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1. 基于神经网络的微博情绪识别与诱因抽取联合模型

张晨, 钱涛, 姬东鸿

计算机应用 2018, 38 (9): 2464-2468. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020481

摘要（707）

PDF （949KB）（591）

情绪诱因抽取作为深层次的文本情绪理解已成为情绪分析任务中的新热点，当前研究通常把诱因抽取和情绪识别看作两个独立的任务，容易导致错误在任务间的传播问题。考虑到情绪识别及诱因抽取是相互作用的，以及微博文本中表情符通常表达文本的情绪，提出了一种基于双向长短期记忆条件随机场（Bi-LSTM-CRF）模型的情绪诱因和表情符情绪识别的联合模型。该模型将情绪诱因抽取以及情绪识别形式化为一个统一的序列标注问题，充分利用了情绪诱因与情绪之间的互相作用，将情绪诱因的抽取和情绪识别同时进行。实验结果表明，该模型在诱因抽取任务中的F值为82.70%，在情绪识别任务中的F值为74.74%，相比串行模型的F值分别提高5.82和17.12个百分点，这个结果表明联合模型能够有效降低任务串行进行时的误差传递，同时提高了诱因抽取和情绪识别的F值。

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2. 驱动模式的Windows进程合法性验证

钱涛郑扣根

计算机应用 2009, 29 (12): 3398-3399.

摘要（983）

PDF （480KB）（1282）

为了避免Windows平台上的恶意进程破坏系统资源,提出了通过拦截Windows进程的创建过程,并检查进程执行文件的路径来验证进程是否合法的方法。该方法以软件驱动的方式运行在系统内核态,并结合使用路径树模型来提高进程合法性验证的效率。通过该方法可以有效地拦截进程的创建过程,并验证进程执行文件路径的合法性。系统从而能够在恶意进程完成创建之前,杀死恶意进程,避免系统资源遭受破坏。