从学者主页中提取的学者细粒度信息（如学者研究方向、教育经历等）在大规模专业人才库的创建等方面具有非常重要的应用价值。针对现有学者细粒度信息提取方法无法有效利用上下文语义联系的问题，提出一种融合局部语义特征的学者信息提取方法，利用局部范围文本的语义联系对学者主页进行细粒度信息抽取。首先，通过全词掩码中文预训练模型RoBERTa-wwm-ext学习通用语义表征；之后将通用语义表征中的目标句表征向量与局部相邻文本表征向量共同输入卷积神经网络（CNN）实现局部语义融合，从而获得更高维度的目标句表征向量；最终将目标句表征向量从高维度空间映射到低维度标签空间实现学者主页细粒度信息的抽取。实验结果表明，使用此融合局部语义特征的方法进行学者细粒度信息提取的宏平均F1值达到93.43%，与未融合局部语义的RoBERTa-wwm-ext-TextCNN方法相比提高了8.60个百分点，验证了所提方法在学者细粒度信息提取任务上的有效性。
使用了一种改进的否定选择匹配算法来检测异常行为。在这种算法中考虑了位置因素对两个序列匹配度的影响,从而能够更加准确识别自体与非自体,有效地减小检测集的规模。首先使用正常的序列调用生成初始检测集,然后通过学习来扩充检测集,使用最终得到的检测集扫描一定长度的调用序列,通过其中异常序列的比例来显示该段序列调用是否出现了异常。最后给出了实验结果。
