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基于深度学习的网络敏感信息感知研究

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基于深度学习的网络敏感信息感知研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 敏感信息感知与分析研究现状第11-13页
        1.2.2 深度学习在特征提取方面的研究第13-14页
        1.2.3 深度学习在命名实体识别方面的研究第14-15页
    1.3 本文内容安排第15-17页
第2章 相关理论基础和技术第17-30页
    2.1 深度学习相关研究第17-21页
        2.1.1 深度学习简介第17页
        2.1.2 基本网络结构第17-18页
        2.1.3 经典网络结构第18-20页
        2.1.4 典型应用第20-21页
    2.2 文本特征提取方法第21-27页
        2.2.1 文本特征选择方法第21-24页
        2.2.2 文本特征表示模型第24-26页
        2.2.3 特征权重计算方法第26-27页
    2.3 命名实体识别方法第27-30页
        2.3.1 基于规则的方法第27-28页
        2.3.2 基于统计的方法第28-29页
        2.3.3 基于深度学习的方法第29-30页
第3章 基于深度学习的网络敏感信息感知框架构建第30-37页
    3.1 网络敏感信息界定第30-31页
        3.1.1 网络敏感词类别第30页
        3.1.2 敏感词表现形式第30-31页
    3.2 网络敏感信息感知必要性第31-33页
        3.2.1 大规模数据加大敏感信息感知难度第31-32页
        3.2.2 敏感信息采集与处理技术易造成隐私信息泄露第32-33页
    3.3 网络敏感信息感知框架第33-37页
        3.3.1 网络敏感信息感知影响因子第33-35页
        3.3.2 网络敏感信息感知框架构建第35-37页
第4章 基于深度学习的网络敏感信息感知算法及模型第37-50页
    4.1 基于深度学习的网络短文本特征提取算法研究第37-43页
        4.1.1 传统文本特征提取算法第37-39页
        4.1.2 基于稀疏自编码器的短文本特征提取算法第39-42页
        4.1.3 短文本聚类方法第42-43页
    4.2 基于深度学习的网络短文本特征提取模型第43-44页
    4.3 基于深度学习的网络敏感实体识别算法研究第44-47页
        4.3.1 双向长短时记忆网络第44-46页
        4.3.2 条件随机场第46-47页
    4.4 基于深度学习的网络敏感实体识别模型第47-50页
第5章 基于深度学习的网络敏感信息感知实验验证第50-63页
    5.1 基于深度学习的网络短文本特征提取方法实验验证第50-57页
        5.1.1 实验数据与预处理第50-51页
        5.1.2 实验过程第51-55页
        5.1.3 实验结果与分析第55-57页
    5.2 基于深度学习的网络敏感信息实体识别方法实验验证第57-63页
        5.2.1 数据来源及预处理第57-58页
        5.2.2 基于BiLSTM模型的敏感信息命名实体识别第58-59页
        5.2.3 基于BiLSTM-CRF模型的敏感信息命名实体识别第59-60页
        5.2.4 结果对比与分析第60-63页
第6章 总结与展望第63-65页
    6.1 研究结论第63页
    6.2 研究展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
附录 参与项目与科研成果第70页

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