據(jù) 中學(xué)習(xí)的概念（從屬 性到類(lèi)別的映射）是 隨時(shí)變化的。 通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中文本 內(nèi)容的主題概念漂移 進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)于正確 分類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)文本等方 面具有重要的意義。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：能夠?qū)⑸傻闹黝}時(shí) 序關(guān)系用數(shù)據(jù)的形式 表示出來(lái)，方便用戶(hù) 查看； 可以動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)估參 數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù) 據(jù)集的自適應(yīng)性分析； 可以將評(píng)估參數(shù)值與 發(fā)生概念漂移的主題 中心相關(guān)聯(lián)，主動(dòng)探 測(cè)出主題發(fā)生變化的 過(guò)程。

互聯(lián)網(wǎng)文本內(nèi)容主題 概念漂移檢測(cè)系統(tǒng)， 通過(guò)分析數(shù)據(jù)集中的 所有文檔數(shù)據(jù)的潛在 語(yǔ)義關(guān)系，提取出它 們之間的潛在語(yǔ)義主 題標(biāo)示，通過(guò)評(píng)估參 數(shù)的方法，將生成的 主題時(shí)序關(guān)系用數(shù)據(jù) 的形式表示出來(lái)，并 以此為依據(jù)主動(dòng)發(fā)現(xiàn) 待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中主題 的轉(zhuǎn)變與轉(zhuǎn)化現(xiàn)象， 并提供給用戶(hù)這一主 題轉(zhuǎn)移過(guò)程。

成果描述：本軟件面向文本，對(duì)知識(shí)單元關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息的合理利用?，F(xiàn)在已經(jīng)能夠根據(jù)文本挖掘出文本所含知識(shí)單元對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了從海量信息中的知識(shí)關(guān)系提取。市場(chǎng)前景分析：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和日益普及，因特網(wǎng)上的信息以指數(shù)增長(zhǎng)。信息時(shí)代帶來(lái)了海量的數(shù)字化文本，日益積累的數(shù)據(jù)使得信息的獲取越來(lái)越困難。人們的時(shí)間和精力是有限的，面對(duì)如此巨大的數(shù)字資源，無(wú)法從大量數(shù)據(jù)中迅速而準(zhǔn)確地找到有用的信息，因而需要自動(dòng)化的抽取工具，來(lái)幫助人們檢索海量數(shù)據(jù)。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本軟件相對(duì)于其他同類(lèi)成果，自動(dòng)化程度更高，挖掘關(guān)系的正確性有相對(duì)提高，對(duì)海量數(shù)據(jù)中知識(shí)單元關(guān)系的挖掘有很大的用處。

本軟件面向文本，對(duì)知識(shí)單元關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息的合理利用。現(xiàn)在已經(jīng)能夠根據(jù)文本挖掘出文本所含知識(shí)單元對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了從海量信息中的知識(shí)關(guān)系提取。

  這項(xiàng)研究以現(xiàn)有證券市場(chǎng)識(shí)別可疑交易的方法為基礎(chǔ)，提出利用信息分析技術(shù)和常識(shí)知識(shí)推理能力，進(jìn)行市場(chǎng)新聞的文本分析，并過(guò)濾可疑交易的數(shù)量。文中所提出的算法解決了交易線索和信息線索之間的關(guān)系識(shí)別和深層挖掘的問(wèn)題。在技術(shù)指標(biāo)測(cè)試，數(shù)據(jù)可靠性測(cè)試和用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)試之下，該原型系統(tǒng)均表現(xiàn)良好。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的多方向文本檢測(cè)方法，首先獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的文本塊，并訓(xùn)練全卷積網(wǎng)絡(luò)模型；然后利用訓(xùn)練好的全卷積網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集中的圖片進(jìn)行檢測(cè)，獲取文本塊；然后提取文本塊的字符成分，并根據(jù)字符成分的位置信息估算圖像中的候選文本條位置；最后訓(xùn)練針對(duì)文本條中字符成分的全卷積網(wǎng)絡(luò)模型，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)候選文本條進(jìn)行檢測(cè)，獲取其中的字符成分，根據(jù)字符成分過(guò)濾掉不需要的文本條，得到圖像中文本條的位置。本發(fā)明方法文本檢測(cè)方法檢測(cè)率高，且能夠克服光照、遮擋、模糊等不利因素的影響。