摘要：序列标注任务是利用模型将非结构化的文本序列进行提取,并完成模型的训练和预测。基于对条件随机场(condition random fi eld,CRF)和深度神经网络中长短期记忆网络(long short term memory,LSTM),提出了栈式双向的长短期记忆网络(stacked bidirectional long short term memory,Stack Bi-LSTM)和考虑语法结构的神经半马尔可夫条件随机场(neural semi-markov condition random fi eld,NSCRF)的Stack Bi-LSTM-NSCRF模型,本模型底层堆叠式的Bi-LSTM分为两层,下层用来对非结构化的文本进行分词,上层用来进行语块和命名实体的提取工作。顶层NSCRF用来对提取的特征添加限制,以此过滤掉不符合语法的语块和命名实体。通过对本模型进行训练,提高了F1测度,因此本模型对序列标注有很好的效果。

摘要：通过对用户手机套餐的消费信息进行精准聚类分析,从而准确地对用户套餐做出改进,可以极大提高用户的忠诚度。首先对传统的K-means算法进行改进,提出HCS-Kmeans算法。对传统的K-means算法的改进主要包括两个方面:一是对相似性度量做加权处理;二是对初始聚类中心的选择策略进行优化。基于HCS-Kmeans算法对移动通信用户的消费行为进行精准聚类,通过分析各个消费群体的特征,提出精准营销策略。实验表明,HCS-Kmeans算法在聚类稳定性及准确度上均有极大提升。