Trong nhiều lĩnh vực, phân loại văn bản là một trong những bài toán được ứng dụng rộng rãi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với mục đích là tự động phân loại các tài liệu vào một hoặc nhiều thể loại được xác định. Nội dung dưới đây trình bày về một mô hình mạng nơron học sâu được đề xuất để phân loại các văn bản theo các chủ đề đã được xác định. Mô hình này được huấn luyện sử dụng bộ dữ liệu tự xây dựng ứng dụng cho lĩnh vực quân sự. Tập dữ liệu gồm 04 chủ đề, trong đó, mỗi chủ đề gồm 100 văn bản cho việc huấn luyện và 100 văn bản để kiểm tra. Các kết quả thực nghiệm đều cho thấy mô hình hoạt động đạt độ chính xác tới 91.86%.

CSKH-01.2017 - (Tóm tắt) - Trong hệ thống mạng, vấn đề an toàn và bảo mật thông tin đóng một vai trò hết sức quan trọng. Bài báo này trình bày cơ sở lý thuyết về khả năng sử dụng không gian đặc trưng mới, được trích chọn trong quá trình phân tích tĩnh các tập tin thực thi để giải quyết bài toán nhận diện mã độc. Đóng góp khoa học trong bài báo bao gồm: Xây dựng bộ phân lớp tập tin thực thi trong trường hợp thiếu các thông tin tiên nghiệm, mô hình hóa lớp các tập tin bị lây nhiễm và phần mềm độc hại trong quá trình học máy; Xây dựng phương thức phát hiện phần mềm độc hại sử dụng mạng nơron và cây quyết định. Bài báo cũng mô tả mô hình hệ thống phát hiện phần mềm độc hại bằng cách sử dụng phương pháp phân tích tĩnh các tập tin thực thi...