2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,它已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分,在它帶給我們極大便利的同時(shí),網(wǎng)絡(luò)安全也越來越受到人們的關(guān)注。即時(shí)通訊,作為網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要分支,也自然成為眾多黑客和不法分子攻擊和利用的對象。在我們利用即時(shí)通訊工具進(jìn)行聊天的過程中,由于對方身份的模糊性,使得一些有不良企圖的人有了可乘之機(jī),通過竊取或者冒用別人的賬號發(fā)布一些惡意鏈接或者虛假欺詐信息以獲取非法利益。
  傳統(tǒng)的對于作者身份驗(yàn)證問題的研究適合于解決有較長文本作為

2、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題,比如著作權(quán)歸屬問題或者作弊系統(tǒng)的開發(fā);但是,由于我們聊天時(shí)的消息文本一般比較短,而且對于中文語料和英文語料在處理上也存在很大的不同,使得我們很難將以前的方法直接應(yīng)用到這個(gè)問題。
  本課題借鑒了處理作者身份識別問題的一些方法,同時(shí)在以下方面對其提出改進(jìn):
  1.提取虛詞。我們采用對比提取的方式,有針對性的提取出那些有別于其他人的特征;另外,我們發(fā)現(xiàn)很多針對即時(shí)通信領(lǐng)域的特定的一些特征對分類也有積極的影響,比

3、如表情符號,網(wǎng)絡(luò)流行語等;
  2.處理中文語料。N-Gram算法在處理英文語料的時(shí)候被頻繁使用,但如果我們直接將其應(yīng)用到中文語料,則提取的特征值過于稀疏,對分類幫助不大,所以我們考慮將漢字轉(zhuǎn)化成其他形式,以解決特征過于稀疏的問題;
  3.分類。大量的文獻(xiàn)已經(jīng)證實(shí)SVM對于處理作者身份識別這種多分類問題時(shí)效果最好,而且作者身份驗(yàn)證的問題時(shí)許多文獻(xiàn)沿用了SVM作為分類器,本課題中,我們改進(jìn)了后向傳播算法以使其能夠處理單分類問

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