DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 英文公示语是城市公共话语体系的重要组成部分，有着自身的语言文字特征和社会语用特征，应用广泛，意义重大。但由于汉英语言与文化背景差异，公示语译者常忽略目的语的文化价值观念，误用英语表达形式从而影响了交际的有效进行，不正确、不规范的英文公示语屡屡出现，为城市外宣也带来了负面影响。本文在国内公示语翻译研究基础上，以武汉市服务场所实地调研中收集的英汉公示语语料为研究对象，从语言语用失误与社交语用失误两个方面，归纳总结武汉市公共服务场所公示语翻译中的语用失误现象，在语用学原则的框架下，结合实例提出翻译策略建议，以促进武汉市国际化形象建设，推动城市的对外交流和发展。 关键词 :公示语，语用失误，汉英翻译策略 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在经济全球化推动下，中外交流不断深入，武汉作为湖北省省会、长江经济带的核心城市，吸引了一大批外商、留学生和外国游客，正建设成为有全球影响力的国际化都市。如今，世界第七届军人运动会等高规格国际盛事在武汉的举行，对武汉国际化语言环境、人文环境提出了新的要求，而公示语作为城市的语言名片，是城市形象和文化软实力的直接体现。此外，作为一种门面工作，公示语英译也是外宣翻译的重要组成部分。学者黄有义指出，外宣翻译是一个国家对外交流水平和人文环境建设的具体体现，因此其中的错误与缺陷会被放大来看 [ 1 ]，这就要求社会充分意识到不合格英译产生的后果，而译者作为英译规范的执行者，需充分认识错误公示语的类型和成因，从语言和文化两个层面把握公示语语用原则，提高公示语英译质量。
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user: 2. 公示语的功能与特征 目前，公示语(Public Signs)最为广泛接受的定义是：公开和面对公众，告示、指示、提示、显示、警示、标示与其生活、生产、生命、生态、生业休戚相关的文字及图形信息 [ 2 ]。其应用范围广泛，街头的路标、广告牌、警示语和宣传语等，都属于公示语的范畴。 作为一种特殊的应用文体，汉英公示语功能相似，提供的都是一种信息服务，它的作用在于指引、提醒或阻止特定行为的发生，具有指示性、提示性、限制性、强制性四种突出的应用功能，所展示的信息状态既有“静态”，也有“动态” [ 3 ]。公示语作为一种特定功能的文字形式具有悠久的历史，在世界各民族的社会、文化、经济发展进程中都发挥着规范、协调、保障、稳定的功能机制 [ 4 ]。 汉英公示语都具有言简意赅的特点，常使用祈使句或省略句，广泛使用名词、缩略词，文字与标志相结合、使用规范性语汇以及部分本土色彩浓厚的词汇。但由于语言结构体系不同，汉语公示语多使用祈使句，简洁凝练；英文公示语常使用物称表达法和陈述方式，委婉而间接；汉语倾向于多用动词，叙述呈动态，英语倾向于使用名词，叙述呈静态。鉴于汉英公示语的上述特征，公示语的英译容易受母语负迁移影响而产生“中式英语”，由于缺乏对目的语语言形式与文化背景的了解，而出现信息偏差、信息错误和交际障碍，从而产生语用失误。
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user: 3. 武汉市公示语英译的语用失误分析 自2005年首届全国公示语翻译研讨会召开以来，公示语翻译逐渐成为学界关注的热点，开始进行有规模、有组织的研究，相比起北京和上海，针对武汉市地区性的公示语研究起步较晚、数量较少，研究关注的公共服务场所以旅游景区为主，缺乏商业金融类和交通运输类的研究。武汉市人民政府外事办公室于2012年颁发了《武汉市公共场所标识英文译写指南》，但目前武汉市公示语译文仍然缺失严重，且公示语英译质量在汉口、武昌和汉阳地区之间极不平衡，整体来看，公示语英译的普及率和正确率无法紧跟武汉市的发展进程。为让城市软件设施满足发展需求，现需充实武汉市中英文公示语语料库，从分析现状入手，寻找错误公示语的成因及解决策略。 武汉市作为上升型城市的代表之一，其公示语中出现的错误极具典型性和代表性。武汉市公示语译写中出现的语用失误也有很强的研究性和思考性。故笔者在武汉市光谷区域进行了长达两个月的公示语抽样调查，分别收集交通类和商业类服务场所的公示语语料，共收集公示语400余处，错误公示语120余处，并以此为数据基础开展本文对武汉市公示语语用失误现象的讨论与探究。 3.1. 语用失误现象 语用(Pragmatics)是指语言在现实中的使用及对其所表达意义的理解。在语用的过程中，如果对交际另一方的社会文化背景知识缺乏了解，则会造成交际中断甚至失败，无法达到最大的交际效果，这种现象被称为“语用失误”(Pragmatic Failure)。“语用失误”一词最早是由英国语言学家Jenny Thomas于1983年在《跨文化语用失误》(Cross-culture Pragmatic Failure)中提出。Thomas认为，语用失误指的是“听话者不能理解说话者话语内容的含义”，而此时听话者理解的话语意义和说话者的真正意图产生偏差时，语用失误就产生了 [ 5 ]。 Thomas根据Leech所提出的普通语用学的分类，把语用失误分为了语用语言失误(Pragma-linguistic Failure)和社交语用失误(Social-pragmatic Failure)。前者成因主要在语言本身及语言使用者对目标语言体系的不规范使用，而后者更多涉及到不同语言环境所处的文化背景、语言受众的社会背景和其对于语言的接受程度有关。或可理解为前者是以语言为导向(Language-oriented)的语用失误现象，而后者是以文化为导向(Culture-oriented)的语用失误现象。两种语用失误现象各自反映了语用失误的不同层面，而在一些语用失误现象之中会同时涉及两种语用失误，所以两者在一定程度上又是相互重叠。 3.2. 语言语用失误分析 语言语用失误与语言本身的使用有关，是指将源语言和目的语言的语言习惯混杂使用产生的一种语用失误现象。不同的语言产生于不同的文化背景，相应的每个文化中会有自身的语言习惯和语言特征。在公示语英译的过程之中，翻译者可能会受到汉语负迁移作用(Negative Transfer)，造成汉语结构套用等问题。笔者调研后发现主要存在如下类型的语言失误： 单词大小写错误：在公示语的译写以及标牌的制作过程中，单词的大小写规范问题往往是最容易被译者及制作人员忽视的。公示语中单词大小写的一般不会影响公示语意义的传达，但不规范的单词大小写有违英语译写的原则规范，此种错误在语言层面上隶属于语言语用失误类别。光谷步行街公示语“入口”被翻译为“ENTER”，此翻译不仅存在词性错误，在英文书写规范层面也存在问题，其正确译写应为“Entrance”。 单词拼写错误：在语言语用失误中，单词的拼写错误是汉英翻译过程中最容易出现，也是最常见的错误。单词拼写错误包括单词字母的多写，漏写，改写等。如武汉火车站站内公示语“无障碍电梯”错译成了“Accessable Elevator”，而正确拼写应是“Accessible Elevator”；在武汉火车站公示语“卫生间”译写为“Restroo”，缺失了“m”便导致了整个公示语的意义缺失。此类错误在公示语中出现的原因主要有两种，一是翻译者再翻译过程中出现粗心失误，二是在公示语的制作过程中，制作商出现的印制错误。 语法、句法错误：由于公示语简洁的特征，公示语的篇幅一般较短，其中涉及的语法句法规则也十分有限。在译写过程中，英文书写时字母的缺漏可能会导致整个公示语的句法、语法混乱。在光谷广场公示语“注意台阶”译写为“Watch You Step”，缺失了“Your”的“r”便导致了整个公示语的不通顺和语法错误。 汉语拼音代替英译：用汉语拼音代替英文也是很常见的一个错误，此种错误的出现一方面是对公示语受众群体的混淆，另一方面缺少对公示语实际意义的考量，如此便会出现“外国人看不懂，中国人不用看”的尴尬现象，如关山大道公示语“现代有轨电车”便直接用“XiandaiYouguiDianche”代替正确翻译“Modern Tramcar”；在光谷大道，“光谷天地”也直接被贴上了“GuangguTiandi”的标识牌，此类拼音标牌并无实际意义。 3.3. 社交语用失误 社交语用失误是指由于文化背景等相关信息的缺失，语言使用者的语言信息无法进行完全转译的语用失误现象，这种现象是忽略语言文化价值体系差异的一个表现，在跨文化交流的过程中尤为常见。引起此种语用失误现象的因素有很多，如在文化背景、价值观念、思维方式、社会风化等存在差异。所以在公示语的翻译过程中，翻译者需要注意对不同语言背后所蕴含的文化底蕴的考量，否则公示语在受众群体中的可接受性(Acceptability)会大大降低。 部分公示语本身是对文化形象的体现，而在翻译后，由于受众缺少相应文化背景，便无法理解公示语表达的真正含义。如武汉公交车上的公示语“爱心座椅”被翻译成“LOVE SEATS”，而在英语国家“Love”一词并无“爱心”之意，且容易产生歧义，故缺少相关文化释义背景便造成了信息传达障碍。 由于不同语言的结构体系存在差异，同一意义在不同语言中的的表达往往存在逻辑差异。此种逻辑差异的实质是长久以来根深蒂固在不同文化中的思维方式。在语言译写的过程中，若忽略对此种逻辑差异的考虑，则会造成“言不及义”的现象。逐字翻译的翻译方法是此类错误译法之一：只讲究文字间的一一对应而忽视对文字之间逻辑关系的把握。如武汉火车站公示语“便捷储物柜”便被翻译为“Convenience Storage”，在信息传递过程和语言受众群体中“Convenience”一词在此并无实际意义，此类公示语不免给人“中西混杂”之感。
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user: 5. 结语 公示语作为城市形象的语言名片，是城市语言输出的窗口，在跨文化交流中起着重要的作用。作为新一线城市，武汉市在经济发展的同时，对文化软实力的发展提出了更高的要求。因此，公示语的英译工作需得到重视。译者应在对语言熟练运用前提下，充分理解公示语表达含义，并结合文化背景因素的考虑，采用正确的译写策略，使公示语充分发挥其应有的语用作用。
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user: 摘 要 变异语用学是语用学中最新兴的交叉学科之一，旨在探索同一语言不同变体的语用规约和表现形式的异同 [ 1 ]。它所关注的是(地域和社会)空间变化引发的语言交际和语言内部语用变异问题，属于语用学与方言学的结合 [ 2 ]。而作为人类共有沟通方式的幽默言语，随着跨文化交际活动的日益频繁，国内外对它的研究也逐渐增多，但实际上幽默言语尚未形成系统化、理论化的研究 [ 3 ]。为我们所熟知的TED演讲，其演讲者大多使用幽默言语来赢得听众的共鸣。为了更好地理解TED演讲中的幽默言语，揭示作者意图及其蕴含的深刻含义，本文将选取TED演讲中公认的具有幽默代表性的演讲为例，逐一分析幽默语言特征，旨在通过文献研究、样例分析等方法，基于变异语用学的新视角，分析演讲者运用幽默言语的意图，探究幽默语言在TED演讲中的作用，在此基础上为英语演讲者提出相关建议。 关键词 :变异语用学，幽默言语，TED演讲 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 国内外对幽默言语的研究已有一定历史，但以往的研究大多是集中在翻译和跨文化视角下进行的有关分析，对幽默言语本身及幽默内涵的研究尚且不足。对此，有研究者将对幽默言语的研究放入到语言学研究视角，例如：违反合作原则的英语笑话言语幽默的解析(姚肖敏，2019)。虽然学术界在幽默言语领域逐步衍生了新的相关理论，对幽默及其用途逐步有了较为清晰的界定，但目前为止，对幽默言语的研究依旧略显单薄，学术界对幽默言语在TED演讲中的探讨更是少之又少。为此，本文将从变异语用学的视角出发，探究幽默言语在演讲中的本质，结合分析结果对演讲学习者提出相应建议。
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user: 2. 变异语用学 Klaus P. Schneider和Anne Barron在《变异语用学：聚焦多中心语言的地域变体》(Variational Pragmatics: A Focus on Regional Varieties in Pluricentric Languages)中提出了语用学的新分支—变异语用学。该书集中反映了依托语用学和现代方言学而发展起来的变异语用学这一新兴学科的研究成果。变异语用学是相对于1990年代中期确立的历史语用学而言的，是历史语用学的孪生学科。历史语用学研究的是历史的语用变化问题，是语用学与历时语言学的结合。而变异语用学关注的是(地域和社会)空间变化而引发的语用变异问题，属于语用学与方言学的结合，旨在填补方言学研究中语用维度的空白及语用学研究对地域等宏观因素关注的缺乏 [ 4 ]。 近年来，变异语用学不断发展。就其涉及的语言而言，变异语用学最先的研究以英语为主，其次是西班牙语和德语，再次是法语和荷兰语。但在近几年的研究中，除了进一步考察以上语言地域变体和社会变体所涉及的各种语用问题外，变异语用学研究的范围还扩大到了其他语言，其中包括汉语。比如：汉语请求言语行为的变异语用学研究(任伟，2018)和浅析变异语用学视角下的恭维语研究(高莫寒，2018)。 另外，就研究议题而言，Schneider and Barron的书中主要涉及的议题都是与语际语用学和跨文化语用学中的一些传统议题密切相关，而且研究议题主要集中在言语行为上，研究对象上有些许的局限性。但在以后的研究中，研究者们除了进一步关注这些传统议题(如建议、拒绝、恭维及其回应等)外，也开始关注同一语言在不同地域中使用的其他层面。
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user: 3. 幽默言语及其应用 3.1. 幽默言语 “幽默”一词最早出现在拉丁语中。对于幽默的理论研究，国外最早可以追溯到柏拉图(公元前427~347)和亚里士多德时期(公元前384~322)。近现代以来，西方语言学家在幽默理论领域研究成果丰硕，而国内学者对幽默言语的研究还是主要集中在其产生、理解及应用等方面。不得不承认，国内对幽默的研究还很分散和片面的，大多数都是在西方的理论框架内，例如从修辞学、认知语言学、语用学等角度研究汉语的幽默言语。 幽默言语作为人们日常生活中不可或缺的要素，也是一个民族语言文化的结晶，人们往往能通过幽默诙谐的言语表达更为深层的含义。从言语交际的角度来看，幽默的言语不仅能引人发笑，同时，在不同的场景中使用幽默言语还能传达出言语自身以外的意图。对于幽默言语的产生，根据不同的用意，研究者们又将其分为几种不同的类型：优越论、双关论、松弛论和乖讹论。正是由于幽默产生的原因不同，幽默所产生的效果也各有差异。也就是说，任何事情本身都不幽默，幽默言语只提供了实现幽默的可能性，要将这种可能性变为现实，幽默接受者必须发现幽默发起者的意图，找出其中的不和谐因素，根据语境和背景知识找出它们之间的关联 [ 5 ]。 3.2. TED中的幽默言语 被参与者们称为“超级大脑SPA”和“四日游未来”的TED (Technology，Entertainment，Design的首字母缩写)演讲，其组织者一般邀请世界上的思想领袖与实干家来分享他们最热衷从事的事业。这些演讲者大多都是行业首屈一指的佼佼者，在TED之前他们就已经做过多场演讲，因此他们在演讲过程中非常注意演讲的技巧，常常会用一些修辞手段，例如幽默、戏仿、比喻等等来提升演讲的魅力，从而让自己的观点更容易被听众接受 [ 6 ]。而这些修辞手段中，最为常见也最容易拉近与听众距离的当属对幽默言语的运用。将幽默言语运用到TED演讲中，整个演讲过程从词到词，从词到句子，幽默言语与具体情况相结合，从而能更贴切地传达出演讲者要传达的思想，使听众真正理解他的幽默和表达意图 [ 7 ]。 而通过整理以往研究，我们不难发现变异语用学被提出并逐渐起步发展到现如今，其虽被诸多学者采纳并广泛使用且颇有研究成果，但我们目前关于其与TED演讲的综合性研究却很少，更别说细分到TED演讲中幽默言语的使用这一层面。
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user: 5. 总结 在当代西方文化中，幽默被广泛认为是一种迷人的人格特质。在言语艺术中，幽默往往也成为不可缺少的亮点，它甚至在最鼓舞人心的演讲中扮演着关键的角色。本文从变异语用学视角出发，通过分析TED演讲中幽默言语的实例，发现在演讲中幽默言语所具有的不同的功能实际上来自于其不同的表现形式。同时，我们也可以看出，巧妙地运用幽默言语能够达到很好的幽默效果，为自己的演讲增色不少。
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user: 摘 要 动作预测是一类特殊的动作识别问题，不同于针对完整动作的传统动作识别，动作预测旨在动作尚未完成时尽可能早地识别动作所属的类别，以便对该动作可能造成的影响进行分析，从而实现事故预警、智能陪护、犯罪预警等目标。本文针对实时动作预测问题提出一种应用知识蒸馏技术的多阶段LSTM实时动作预测方法。本文中的动作预测模型为两阶段的LSTM模型，在第一阶段利用全局特征对动作进行分析，第二阶段利用全局特征与动作特征对动作进行分析。为提高动作预测模型的性能，本文利用知识蒸馏技术并设计新型的损失函数提高动作预测模型的性能。UT-Interaction数据集、JHMDB-21数据集以及UCF-101数据集的实验结果表明本文所提出的动作预测方法不但具有良好的动作预测能力，而且能够满足实际应用中的实时性要求。 关键词 :动作识别，动作预测，跌倒预测，知识蒸馏 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人工智能技术的快速发展，作为计算机视觉领域热门研究方向的动作预测技术在自动驾驶、智能视频监控、人机交互、智能医疗看护等多个领域具有十分广阔的应用前景。 动作预测是指实时对输入的视频序列进行分析处理，从而在该视频中所包含的动作尚未执行完之前尽可能早地对其动作类别进行识别。因此动作预测是对正在进行中的动作进行识别，属于一类特殊的动作识别技术。传统动作识别技术是对视频序列中已经完成的动作进行识别，而动作预测技术则是对视频序列中正在发生的动作进行识别。因此，动作预测技术与传统动作识别技术的不同之处在于视频序列中动作的完整性。在实际场景中，某些动作在动作早期在外观上具有相似性，例如“拥抱”和“握手”这两个动作在动作开始时都存在手臂前伸的举动，动作外观的相似性导致从部分视频序列中分析提取的特征是相似的，两个动作特征向量之间的距离较小，使预测模型无法有效对上述两个动作进行识别，增加了预测问题的难度。在对视频序列的观测结束之前，预测算法无法获取动作执行完毕所需要的时间，不能够确定动作的完成程度，无法通过动作持续时间的不同对动作进行识别。因此，从已经观测的部分视频序列中所提取的动作特征往往既不能提供用于识别这些动作的关键信息，也不能直接用于获取完整动作的时序结构。因此，与动作识别技术相比，动作预测技术具有关键动作特征信息缺乏和完整时序动作结构未知这两个特点，因此动作预测技术与动作识别技术相比更加具有挑战性。 为解决动作预测中动作早期可利用关键信息较少的难点，本文设计了基于知识蒸馏的多阶段LSTM动作预测模型，第一阶段考虑全局特征，第二阶段综合考虑全局特征与动作特征，充分利用上述两种特征对动作进行预测。为增加可用的关键信息，利用知识蒸馏技术将知识迁移到动作预测模型中，从而增强动作预测模型的性能。为充分发挥所设计架构的性能，设计了合适的损失函数以提高模型的预测性能。
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user: 2. 相关技术 2.1. 动作预测技术 与非实时动作预测技术不同，实时动作预测技术需要在任意时刻给出动作所属的标签，因此实时动作预测任务比非实时动作预测任务难度更高。在实时动作预测方法中，LSTM模型能够输出任意时刻的动作概率，因此通常作为实时动作预测领域中的基础模型。Ma等人 [ 1 ] 利用LSTM模型对时序动作进行建模，该模型利用卷积神经网络对每一帧图像进行特征提取，所提取的特征经过一个全连接层被送入到LSTM网络中，并输出该时刻图像中内容属于各个动作类别的概率。该方法中为了使所提出的方法能够更好的胜任动作预测任务，设计了一种名为Ranking的损失函数，将判断为正确类别的概率随时间的增长而增长这一先验知识引入到损失函数中，利用所设计的损失函数，提高了LSTM模型的预测性能。Aliakbarian等人 [ 2 ] 同样采用LSTM模型对动作进行建模，在他们的方法中利用两阶段的LSTM模型对动作进行建模分析，第一阶段使用环境特征对动作进行建模，第二阶段使用CAM动作特征以及第一阶段的输出对动作建模。在他们的方法中同样设计了一种新型损失函数，该损失函数能够提高LSTM模型在动作初期的识别能力。 2.2. 知识蒸馏 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是将复杂模型(Teacher)中的知识迁移到简单模型(Student)中。其中，Teacher模型具有强大的能力而Student模型则更为紧凑。通过知识蒸馏，希望Student尽可能逼近抑或是超过Teacher，从而用更少的复杂度的模型获得更好的预测效果。知识蒸馏概念最早由Hinton [ 3 ] 提出，通过引入Teacher的软目标以诱导学生网络的训练。Romero等 [ 4 ] 提出最小化Teacher模型与Student模型输出之间的均方误差来达到知识迁移的目的。Yim等 [ 5 ] 借助于Gram矩阵损失函数实现知识蒸馏，提高模型图像识别的能力，教师模型由32层网络组成，学生模型由12层网络组组成，利用Gram矩阵实现知识的迁移，将知识从教师模型迁移到学生模型中。Li等 [ 6 ] 人证明了最下化Gram矩阵损失函数等价于最小化MMD损失函数 [ 7 ]。在本文中同样借鉴知识蒸馏的思想，将从完整性视频中学习到的知识迁移到动作预测模型中。 图1. 实时动作预测网络架构图
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user: 3. 基于知识蒸馏的动作预测模型 3.1. 网络架构 基于知识蒸馏的多阶段LSTM动作预测网络架构如图1所示，与现有的模型 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 相比，本文方法无需将视频预先进行分割。该模型对动作的建模分为两阶段。第一阶段，关注动作所处的环境特征，将环境感知网络所提取的全局特征依次输入到模型中，计算关注环境因素的隐藏层特征。第二阶段，将第一阶段计算的环境相关的隐藏层特征与动作特征相融合，综合考虑全局特征与动作相关特征，利用上述两种特征推测动作的类别。 在每一阶段，网络都由一个教师(Teacher)–学生(Student)学习模块组成，该学习模块用于将知识从教师网络迁移到学生网络，从而增强学生网络的性能。其中，学生网络由一层标准的长短期记忆单元(LSTM) [ 12 ] 组成，对执行到不同程度的动作进行实时预测，尽可能早的预测动作所属的类别。教师网络由一层双向长短期记忆单元(Bi-LSTM) [ 13 ] 组成。 3.2. 特征提取 在本文中，分别基于RGB图像数据以及人体骨骼点坐标数据提取全局特征以及动作特征，并且利用上述两种特征对动作进行建模。下面分别对两种特征的提取进行详细介绍。 图2. 全局特征提取网络 3.2.1. 全局特征提取 如图2所示，本文中采用在ImageNet数据集上经过预训练的VGG-16网络 [ 14 ] 进行全局特征提取。该网络由五个卷积模块、五个池化层以及三个全连接层组成，各层的具体参数如图2所示。本文全局特征提取网络在VGG-16网络的基础上将VGG-16网络的fc8全连接层的神经元个数改为具体数据集中的动作类别数，以fc7全连接层的输出作为全局特征，由图2可知，全局特征的维度为4096。 3.2.2. 动作特征提取 在本文中，采用OpenPose [ 15 ] 提取人体骨骼点坐标。基于骨骼数据的动作特征提取网络如图3所示。首先利用OpenPose对每一帧中的人物进行骨骼点坐标提取，然后将每一帧表示为一个三维张量，张量的维度为T × N × D，其中第一个维度代表帧数(本文中T = 1)，第二个维度代表骨骼数(本文中N = 18)，第三个维度代表骨骼点的坐标维度(本文中D = 2)。动作特征提取分为三个阶段，第一阶段为点特征提取，第二阶段为全局特征提取，第三阶段为时序依赖特征提取。在第一阶段，输入张量首先经过两次1 × 1 (conv1， conv2)卷积操作，会强迫网络学习单个骨骼点坐标之间的相互关系，进而得到点级别的特征表示。随后，将特征图按参数(0， 2， 1)进行转置操作，将各个骨骼点从第二个维度转换到第三个维度。在第二阶段，使网络学习到各个骨骼点之间的相互关系，得到动作的全局特征。在第三阶段，将第二阶段输出的特征图展成一个256维的向量，将该向量输入到LSTM单元中，得到动作在时间维度上的依赖关系。最后LSTM隐藏层的输出经过一个全连接层完成最终的动作识别任务。网络训练完成后，将LSTM单元隐藏层的输出作为动作特征，其中LSTM隐藏层的维度为256。 图3. 动作特征提取网络 3.3. 损失函数 在动作预测领域，一个精巧设计的损失函数可以提高动作预测模型的性能。借鉴 [ 2 ] [ 11 ] 中的损失函数设计思想，本文针对所提出的包含知识蒸馏的多阶段LSTM动作预测模型设计了一个高效的损失函数，如公式(1)所示。 L ( y ， y ^ ) = L C ( y ， y ^ ) + L T S ( S ， T ) (1) 本文中的动作预测模型分为两个阶段，模型每个阶段的损失函数都如公式(1)所示，但每个阶段损失函数的参数不同。公式(1)中， 表示模型的预测损失，y表示样本的标签， y ^ 表示模型的预测值， L T S 表示教师网络与学生网络的知识蒸馏损失，S表示学生网络计算的各个时刻的特征，T教师网络计算的各个时刻的特征。下面对 L C 以及 L T S 做具体的介绍。 L C ( y ， y ^ ) = − 1 N ∑ k = 1 N ∑ t = 1 T [ y t ( k ) log ( y ^ t ( k ) ) + t ( 1 − y t ( k ) ) T log ( 1 − y ^ t ( k ) ) ] (2) 公式(2)中， y t ( k ) 表示在t时刻动作的标签，例如 y t ( k ) = 1 表示样本属于类别k， y t ( k ) = 0 表示样本不属于类别k。 y ^ t ( k ) 表示模型对样本的预测标签，N表示动作类别综述，T表示输入序列的长度(帧数)。 L T S ( S ， T ) = α L M S E ( S ， T ) = α ‖ S − T ‖ F 2 (3) 公式(3)为知识蒸馏损失函数，该损失函数用于指导学生网络的学习，使学生网络输出的隐藏层特征尽可能逼近或等于教师网络输出的隐藏层特征。公式3中， S 为学生网络在所有时刻输出的隐藏层特征， T 为教师网络在所有时刻输出的隐藏层特征， α 表示该损失函数的影响因子。
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user: 4. 实验结果 在本节中，给出在UT-Interaction数据集、JHMDB-21数据集以及UCF-101数据集上本文提出方法与现有相关方法的比较结果，采用折线图以及表格的方式对观测比率为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0时各方法的识别准确率进行展示。 4.1. JHMDB-21数据集 在JHMDB-21数据集上，本文方法与DP-SVM [ 16 ]、S-SVM [ 16 ]、Where/What [ 17 ]、MS [ 2 ] 等方法的比较结果如图4所示。由图4可知，本文所提出方法的识别准确率在所有观测比率上都远远优于所比较的方法。 图4. JHMDB-21数据集实验对比结果 4.2. UT-Interaction数据集 在UT-Interaction数据集上，本文方法与IBoW [ 16 ]、DBoW [ 16 ]、SC [ 18 ]、MSSC [ 18 ]、MMAPM [ 9 ] 的比较结果如图5所示。由图5可知，本文方法在所有的观测比率上均超过所比较的方法。 4.3. UCF-101数据集 UCF-101数据集是十分具有挑战性的数据集，在UCF-101数据集上，本文方法与IBoW [ 16 ]、DBoW [ 16 ]、DeepSCN [ 8 ]、Mem-LSTM [ 10 ]、MTSSVM [ 9 ]、MSSC [ 18 ]、MS [ 2 ]、PTSL [ 11 ] 的比较结果如图6所示。由图6可知，除PTSL方法外，本文方法在所有观测比率上皆超过其他几种方法。 图5. UT-Interaction数据集实验对比结果 图6. UT-Interaction数据集实验对比结果
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user: 5. 总结与展望 本文针对实时动作预测问题提出一种应用知识蒸馏技术的多阶段LSTM实时动作预测方法。本文中的动作预测模型为两阶段的LSTM模型，在第一阶段利用全局特征对动作进行分析，第二阶段利用全局特征与动作特征对动作进行分析。为提高动作预测模型的性能，本文利用知识蒸馏技术将教师模型从完整视频序列中所学到的知识迁移到学生模型中，提高学生模型的性能。为更好地发挥本文所设计模型的性能，本文针对所设计的模型架构设计了适用于本文模型架构的损失函数，利用该损失函数可以使模型得到更好的训练效果。实验结果表明本文所提出的动作预测方法不但具有良好的动作预测能力，而且能够满足实际应用中的实时性要求。 虽然本文在实时动作预测方面提出了较为不错的方法，但在对实时动作预测的研究工作中仍然存在一些不足之处有待进一步完善，本文中的动作特征借助于人体骨骼点数据，利用OpenPose从图像中提取人体骨骼点数据，但在某些情况下图像中的人物是被遮挡的以及图像中人物较小，因此在上述情况下无法提取人体动作特征，从而导致方法的准确性降低。因此可以在本文工作的基础上，从图像中提取动作特征，然后将两种动作特征融合组成新的动作特征，从而解决无法提取骨骼点坐标问题。
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user: 摘 要 针对基于机器学习的恶意网页识别中对数据集的收集和标注敏感的问题，提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的检测方法，并且设计了编码器，将恶意URL进行字符级编码。通过使用少量样本训练模型，通过GAN拟合真实样本的能力，生成恶意网页样本。本文在传统GAN的基础上增加了一个判别器用来判别良性和恶性网页，达到了判别恶意网页的作用。最后通过横纵对比实验，分别验证了生成数据的可行以及判别模型可以达到当前有监督分类器相当的效果。 关键词 :恶意网页识别，机器学习，生成对抗网络，多判别器，分类 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当今社会中人们生活必不可少的一定是互联网，网络占据着越来越重要的位置。伴随着人们对互联网所提供服务的依赖性越来越高，各种类型的网站如雨后春笋般涌现出来。依据我国互联网络信息中心第44次《中国互联网络发展状况统计报告》 [ 1 ]，截止到2019年6月，我国网络用户的总体数量已攀升至8.54亿，如今该数字仍然处于持续上升状态。2019年瑞星“云安全” [ 2 ] 系统在全球范围内共截获恶意网址(URL)总量1.45亿个，其中挂马类网站1.2亿个，钓鱼类网站2454万个。其中中国有417.43万个。根据赛门铁克2018年互联网安全威胁报告 [ 3 ] 分析，10个URL中就有1个是恶意链接，而在2017年，这一比例为1/16。但由于个别网站构架中存在的各类安全问题，再加上庞大的用户基数，信息泄露的危险始终存在于我们身边。网络，成为了一把给予便利与风险的双刃剑。 据Google安全部门提供的研究数据显示，目前该搜索引擎中直接链接到钓鱼网页与木马网页的搜索结果就要占据搜索的总数1.3%。因此我们不难发现，以上两种恶意攻击形式是黑客进行不法行为的重要途径 [ 4 ]。此外，由于互联网极高的传播性，短短几分钟的时间，就会有不计其数的互联网用户对同一个恶意网页进行访问，加之此类恶意网页往往存在着类型变化大、传播面积大、生命周期短等特征，现已成为一种具有最大危害性的攻击来源。如何高效且快速地检测恶意网页，是目前互联网安全面临的重大问题。 本文以恶意URL作为分类数据，在其统计特性基础上结合深度神经网络 [ 5 ] 中的生成式对抗网络(Generative Adversarial Network， GAN [ 6 ])对恶意URL进行生成预测判别，生成数据以扩大训练样本，并通过实验验证了生成数据的有效性以及本文设计的分类器的分类效果较好的结果。
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user: 2. 相关工作 2.1. 恶意网页检测 现阶段对恶意URL的检测与判别主要依靠以下三种技术手段：黑名单技术、启发式技术、机器学习技术。 所谓黑名单技术，即在互联网用户对可疑网址进行举报后、专业人员将其中的恶意网址进行判别与整合从而生成列表进行发布。因此，只要某网站存在于该黑名单中，用户一旦试图对其进行访问，就会收到浏览器弹出的提示或警告。由于黑名单技术具有较强的检测效率和较高便利性，是当下最经典，最传统的恶意网址算法技术，因此也被众多杀毒软件所应用。但黑名单技术也时常存在漏判、错判等问题 [ 7 ]。 启发式算法是对黑名单方法的补充，它不使用黑名单的精确匹配方法来完成恶意网址的识别工作，而是通过对现有恶意网址进行分析，借助启发式规则对所有现存的乃至未出现的网址进行判别和检测。但凡其存在足够的相似性，就会被判定为恶意网址。但此种检测方式的弊端，就是不法分子仍可以通过多种手段轻而易举地对其模糊匹配技术进行回避 [ 8 ]。此外，以相似性作为筛选依据的检测方式带来了较高的恶意网址误报率。且设计的复杂性也为后续的程序优化带来了不小难度。尽管以Moshchuk为代表的设计者们提出，通过对目标网页存在的特殊过程创建、频繁地重定向等执行动态进行分析的方法识别恶意网页的签名 [ 9 ] [ 10 ]，以此对启发式算法进行优化，但此种检测方式仍具有其局限性。 鉴于以上两种算法存在的种种不足，将机器学习算法 [ 11 ] [ 12 ] 应用于恶意网页识别的技术应运而生。它的特点是转为对目标网址的URL以及内容数据进行分析，并提取出该恶意网页域名的主要特征，以此为依据建立模型，并对未知网页的安全性进行预测。在机器学习中有监督算法需要通过对已知的恶意或非恶意网址的域名特征、注册信息、生存时间等信息进行抽取，记录其作为恶意或非恶意的特征，接下来通过支持向量机、决策树、逻辑回归等现有的算法进行数据建模，从而达到识别恶意网站的目的。总的来说，该算法在检测准确率与误报率等方面仍然有着不俗的表现，但由于有监督算法对标注数据的准确率以及网页特征的选取具有较高的敏感性，导致在实际运行过程中其检测结果的准确率和效率存在着一定范围的波动。 综上所述，上述多种方法无法实时监测多变的恶意URL。基于恶意网页的生存周期较短等问题，所以在只有少量数据的情况下，实时检测恶意网页非常困难，因为机器学习等方法的检测效率往往对数据集的收集和标注等很敏感，特征的选择会严重影响其检测的效率和准确率。本文采用的GAN网络可以直接学习恶意URL的特征，无须预先对网页进行聚类、特征提取等操作，只需对URL进行编码和解码，即可生成与真实恶意URL样本具有高相似度的数据。从而达到扩充数据集的目的且可以提高分类器的检测效率。 2.2. 生成式对抗网络 近年来，人工智能和深度学习已经成为人们心中耳熟能详的高频词。在得益于计算机性能的提高以及大数据的发展，现在社会中信息化工具的普及也越来越广泛，从而人工智能方面的研究和发展也取得了长足的进步。目前而言，判别式模型和生成式模型是深度学习的两个基本模型，而其中的判别式模型发现状明显超过了生成式模型，这其中得益于反向传播算法(Back Propagation， BP) [ 13 ] 等的发明。但这一现状在Goodfellow等人在2014年提出了GAN之后出现了转机，这一发明为生成式模型领域注入了新的生命力。 GAN的思想来源于博弈论中的纳什均衡 [ 14 ]，也即零和博弈。其模型包含两个部分，分别是生成器(Generator， G)和判别器(Detector， D)。以生成图片为例，G是一个生成网络，它的输入是一个随机噪声z，通过这个噪声生成一个图像W’；而D是一个判别网络，它的任务是判别一张图片是真实的图片还是G生成的图片。D的输入是真实图片W和G生成的图片W’，D通过输出一个概率来判定图片的真实性，如D输出结果是1，那图片则来自真实图片，如果输出结果为0，则图片来自于G成生的图片。在训练过程中，G的任务是尽可能的学习图片的特征骗过D，使D对W’的判定值越高越好。而D则尽可能的提高自己的判别能力，以免被G欺骗。G和D构成了一个动态的“博弈过程”，最终的平衡点即纳什均衡点。对应的GAN生成网络模型如图1所示。 图1. GAN模型示意图 自从GAN提出以来，其论文的发表数量逐年递增，已经成为学术界的热门研究方向，深度学习的创始人之一Yann LeCun甚至提出，生成式对抗网络是过去十年里在机器学习、人工智能领域内最有吸引力的想法。目前，GAN已经广泛应用于图像和视觉领域，并且在自然语言处理、语音、网络安全等多个研究领域也取得了突破性的成果 [ 15 ]。同时，自GAN问世以来其衍生模型也如雨后春笋般涌现出来，这些模型有对原始的框架进行改进，也有通过融合算法等方式来扩展原始模型的理论和应用，逐步解决了GAN梯度消失，训练困难和模式崩溃等问题。 本文在传统的GAN基础上，增加了一个判别器，改进了该模型的框架和损失函数，使得模型不仅可以生成数据，还可以通过增加的判别器达到检测恶意URL的目的。
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user: 3. 恶意URL字符生成判别模型 3.1. 域名字符分析 URL (Uniform Resource Locator)统一资源定位符，它表示某一网络资源存在于所在计算机网络上的位置，同时也是浏览器用于检索web上公布的任何资源的机制。我们对URL编码可以采取One-Hot编码方式，这是一种基础的一位有效位编码方式。类似一种将词库的所有词和每种状态对应的编码，是一种全映射的关系。但是这种方法存在明显的缺点，其一，该表示方法看不出词和词直接的关联，是一种任意表示，其二，如果词汇表的数量过于庞大时，那么这种表示方法势必会造成维度灾难。 考虑到URL的数据是多变的，尤其是我们需要检测的恶意URL更是如此，这些URL是无法通过分词的方法进行分割处理的，不否认部分URL是包含有实际意义的词语如goodhousekeeping等，但考虑到大多数的URL基本是无意义的，所以URL和文本处理还是有区别的，不能完全照搬对于英文单词采用空格来分词的方法处理URL，所以本文不采用分词的方式处理URL，而是在one-hot编码方式的基础上，采用字符拆分URL的方式，设计了字符级别的编码器和解码器，将字符组成的URL编码成对应的URL向量，从而输入到生成器和判别器中。 3.2. 编码器 为了将URL变成可输入的数据，从而输入到生成式模型中进行运算识别，我们需要将字符级的URL编码成为对应的URL向量。这里定义URL为向量 u → ，即 u → = [ u 1 ， u 2 ， u i ， ⋯ ， u n ] ，其中 u i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 为URL中的字符，n为URL所包含的字符的多少，即URL的长度。我们这里定义函数 f ( x ) = A ( x ) 是将字符转换为 AscaII 码的转换函数，那么URL字符向量 u → = [ u 1 ， u 2 ， u i ， ⋯ ， u n ] 可以转化为 A ( u → ) = [ A ( u 1 ) ， A ( u 2 ) ， A ( u i ) ， ⋯ ， A ( u n ) ] ， AscaII 码表示的URL向量。考虑到 AscaII 码的值域是 [ 0 ， 127 ] ，且在区间 [ 0 ， 127 ] 是URL中所不包含的字符，所以该映射函数的定义域是 [ 33 ， 127 ] ，现在做归一化处理，将定定义域 [ 33 ， 127 ] 映射到 [ 0 ， 1 ] 的区间，那么对于URL中的每一个字符的映射公式如(1)所示： A ′ ( u i ) = A ( u i ) − M I N A M A X A − M I N A (1) 其中 M A X A 为定义域上限，即127， M I N A 为定义域下限，即33。则经过上述变换后的URL为 u → ′ = [ A ′ ( u 1 ) ， A ′ ( u 2 ) ， A ′ ( u i ) ， ⋯ ， A ′ ( u n ) ] 。举例来说，以www.baidu.com为例： 则其相应的字符向量是： u → = [ w ， w ， w ， . ， b ， a ， i ， d ， u ， . ， c ， o ， m ] ； 那么其 AscaII 码向量是： A ( u → ) = [ 119 ， 119 ， 119 ， 46 ， 98 ， 97 ， 105 ， 100 ， 117 ， 46 ， 99 ， 111 ， 109 ] ; 则归一化之后的向量是： u → ′ = [ 0.914 ， 0.9140.914 ， 0.138 ， 0.691 ， 0.680 ， 0.765 ， 0.712 ， 0.893 ， 0.138 ， 0.702 ， 0.829 ， 0.808 ] URL的长度都是长短不一的，但大部分URL的长度都不超过200个字符，故在此设计的URL向量的维度为200，对于一些维度不足的URL，在向量后采取补0操作。在所有URL映射为200维的向量之后，就可以将其作为生成式对抗网络的训练数据了。 3.3. 模型设计 本文提出的Malicious URL-GAN (MU-GAN)不同于标准GAN，本文设计的框架中含有三个模型，三种数据类型如图2所示： 图2. 恶意网页对抗网络算法框架图 本模型中有三个主要组成部分：生成器G、判别器D和判别器D’，其中D是我们最终需要的，可以用来判别恶意和良性URL的分类器。在这里G网络的输入是一个高斯噪声，D’网络的输入是真实的恶意样本和G生成的样本，D的输入是真实的良性样本，真实的恶意样本，和G生成的样本，D分辨恶意(包括真实样本中的恶性和G生成的样本)和真实数据中的良性样本，它指导G生成看起来像真实样本B的样本。D’分辨真实的恶意样本和G生成的样本，它指导G生成的样本更像真实的恶意样本M，在每轮训练中，通过D和D’的反馈，我们希望G成生更像恶意样本的样本来骗过D’，同时像良性样本的样本来骗过D。 一般生成式对抗网络的训练重点都在生成器，但本文中的模型将训练重点放在判别器，也即是我们最后所需要的分类器，我们希望得到在训练结束后，保存判别器D，并通过对比试验验证D的效果。 在本模型中，我们有两个判别器，这是在以往的GAN模型中极少见到的，也是本模型的特别之处。众所周知，GAN有模型训练不稳定的问题，我们希望可以通过改变GAN结构的方法来解决这个问题。判别器最主要的作用就是为生成器提供下降梯度。如果判别器太差，则无法提供有效的梯度，如果判别器太好，则生成器梯度消失严重。所以希望采用两个判别器解决这个缺点。两个分类器所分的任务不同，这就像让两个分类器分别处理图像中颗粒度和细粒度的分类。在本模型中，D是用来分辨良性和恶意网页URL的分类模型，D’是对应的是标准GAN中的判别器，它的功能是要分辨生成数据和真实数据的区别。 3.4. 损失函数 由于本模型中有两个判别器，所以损失函数有三个，在这里我们均使用交叉熵损失函数，我们在训练过程中逐步更新每个模型的参数的损失函数如下： 当我们固定G时候，D的损失函数为： max D V ( D ， D ′ ， G ) = Ε b ~ P d a t a ( b ) [ log ( D ( b ) ) ] + Ε z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] + Ε m ~ P d a t a ( m ) [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] (2) 当我们固定 G 时候， D ′ 的损失函数为： max D ′ V ( D ， D ′ ， G ) = Ε m ~ P d a t a ( m ) [ log ( D ′ ( m ) ) ] + Ε z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ′ ( G ( z ) ) ) ] (3) 当我们固定 D 和 D ′ 时候， G 的损失函数为： min G V ( D ， D ′ ， G ) = Ε z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ′ ( G ( z ) ) ) ] + Ε z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] (4)
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user: 4. 实验分析 4.1. 实验环境与数据集 本实验的具体软硬件环境配置如表1所示： Table 1 Experimental environment configuratio 软硬件条件 参数 操作系统 Windows 10 GPU规格 GTX 1660Ti 内存 32 G 编程语言 Python 2.7 深度学习框架 TensorFlow 0.12.0 机器学习平台 Anaconda 4.7.10 表1. 实验环境配置 本文的数据集来自于Phishtank网站(https://www.phishtak.com)中的爬取的2776恶意网页，和Yahoo网站(https://www.yahoo.com)中爬取的5883良性网页。本文的数据划分相对复杂，因为本文有三种数据，除了上面的数据还有生成网络生成的恶意网页数据。由于横向对比的实验需要，本文将数据集划分成五种大小的数据，分别是300、500、1000、1500、2000，其中每组数据都是从真实的恶意和良性样本中混杂后随机抽取的，此外对比用的生成数据每组相应要添加100、200、300、500、700，都大概原占样本数量的三分之一左右。 4.2. 实验设计 训练模型框架使用Tensorflow的标准训练框架，其中主要包括URL字符级别编解码器的框实现、一个生成器和两个判别器架构定义、运算流成的定义和框架实现、对抗训练算法定义实现等。 在本文模型中生成模型的参数与判别模型的权重参数，都采用TensorFlow中已经封装好的高斯分布进行初始化，偏置部分采用全部置零的方式初始化，在此基础上进行训练来优化参数。其中，三个网络的参数配置如表2至表4所示： Table 2 Generative network’s parameters configuratio G模型参数名称 参数值 输入层节点数 100 第一层隐含层数 150 第一层隐含层数 300 输出层节点数 200 学习效率 0.0001 网络输入数据模型 高斯分布 最大迭代次数 500 表2. 生成网络G的参数配置 Table 3 Discriminator network D parameters configuratio D模型参数名称 参数值 输入层节点数 200 第一层隐含层数 300 第一层隐含层数 150 输出层节点数 1 学习效率 0.0001 网络输入数据模型 恶意和良性URL 表3. 判别网络D的参数配置 Table 4 Discriminator network D’ parameters configuratio D’模型参数名称 参数值 输入层节点数 200 第一层隐含层数 300 第一层隐含层数 150 输出层节点数 1 学习效率 0.0001 网络输入数据模型 真实和生成URL 表4. 判别网络D’的参数配置 其中激活函数采用ReLU，因为是二分类，两个判别模型最后一层均用sigmoid，为了防止过拟合，在隐含层使用dropout [ 16 ] 操作。 实验设计部分，我们采取了两条设计思路，其一在训练好MU-GAN以后，生成一定量的生成样本，通过不同数量的原始样本和加入生成样本的数据分别对逻辑回归、决策树和支持向量机三个有监督的分类模型进行训练。看再加入生成样本后，是否可以提高分类器的分类效果，用以验证生成样本的真实性。其二，在同等的数据下训练刚才说的三个分类器和本文设计的分类模型，最后验证四个分类器的分类效果。 4.3. 实验结果分析 通过训练后的生成模型将会越来越接近真实恶意URL样本的分布，判别器D的效果也会越来显著。采用上文所说的准确率来评定实验效果，通过对分类器的和最终训练出的判别器D的横纵比较，在五种不同样本和是否使用生成数据后得出对比实验识别率如表5所示： Table 5 The accuracy of three classifiers in five sets of data (% 300 500 1000 1500 2000 ori gen ori gen ori gen ori gen ori gen LR 67.91 74.14 80.33 83.93 81.64 84.06 83.35 86.62 85.25 88.62 DT 65.89 71.50 73.19 76.83 75.86 76.12 76.85 78.13 78.05 80.96 SVM 75.86 77.63 80.87 84.82 85.73 86.94 86.41 88.09 89.21 90.54 表5. 三种分类器在五组数据下的准确率(%) 其中，ori代表在训练各种分类器时候，只用了原始的没有添加生成样本的情况。gen是分类器在使用原始样本加生成模型G生成的样本之后的对比组。 从表中可以看出，三种分类器在使用了加入了生成器生成的样本以后分类效果都有了一定程度的增加，增幅大概在百分之一到百分之五之间，这既可以证明生成器生成的数据是可以拟合真实的恶意URL的，又可以说明这种生成样本的形式在只有少量数据时，是可以通过生成样本的方式提高分类器的效率的。 为了验证本文的判别模型D的分类效果，在使用收集的所有样本的情况下，我们分别验证四种分类器的分类效果，实验结果如表6所示： Table 6 The comparison of four classifier (% 正确率 错误率 精确率 F-measure GAN 88.38 11.62 87.73 88.48 LR 86.63 13.37 86.26 86.69 DT 81.79 18.21 81.42 81.89 SVM 92.23 7.77 92.54 92.19 表6. 各分类器的分类结果对比(%) 从结果看出，本文提出的MU-GAN模型中的判别器D的正确率达到了88.38%。这支持了我们的假设，即对抗性训练可以用于检测恶意URL。更进一步的发现是，尽管本模型依赖于半监督学习，但它的性能与全监督分类算法的相似。 通过以上实验我们不难发现，对抗模型有两方面的借鉴性，其一：在一些需要非常大的真实数据集的任务中，GAN可以通过拟合真实样本的分布，生成大量高度接近真实样本的数据看，来提高分类器的分类效果以及其他应用。其二：对前文的描述可知，对抗模型在本文的分类任务中，应用相对较少，通过本实验，这使得我们相信本模型演示了在GAN文本分类任务中的良好表现。
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user: 5. 结束语 恶意网页的判别是网络安全领域中的重要任务之一，其中数据的收集标注等问题严重影响检测效率，本文在GAN网络的基础上，改进了判别器的数量，提出了一种在少样本情况下的恶意网页检测方法，希望通过这种方法解决数据收集和标注困难的问题。并通过实验验证了生成数据的可行性以及判别模型的检测效率，本模型中的D可以达到目前最新的有监督训练模型的相当的检测率。本文将URL进行编码，通过编码器将GAN生成的数据进行限制，通过GAN可以高度拟合样本分部的性能，进行训练。本文的下一步工作希望可以更加细化URL的特性，通过简单的特征提取生成更加真实的样本。并且希望可以通过将GAN和强化学习结合的方法，利用强化学习的奖励机制以及Policy Gradient等技术，解决GAN面对离散数据时的困境。
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user: 摘 要 为合理的开发利用藜麦麸皮，参照国标及常规方法对其主要营养成分、氨基酸、脂肪酸及矿物质元素进行测定及分析。结果显示：藜麦麸皮中蛋白质含量最高，达22.8%，其次为膳食纤维22.2%。富含18种氨基酸，其中8种必需氨基酸占比35.4%。脂肪含量达7.1%，不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸占比96.669%，其中亚油酸含量为55.37%。微量元素含量丰富，磷、钾、钙、镁含量较高。因此藜麦麸皮具有较高的开发利用价值。 关键词 :藜麦麸皮，一般营养成分，氨基酸，脂肪酸，微量元素 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 藜麦(Chenopodium quinoa)，原产于南美洲安第斯山区，有7000多年的种植历史，是印加土著居民的主要传统食物，目前世界各地均有引种，中国西藏、陕西、山西、四川、青海和浙江等地已大量种植 [ 1 ]。与传统谷物相比，藜麦具有更高的营养价值，不仅含有丰富的蛋白质、淀粉、维生素、微量元素等营养物质，还含有多酚、黄酮、皂苷等功能性成分 [ 2 ]。药理实验表明，藜麦具有抗氧化、抗炎、降血糖、减肥等生理活性，是一种很有前途的功能性食品 [ 3 ]。 藜麦麸皮，即藜麦的外种皮，由于其含有皂苷类成分，味苦，故在食用前常通过水洗或者研磨去除。然而，藜麦加工过程中产生大量的麸皮被遗弃而未得到有效合理的利用，造成了资源浪费。因此，如何充分利用麸皮，提高藜麦的综合利用价值值得深入研究。 目前藜麦麸皮的研究主要集中在总皂苷的提取工艺或活性研究方面 [ 4 ] [ 5 ]，而关于藜麦麸皮的营养成分分析与评价则罕见报道。本研究旨在分析藜麦麸皮的中的营养成分，并对其进行综合评价，探究藜麦麸皮作为食品或其他产品加工的潜在利用价值，为今后的藜麦麸皮合理开发利用提供一定的参考依据。