基于深度学习的中文微博作者身份识别研究
Research on author identity recognition of Chinese microblog based on deep learning
中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院, 北京 102623
摘要
作者身份识别一直在公安行业和文检工作中起着重要的作用。现有的作者语言风格建模过程繁琐、文本特征工程没有普适性。针对此问题，在无须专家进行特征建模的情况下，提出CABLSTM中文微博作者身份识别模型，并在公开微博语料集测试该模型准确度。该模型为最大化提取短文本特征，融合attention机制于CNN中并去除池化层，通过双向LSTM以获取上下文相关信息，身份识别结果通过softmax层进行输出。实验结果表明，该模型在进行中文微博作者身份识别任务中与传统机器学习算法、TextCNN和LSTM算法相对比，在准确率、召回率、F值方面都有一定的提升。
基金项目
国家重点研发计划重点专项资助项目(2017YFB0802804)
国家自然科学基金资助项目(61602489)
中国人民公安大学2018年基本科研业务费科研机构项目(2018JKF504)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0486
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 16-18,25
文章编号: 1001-3695(2020)01-003-0016-03
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
徐晓霖, 蔡满春, 芦天亮. 基于深度学习的中文微博作者身份识别研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 16-18,25. (Xu Xiaolin, Cai Manchun, Lu Tianliang. Research on author identity recognition of Chinese microblog based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 16-18,25. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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