薛寒
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 中文分词与命名实体识别的联合学习被引量：9
- 2021年
- 将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。
- 黄晓辉乔立升余文涛余文涛李京
- 防御Windows栈溢出攻击的新方法
- 2006年
- 针对栈溢出攻击依然是流行的计算机系统攻击手段的状况,文章为Windows开发了一个工作在装配时刻的防御栈溢出攻击的新方法,它运用栈溢出攻击检测机制来改写给定的可执行文件,不需要源代码支持。本文建立了相应的技术原型,它可以应用于简单应用程序、DLL、多线程应用程序和多线程应用程序使用的DLL,并能成功防御现实攻击。
- 薛寒李祥和李硕
- 关键词：主机安全缓冲区溢出栈溢出攻击
