基于整数线性规划重构抽象语义图结构的语义摘要算法

针对利用抽象语义(AMR)图来预测摘要子图存在的语义结构不完整问题,该文提出一种基于整数线性规划(ILP)重构AMR图结构的语义摘要算法。首先将数据预处理生成一个AMR总图;然后基于统计特征从AMR总图中抽取出摘要子图重要节点信息;最后利用ILP的方法来对摘要子图中节点关系进行重构,利用完整的摘要子图恢复生成语义摘要。实验结果表明,相比其他语义摘要方法,所提方法的ROUGE值和Smatch值都有显著提高,最多分别提高了9%和14%,该方法有利于提高语义摘要的质量。

基于加权AMR图的语义子图预测摘要算法

方法多数停留在挖掘词与词之间的浅层语义关系,没有很好地利用词句之间的完整语义信息,为此,提出一种改进的语义子图预测摘要的算法。将原始文本转化为相应的抽象语义表示(AMR)图,融合成一个AMR总图,基于WordNet语义词典对其进行冗余信息的过滤。在此基础上利用综合统计特征对不具有权值的AMR图节点赋予权值,通过筛选重要性程度高的部分构成语义摘要子图,并基于ROUGE指标和Smatch指标综合衡量生成摘要的质量。实验结果表明,与仅挖掘浅层语义关系的文本摘要基准算法相比,该算法ROUGE值和Smatch值明显提高。

程序语义差异计算方法分析与研究

本论文在介绍了程序语义差异的重要性的基础上,详细描述了目前所存在的几种计算语义差异的方法,分别是:基于程序切片的方法,分割方法,输入输出依赖关系法和基于抽象语义图的方法,并且在研究这些方法的基础上比较了他们各自的优缺点。

基于局部图匹配的智能合约重入漏洞检测方法

针对以太坊中智能合约遭受重入漏洞攻击的问题,文章提出一种基于局部图匹配的智能合约重入漏洞检测方法。该方法首先将智能合约源代码转化为包含基本结构信息的抽象语法树,并根据重入漏洞的特点裁剪抽象语法树;然后从抽象语法树中提取更加丰富的控制流和数据流,进而生成包含语法和语义信息的局部抽象语义图数据。文章利用图匹配神经网络对局部抽象语义图进行模型训练和测试,使用开源智能合约漏洞样本数据集生成测试数据并对方案进行评估。实验结果表明,该方法能够有效检测智能合约中的重入漏洞。