文本信息隐藏是保护文本内容安全性与完整性的重要技术。综述了中文文本信息隐藏的研究进展，根据中文文本信息隐藏的线索，将已有的算法分为3类：基于文本图像的算法、基于文本格式的算法和基于文本内容的算法，分别阐述了每类算法的实现过程，分析其优势与不足，并且对比分析了它们的原理、嵌入容量和抵抗攻击能力等。此外，总结了中文文本信息隐藏技术存在的问题，并且对其研究趋势进行展望，期望为该领域的研究提供参考。

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文本信息提取

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RefViz 是一个文本信息分析软件，可以根据文献标题和摘要信息进行文献分类，并指出文献间相互关系。熟练掌握这个软件，你将会轻松驾驭海量的文献信息，快速获取最重要的信息，为你提供不竭的创新思路。

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disp('展示BP的训练集分类') bp_train_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('网络训练输出','真实标签') title('BP神经网络训练集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off %% 测试集准确率 tn_bp_sim = sim(net_bp,P_test);%测试 [I J]=max(tn_bp_sim',[],2); [I1 J1]=max(T_test',[],2); disp('展示BP的测试集分类') bp_test_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('测试输出','真实标签') title('BP神经网络测试集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off

目前关系抽取方法中，传统深度学习方法存在长距离依赖问题，并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题，提出了一种将LSTM（long short-term memory）模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化，提取文本局部特征，再将文本局部特征导入双向LSTM模型中，通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算，根据重要度获取文本整体特征；最后将局部特征和整体特征进行特征融合，通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 task 8语料库上的实验结果表明，该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高，为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。

通过深入分析当前针对中文的基于同义词替换的自然语言信息隐藏算法，发现由于存在大量不完全可替换的同义词词组，经过同义词替换后可能会破坏句子的语义一致性。针对这一缺点，提出了一种改进的基于同义词替换的中文文本信息隐藏算法。该算法利用知网对同义词词组进行分类，对于不完全可替换的同义词词组，通过依存句法分析来获取同义词的上下文搭配词语，根据搭配词语判断是否进行替换。实验结果表明，该算法能有效的排除错误的同义词替换，替换的准确率达到89.1%。

常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。 这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。 本篇介绍如何从非结构的文档中，提取想要的信息，进而结构化文本。 作者&编辑 | 小Dream哥 前述 文本的结构化，是对文本的理解的过程，如果能够将这个过程交给AI去做，能够释放大量的人工成本。