隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡的快速發(fā)展,人們可以很方便地在社交網(wǎng)絡中查看分享信息,表達自己的觀點。社交網(wǎng)絡用戶數(shù)量龐大,促使社交網(wǎng)絡信息可以在短時間內(nèi)進行廣泛的傳播。社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的結構復雜、模態(tài)多樣,并且包含了一些與國民安全相關的重要信息。如何在海量社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中對國民安全的相關信息進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習方法對社交網(wǎng)絡中的國民安全信息進行跨媒體搜索,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)絡文本搜索算法,它由雙向語言模型和長期短期記憶網(wǎng)絡組合而成。BiLS算法使用所有雙向語言模型每一層的輸出,另外加上標準化的Softmax函數(shù)學習權重,這樣能夠在社交網(wǎng)絡文本當中學習不同上下文的語義多義性。利用該算法完成了社交網(wǎng)絡國民安全相關的文本信息搜索。(2)提出了一種基于深度學習的圖像語義學習算法CLRDRN。利用數(shù)據(jù)增強等技術對深度殘差網(wǎng)絡進行了改進,將動態(tài)學習率應用于深度殘差網(wǎng)絡算法,在此基礎上實現(xiàn)了國民安全圖像的搜索。增強了模型的擬合能力和泛化能力,進一步提升了該算法對社交網(wǎng)絡圖像搜索的準確率。(3)提出了一種基于注意力模型的社交網(wǎng)絡跨媒體搜索算法ALSCAN,將不同模態(tài)的特征映射到公共空間中以消除語義鴻溝。通過提取文本語義特征和圖像語義特征,將多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義特征映射到公共空間下進行語義匹配,實現(xiàn)了社交網(wǎng)絡跨媒體語義搜索。(4)設計并實現(xiàn)了基于深度學習的社交網(wǎng)絡國民安全跨媒體搜索系統(tǒng),并對系統(tǒng)的性能進行了測試。測試結果表明,該系統(tǒng)可以有效地實現(xiàn)對社交網(wǎng)絡中國民安全相關信息的搜索。本文實現(xiàn)了基于深度學習的社交網(wǎng)絡國民安全信息的特征提取,提出了分別針對文本和圖像的語義學習算法,研究了基于注意力機制的社交網(wǎng)絡信息跨媒體映射搜索算法,開發(fā)了基于深度學習的社交網(wǎng)絡國民安全跨媒體搜索系統(tǒng),并對系統(tǒng)的有效性進行了測試。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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言的模型。為了提??高訓練效率，這兩種模型都通過簡化模型結構大幅降低復雜度，并提出兩種高效??的訓練方法——負采樣和層次化ＳｏｆｔＭａｘ來加速訓練。圖２－１是Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ兩種??模型ＣＢＯＷ和Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型結構。??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，因為在共享該過濾器??的所有感受野中使用單個偏差和單個權重向量，而不是每個感受野具有其自身的??偏差和權重向量。圖２－２是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖［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)絡結構??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以是原始的圖像，甚至是沒有經(jīng)過預處理的圖像，所??以省去了很多復雜步驟，因此受到了廣泛的應用。圖２－３為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡??ＡｌｅｘＮｅ＾的架構示意圖，該神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像分類問題上取得了非常顯著的進步，??因為其創(chuàng)新的應用了?ＲｅＬＵ作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(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)絡當中更加優(yōu)異，而且解決了??Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)存在的當網(wǎng)絡層數(shù)較深時的梯度彌散等問題。??２．３循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡＿（ＲＮＮ）其特點是具有短期記憶能力。在循環(huán)祌經(jīng)網(wǎng)絡當中，??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)絡結構。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相比于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡更加符合生物神經(jīng)網(wǎng)絡

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本文編號：2892815