發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 09:30

　　 隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,人們可以很方便地在社交網(wǎng)絡(luò)中查看分享信息,表達(dá)自己的觀點(diǎn)。社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量龐大,促使社交網(wǎng)絡(luò)信息可以在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行廣泛的傳播。社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、模態(tài)多樣,并且包含了一些與國(guó)民安全相關(guān)的重要信息。如何在海量社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中對(duì)國(guó)民安全的相關(guān)信息進(jìn)行查詢與搜索具有重要的研究意義。本文的主要工作是利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的國(guó)民安全信息進(jìn)行跨媒體搜索,論文完成的主要工作如下:(1)提出了一種基于BiLS的社交網(wǎng)絡(luò)文本搜索算法,它由雙向語(yǔ)言模型和長(zhǎng)期短期記憶網(wǎng)絡(luò)組合而成。BiLS算法使用所有雙向語(yǔ)言模型每一層的輸出,另外加上標(biāo)準(zhǔn)化的Softmax函數(shù)學(xué)習(xí)權(quán)重,這樣能夠在社交網(wǎng)絡(luò)文本當(dāng)中學(xué)習(xí)不同上下文的語(yǔ)義多義性。利用該算法完成了社交網(wǎng)絡(luò)國(guó)民安全相關(guān)的文本信息搜索。(2)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義學(xué)習(xí)算法CLRDRN。利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)對(duì)深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),將動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率應(yīng)用于深度殘差網(wǎng)絡(luò)算法,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了國(guó)民安全圖像的搜索。增強(qiáng)了模型的擬合能力和泛化能力,進(jìn)一步提升了該算法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)圖像搜索的準(zhǔn)確率。(3)提出了一種基于注意力模型的社交網(wǎng)絡(luò)跨媒體搜索算法ALSCAN,將不同模態(tài)的特征映射到公共空間中以消除語(yǔ)義鴻溝。通過(guò)提取文本語(yǔ)義特征和圖像語(yǔ)義特征,將多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義特征映射到公共空間下進(jìn)行語(yǔ)義匹配,實(shí)現(xiàn)了社交網(wǎng)絡(luò)跨媒體語(yǔ)義搜索。(4)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)國(guó)民安全跨媒體搜索系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中國(guó)民安全相關(guān)信息的搜索。本文實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)國(guó)民安全信息的特征提取,提出了分別針對(duì)文本和圖像的語(yǔ)義學(xué)習(xí)算法,研究了基于注意力機(jī)制的社交網(wǎng)絡(luò)信息跨媒體映射搜索算法,開(kāi)發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)國(guó)民安全跨媒體搜索系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行了測(cè)試。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;TP309
【部分圖文】：

的困惑度而是能夠獲得一組詞嵌入，這兩種模型依然是基于語(yǔ)言的模型。為了提??高訓(xùn)練效率，這兩種模型都通過(guò)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)大幅降低復(fù)雜度，并提出兩種高效??的訓(xùn)練方法——負(fù)采樣和層次化ＳｏｆｔＭａｘ來(lái)加速訓(xùn)練。圖２－１是Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ兩種??模型ＣＢＯＷ和Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型結(jié)構(gòu)。??７??

特征是許多祌經(jīng)元共享相同的濾波器。這減少了內(nèi)存占用，因?yàn)樵诠蚕碓撨^(guò)濾器??的所有感受野中使用單個(gè)偏差和單個(gè)權(quán)重向量，而不是每個(gè)感受野具有其自身的??偏差和權(quán)重向量。圖２－２是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖［５６］。??雄入園曲?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐ?１６出居???ｒ＇１?■?Ｖｉｌ?——ｎ?．＾—１１?一?ｃｒ。??□ｎ：：】?鬥〇§??—???－」?ＪＯ????衛(wèi)一。??Ｖ?????；?ｔ．?Ｊ?ｔ?ｔ?＼???１?、??Ｊ??ｒ?＞?Ｙ?Ｙ?ｙ??Ｓ積居?熱化居?卷稅居?池化居?全連接居??圖２－２卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是原始的圖像，甚至是沒(méi)有經(jīng)過(guò)預(yù)處理的圖像，所??以省去了很多復(fù)雜步驟，因此受到了廣泛的應(yīng)用。圖２－３為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??ＡｌｅｘＮｅ＾的架構(gòu)示意圖，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類問(wèn)題上取得了非常顯著的進(jìn)步，??因?yàn)槠鋭?chuàng)新的應(yīng)用了?ＲｅＬＵ作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)１￥，而不是傳統(tǒng)的??Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)，這使得其效果在較深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中更加優(yōu)異，而且解決了??Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)存在的當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較深時(shí)的梯度彌散等問(wèn)題。??２．３循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)＿（ＲＮＮ）其特點(diǎn)是具有短期記憶能力。在循環(huán)祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，??祌經(jīng)元不但可以接受其它神經(jīng)元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有環(huán)路??的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加符合生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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本文編號(hào)：2892815