一种基于深度学习与模式匹配的人案物关联关系抽取方法.pdf

基于机器学习的深层网络接口模式匹配方法研究的中期报告.docx 基于机器学习的深层网络接口模式匹配方法研究的中期报告（This answer is in Chinese）一、研究目标本研究旨在通过机器学习技术构建一种基于深层网络的接口模式匹配方法，使其能够在网络数据交互过程中准确的判断出不同应用程序之间的数据交互类型。二、研究背景在现代计算机系统中，不同应用程序之间的数据交互已经成为了日常工作中不可或缺的一部分。然而，由于不同应用程序间的数据交互类型种类繁多、通信协议复杂、数据包结构多样等因素的影响，使得实现对网络数据的准确识别一直是网络安全领域所面临的一个难题。因此，本研究致力于通过机器学习技术构建一种高效、准确的接口模式匹配方法，使其能够在网

2023-10-24 约小于1千字 2页立即下载

一种基于Socket协议的复杂字符串模式匹配方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989762 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110314658.X (22)申请日 2021.03.24 (71)申请人北京思特奇信息技术股份有限公司

2023-06-09 约8.69千字 9页立即下载

一种基于注意力机制的异构数据模式匹配方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112965968 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110240555.3 (22)申请日 2021.03.04 (71)申请人湖南大学地址 41

2023-06-08 约1.7万字 14页立即下载

一种基于旋转TCAM的模式匹配算法.pptx 一种基于旋转TCAM的模式匹配算法汇报人： 2024-01-29 CATALOGUE 目录引言旋转TCAM基本原理与结构基于旋转TCAM的模式匹配算法设计实验结果与分析挑战与未来工作展望 01 引言随着网络技术的快速发展，模式匹配算法在网络安全、数据压缩、生物信息学等领域的应用越来越广泛。传统的模式匹配算法通常基于软件实现，处理速度较慢，难以满足高速网络环境下实时处理的需求。针对上述问题，本文提出了一种基于旋转TCAM的模式匹配算法，旨在提高模式匹配的速度和效率，降低功耗和资源消耗，为高速网络环境下的实时处理提供有力支持。 TCAM（TernaryContentAddressa

2024-06-13 约2.93千字 23页立即下载

种基于点模式匹配的指纹识别方法.PDF 2O02年6月重庆大学学报 (自然科学版) V01．25 No．6 第25卷第6期 Journal of Chongqing University(Natural Science Edition) Jun．2002 文章编号：1000—582X(2002)06—0027—05 一种基于点模式匹配的指纹识别方法王崇文，李见为，郑治伟，林国清，

2017-07-01 约1.52万字 5页立即下载

一种基于深度学习的地铁设计规范中实体关系联合抽取方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966512 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110218377.4 G06N 3/02 (2006.01)

2023-06-10 约1.16万字 10页立即下载

基于深度学习的文本实体关系抽取方法研究.docx 基于深度学习的文本实体关系抽取方法研究一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现。如何有效地从这些文本数据中提取出有用的信息，是当前自然语言处理领域的重要研究课题。文本实体关系抽取是其中的一个关键环节，其目的是从文本中识别出实体之间的关系，为后续的信息处理和知识挖掘提供支持。传统的实体关系抽取方法主要依赖于规则和模板，但这些方法往往难以处理复杂的语言现象和语义关系。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的文本实体关系抽取方法逐渐成为研究热点。本文将介绍一种基于深度学习的文本实体关系抽取方法，并对其性能进行评估。二、基于深度学习的文本实体关系抽取方法 本文提出的

2025-02-27 约4.52千字 9页立即下载

基于深度学习的实体关系抽取方法研究 .pdf 基于深度学习的实体关系抽取方法研究 深度学习技术在自然语言处理领域的应用日益广泛，其中实体关系抽取是一项重要的任务。实体关系抽取是指从文本中提取出实体之间的语义关系，对于自然语言理解和信息提取具有重要意义。本文将对基于深度学习的实体关系抽取方法进行研究，并探讨其应用和挑战。一、引言 深度学习技术在自然语言处理领域中的快速发展，为实体关系抽取任务提供了新的解决方案。传统方法通常依赖于手工设计特征和规则，而深度学习方法可以从大规模数据中自动学习特征表示，具有更好的泛化能力。二、基于深度学习的实体关系抽取方法 1.神经网络模型神经网络模型是基于深度学习进行实体关系抽取最常用的方法之

2024-11-19 约1.41千字 2页立即下载

一种基于领域适应和小样本学习的关系抽取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564960 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210201476.6 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人上海工程技术大学地址 20120

2023-05-08 约1.26万字 11页立即下载

一种基于深度学习的端到端篇章事件抽取方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462386 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210125508.9 G06K 9/62 (2022.01) (22)申请日 2022.02.1

2023-05-07 约2.12万字 14页立即下载

基于特征值的多模式匹配算法.doc 基于特征值的多模式匹配算法【摘要】高速网是当今网络发展的必然趋势，采用现行匹配算法的入侵检测系统(IDs)很难在高速网中有效地运行。本文主要从特征值的多模式匹配算法、模式库的组织和逻辑实现这三个方面来大幅度地提高系统检测速率，完全适应于高速网络的入侵检测。【关键词】入侵检测特征值 模式匹配 多模式匹配 引言入侵检测是对网络或系统进行监视，发现各种攻击的企图，行为或攻击结果，采取相应的响应措施以保护系统资源的机密性、完整性和可用性。根据入侵检测系统对数据分析方法的不同，可将其分为两大类：异常入侵检测和误用入侵检测。误用入侵检测?是当前的主流，它的核心是规则库的组织和模式匹

2017-08-15 约4.47千字 7页立即下载

一种改进的多源模式匹配算法.pdf

2018-08-02 约小于1千字 7页立即下载

ChatGPT的模式匹配与对话控制方法.docx ChatGPT的模式匹配与对话控制方法自然语言处理技术的不断发展，最近引起了广泛关注的一个重要突破是OpenAI发布了ChatGPT。它是一个基于大规模预训练模型的对话系统，能够与用户进行连续的对话，并在多个领域提供有用的上下文响应。ChatGPT之所以引人注目，是因为其独特的模式匹配和对话控制方法。 ChatGPT的强大之处在于其模式匹配能力。通过大规模语料库的预训练，ChatGPT能够识别和理解各种各样的语言模式。它可以轻松地识别概念、问题和语法结构，从而能够以自然流畅的方式回答用户的问题。这种模式匹配能力是通过对输入进行编码，然后将其与预训练模型中的语义空间进行匹配来实现的。ChatG

2023-07-22 约1.06千字 2页立即下载

《 基于深度学习的英文关系体抽取》范文.docx 《基于深度学习的英文关系体抽取》篇一 High-QualityPaperonDeepLearning-BasedRelationExtraction Abstract: Thispaperpresentsahigh-qualityapproachforrelationextractionbasedondeeplearningtechniques.Theproposedmethodisdesignedtoefficientlycaptureandanalyzecomplexrelationshipsbetweenentities

2024-10-11 约5.33千字 4页立即下载

基于动词的关系模式抽取方法.docx 基于动词的关系模式抽取方法摘要：本文提出了一种基于动词的关系模式抽取方法，旨在从中文网页语料中抽取高准确率的实体关系。使用ICTCLAS和实体表进行人名和岛屿岛礁实体识别，生成准确的句子实例，在此基础上构建基于动词的关系模式。实验结果表明该方法获得了良好的抽取性能。关键词：关系抽取；关系模式;实体识别一引言信息抽取研究技术是人们获取信息的有力工具，是应对信息爆炸带来的严重挑战的重要手段。信息抽取的目标是从无结构自然语言文本中提取计算机可以理解的结构化信息，其中一种主要的结构化信息是实体关系。关系抽取是信息抽取的子任务，主要目的是提取句子中的实体关系[1]。Web已经成为包含人类社会各种知识的信

2017-05-30 约3.89千字 8页立即下载