基于NLP的RFC規(guī)則提取關鍵技術研究
【圖文】:
使用了正則表達式去尋找相關頁眉頁腳所在的行,并將其刪除。在刪除頁眉頁腳后,所得到的信息即為分句的主要對象。圖3.3 提取規(guī)則算法在分句過程中,由于包含很多無用的非字母符號(主要是空格和回車)。因此,本文想到的策略是先分詞,將所有的行里面的單詞都聚合成一個單詞集。因為這些單詞是有序的。因此,算法只要找到每一句的結尾單詞即可將這些單詞分句;谶@樣的思想,算法將 line 數(shù)據(jù)中的多余非字母字符刪除并且只保留一個單詞集。當然算法還在初始化過程中定義了 ASN.1 結構體的形式、關鍵字字典以及自然語言表達的形式。在初始化結束以后,算法開始對語句進行提取信息。提取的過程在算法第 10-22 行。最外層的循環(huán)就是剛剛所講到的遍歷單詞。在遍歷單詞的時候,如果發(fā)現(xiàn)這個單詞符合章節(jié)定義(算法 12-14 行),那么我們就將當前章節(jié)換成這個單詞。如果發(fā)現(xiàn)這個單詞為自然語言結尾
由于在 SSL\TLS 的實現(xiàn)中所有的消費者規(guī)則驗證都是必須實現(xiàn)的,因此規(guī)則驗證也主要集中于消費者規(guī)則。圖3.4 適用范圍分類算法區(qū)分消費者規(guī)則和生產(chǎn)者規(guī)則的方法就在于規(guī)則語句中的描述。在進行認真的觀察后,本文提出了和 RFCcert 相似的基于搜索的規(guī)則劃分方法。例如,主語為 CA 的大多是生產(chǎn)者規(guī)則。而賓語為 CA 的大多是消費者規(guī)則。因此,本文設計了基于 NLP詞性標記的語句實體識別算法。根據(jù) NLP 的詞性標記功能,可以確定一個句子的主語和賓語。根據(jù)主語賓語的主體含義來判斷當前語句的規(guī)則類型。規(guī)則分類算法如圖 3.4 所示。與 RFCcert 不同的是,,本文首創(chuàng)性的提出了自然語言處理的方法。算法的 1-5 行是算法的初始化階段。提取了規(guī)則集,確定了生產(chǎn)者的名次定義,消費者的名詞定義以及初始化了生產(chǎn)者規(guī)則集和消費者規(guī)則集。初始化結束后
【學位授予單位】:西安電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TN918;TP391.1
【相似文獻】
相關期刊論文 前10條
1 徐倫;;德育滲透 規(guī)則先行[J];中國學校體育;2017年04期
2 王燕;李明;;基于擴展概念格的分類規(guī)則獲取算法[J];計算機應用;2007年10期
3 黃治國;張?zhí)煳?;基于極大團的不完備系統(tǒng)規(guī)則獲取方法[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2017年02期
4 任睿思;魏玲;祁建軍;;三支類背景上的規(guī)則獲取[J];計算機科學;2018年10期
5 辛素飛;辛自強;林崇德;;潛規(guī)則認同及其與信任的關系[J];中國社會心理學評論;2017年02期
6 王麗娟;楊習貝;楊靜宇;吳陳;;基于多粒度理論的不完備決策規(guī)則獲取[J];南京理工大學學報;2013年01期
7 陳靜雯;馬福民;張騰飛;曾永鋼;;基于最大粒的悲觀鄰域多粒度粗糙集規(guī)則獲取算法[J];模式識別與人工智能;2017年11期
8 范新明;;基于交互式隸屬函數(shù)調(diào)整的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡[J];內(nèi)江師范學院學報;2009年08期
9 程玉勝;張佑生;胡學鋼;章曉良;;基于任意分割的串行進位鏈規(guī)則獲取的計算流程[J];電子學報;2009年12期
10 代建華,潘云鶴;一種基于分類一致性的決策規(guī)則獲取算法[J];控制與決策;2004年10期
相關會議論文 前7條
1 汪凌;;基于相容矩陣計算的不完備決策系統(tǒng)規(guī)則獲取算法[A];第六屆ABB杯全國自動化系統(tǒng)工程師論文大賽論文集[C];2013年
2 王欣;陽春華;秦斌;;基于支持向量機的模糊規(guī)則獲取及其在鐵水硅含量預報中的應用[A];2009中國儀器儀表與測控技術大會論文集[C];2009年
3 呂韶義;劉復巖;;基于決策樹的規(guī)則獲取[A];第七屆計算機模擬與信息技術學術會議論文集[C];1999年
4 ;基于模式?jīng)_突的多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)全局規(guī)則獲取(英文)[A];第十八屆全國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集(技術報告篇)[C];2001年
5 王啟志;王曉霞;;基于粗糙集理論的磨削燒傷故障識別[A];2007'中國儀器儀表與測控技術交流大會論文集(二)[C];2007年
6 王啟志;王曉霞;;基于粗糙集理論的磨削燒傷故障識別[A];中國儀器儀表學會第九屆青年學術會議論文集[C];2007年
7 王紅軍;徐小力;韓秋實;;旋轉注水機組故障知識獲取的粗糙集模型研究[A];第八屆全國設備與維修工程學術會議、第十三屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2008年
相關重要報紙文章 前9條
1 記者 羅沙;最高法出臺辦法嚴查法警當掮客[N];新華每日電訊;2014年
2 記者 王文碩;嚴肅查處干警充當訴訟掮客[N];人民公安報;2014年
3 顧遠山;以嚴明法治遏制“訴訟掮客”[N];中國紀檢監(jiān)察報;2014年
4 王慧娟;嚴防法院干警淪為“訴訟掮客”[N];河南法制報;2014年
5 特約評論員 魯兵海;法制發(fā)力打擊“訴訟掮客”[N];民主與法制時報;2014年
6 本報記者 劉平;市場規(guī)則如何與WTO接軌[N];中國信息報;2001年
7 ;著力解決群眾身邊不正之風和腐敗問題[N];遼源日報;2016年
8 正澤;對訴訟掮客露頭就打[N];人民日報;2014年
9 本報記者 劉宇;別再讓“關系”牽著鼻子走[N];山西日報;2014年
相關博士學位論文 前4條
1 程玉勝;基于粗糙集理論的知識不確定性度量與規(guī)則獲取方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2007年
2 張國軍;基于粗糙集的相對屬性約簡算法及決策方法研究[D];華中科技大學;2010年
3 蘇健;基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘與決策支持方法研究[D];浙江大學;2002年
4 馬麗;基于不確定性理論的概念格生成與知識獲取的若干問題研究[D];河北師范大學;2016年
相關碩士學位論文 前10條
1 韓文政;基于NLP的RFC規(guī)則提取關鍵技術研究[D];西安電子科技大學;2019年
2 劉一;基于時間粒度的時序關聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D];蘭州交通大學;2018年
3 桑妍麗;基于粗糙集的近似分布約簡與決策規(guī)則獲取[D];山西大學;2005年
4 張婕;大學生對潛規(guī)則態(tài)度及行為意向初探[D];曲阜師范大學;2017年
5 朱治春;基于類背景的雙向規(guī)則獲取[D];西北大學;2015年
6 莫京蘭;復雜序信息系統(tǒng)的屬性約簡與規(guī)則獲取研究[D];廣西大學;2013年
7 李明霞;基于規(guī)則控制的區(qū)間參數(shù)優(yōu)化方法及應用[D];華北理工大學;2017年
8 劉延卿;知識挖掘在時序信號分析系統(tǒng)中的應用[D];大連交通大學;2010年
9 吳紹兵;基于遺傳算法的模糊規(guī)則獲取研究[D];云南師范大學;2005年
10 陳春霖;多知識抽取系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];大連海事大學;2014年
本文編號:2594065
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2594065.html