SQL注入攻击及其在SpringBoot中使用MyBatisPlus的防范策略的方法
一、引言
在信息爆炸的时代，大量的文本数据充斥着我们的生活。无论是新闻报道、学术论文还是各类文档，阅读和理解这些长篇文本都需要耗费大量的时间和精力。为了解决这个问题，文本摘要生成技术应运而生。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 来构建一个文本摘要生成系统，该系统能够自动从长篇文本中提取关键信息，生成简洁的摘要，帮助用户快速了解文本的主要内容。
文本摘要生成技术在自然语言处理领域具有重要的应用价值。它可以帮助用户节省时间，提高信息获取的效率。同时，对于新闻媒体、学术研究等领域，文本摘要生成系统也可以提高工作效率，减少人工摘要的工作量。
二、技术概述
2.1 Spring Boot
Spring Boot 是一个用于快速构建独立、生产级别的 Spring 应用程序的框架。它简化了 Spring 应用程序的开发过程，提供了自动配置、起步依赖和嵌入式服务器等功能，使得开发人员能够更加专注于业务逻辑的实现。
2.2 Java Deeplearning4j
Java Deeplearning4j（DL4J）是一个基于 Java 的深度学习库，它支持多种深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、**循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）**等。在本项目中，我们将使用 DL4J 来构建文本摘要生成模型。
2.3 神经网络选择
在文本摘要生成任务中，循环神经网络（RNN） 和 长短时记忆网络（LSTM） 是常用的神经网络模型。RNN 能够处理序列数据，对于文本这种具有序列特性的数据具有较好的适应性。LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够解决传统 RNN 存在的长期依赖问题，更好地捕捉文本中的长期依赖关系。因此，我们选择 LSTM 作为文本摘要生成模型的神经网络。
2.4 LSTM（长短期记忆网络）结构特点和选择理由
结构特点
LSTM是RNN的一种变体，它主要是为了解决RNN中的长期依赖问题而提出的。在LSTM中，引入了门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门。遗忘门决定了从细胞状态中丢弃哪些信息，输入门决定了哪些新的信息可以被添加到细胞状态中，输出门则决定了细胞状态中的哪些信息可以被输出。这些门控机制使得LSTM能够更好地控制信息的流动，从而能够有效地处理较长的序列数据。
选择理由
在语音识别中，语音信号的时长可能会比较长，存在着较长时间范围内的依赖关系。例如，一个单词的发音可能会受到前后单词发音的影响。LSTM的门控机制能够很好地捕捉这种长期依赖关系，提高语音识别的准确率。
三、数据集格式
3.1 数据集来源
我们可以使用公开的文本摘要数据集，如 CNN/Daily Mail 数据集、New York Times Annotated Corpus 等。这些数据集包含了大量的新闻文章和对应的摘要，可以用于训练和评估文本摘要生成模型。
3.2 数据集格式
数据集通常以文本文件的形式存储，每个文件包含一篇新闻文章和对应的摘要。文章和摘要之间可以用特定的分隔符进行分隔，例如“=========”。以下是一个数据集文件的示例：
This is a news article. It contains a lot of information.
=========
This is the summary of the news article.
3.3 数据预处理
在使用数据集之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的步骤包括文本清洗、分词、词向量化等。文本清洗可以去除文本中的噪声和无用信息，例如 HTML 标签、特殊字符等。分词是将文本分割成一个个单词或词组，以便于后续的处理。词向量化是将单词或词组转换为向量表示，以便于神经网络的处理。
四、技术实现
4.1 Maven 依赖
在项目中，我们需要添加以下 Maven 依赖：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>4.2 构建模型
我们可以使用 DL4J 的RecurrentNetwork类来构建 LSTM 模型。以下是一个构建 LSTM 模型的示例代码：
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.RnnOutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
public class TextSummarizer {
private MultiLayerNetwork model;
public TextSummarizer(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
// 构建神经网络配置
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
.updater(new org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.Xavier())
.list()
.layer(0, new LSTM.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize).activation(Activation.TANH).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
.activation(Activation.SOFTMAX).nIn(hiddenSize).nOut(outputSize).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
// 创建神经网络模型
model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
}
public INDArray predict(INDArray input) {
return model.output(input);
}
}在上述代码中，我们首先构建了一个MultiLayerConfiguration对象，用于配置神经网络的结构和参数。然后，我们使用MultiLayerNetwork类创建了一个 LSTM 模型，并使用init方法初始化模型的参数。最后，我们实现了一个predict方法，用于对输入的文本进行预测，生成摘要。
4.3 训练模型
在构建好模型之后，我们需要使用数据集对模型进行训练。以下是一个训练模型的示例代码：
import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.RnnOutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class TextSummarizerTrainer {
private TextSummarizer summarizer;
public TextSummarizerTrainer(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
summarizer = new TextSummarizer(inputSize, hiddenSize, outputSize);
}
public void train(List<String> articles, List<String> summaries) {
// 数据预处理
List<INDArray> inputs = new ArrayList<>();
List<INDArray> targets = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < articles.size(); i++) {
String article = articles.get(i);
String summary = summaries.get(i);
INDArray input = preprocess(article);
INDArray target = preprocess(summary);
inputs.add(input);
targets.add(target);
}
// 创建数据集迭代器
ListDataSetIterator iterator = new ListDataSetIterator(inputs, targets);
// 训练模型
for (int epoch = 0; epoch < 100; epoch++) {
summarizer.model.fit(iterator);
System.out.println("Epoch " + epoch + " completed.");
}
}
private INDArray preprocess(String text) {
// 文本预处理逻辑，例如分词、词向量化等
return null;
}
}在上述代码中，我们首先创建了一个TextSummarizerTrainer类，用于训练文本摘要生成模型。在train方法中，我们首先对输入的文章和摘要进行预处理，将其转换为神经网络可以处理的向量表示。然后，我们创建了一个ListDataSetIterator对象，用于迭代数据集。最后，我们使用fit方法对模型进行训练，迭代 100 次。
4.4 Spring Boot 集成
为了将文本摘要生成模型集成到 Spring Boot 应用程序中，我们可以创建一个 RESTful API，用于接收用户输入的文章，并返回生成的摘要。以下是一个 Spring Boot 控制器的示例代码：
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class TextSummarizerController {
private MultiLayerNetwork model;
@Autowired
public TextSummarizerController(MultiLayerNetwork model) {
this.model = model;
}
@PostMapping("/summarize")
public String summarize(@RequestBody String article) {
// 数据预处理
INDArray input = preprocess(article);
// 预测摘要
INDArray output = model.output(input);
// 后处理，将向量转换为文本摘要
return postprocess(output);
}
private INDArray preprocess(String text) {
// 文本预处理逻辑，例如分词、词向量化等
return null;
}
private String postprocess(INDArray output) {
// 后处理逻辑，将向量转换为文本摘要
return null;
}
}在上述代码中，我们创建了一个TextSummarizerController类，用于处理用户的请求。在summarize方法中，我们首先对用户输入的文章进行预处理，将其转换为神经网络可以处理的向量表示。然后，我们使用模型对输入进行预测，生成摘要向量。最后，我们对摘要向量进行后处理，将其转换为文本摘要，并返回给用户。
五、单元测试
为了确保文本摘要生成系统的正确性，我们可以编写单元测试来测试模型的训练和预测功能。以下是一个单元测试的示例代码：
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
@SpringBootTest
class TextSummarizerControllerTest {
@Autowired
private MultiLayerNetwork model;
private List<String> articles;
private List<String> summaries;
@BeforeEach
void setUp() {
articles = new ArrayList<>();
summaries = new ArrayList<>();
articles.add("This is a news article. It contains a lot of information.");
summaries.add("This is the summary of the news article.");
}
@Test
void testSummarize() {
String article = articles.get(0);
String expectedSummary = summaries.get(0);
// 数据预处理
INDArray input = preprocess(article);
// 预测摘要
INDArray output = model.output(input);
// 后处理，将向量转换为文本摘要
String actualSummary = postprocess(output);
assertEquals(expectedSummary, actualSummary);
}
private INDArray preprocess(String text) {
// 文本预处理逻辑，例如分词、词向量化等
return null;
}
private String postprocess(INDArray output) {
// 后处理逻辑，将向量转换为文本摘要
return null;
}
}在上述代码中，我们首先创建了一个TextSummarizerControllerTest类，用于测试文本摘要生成系统的功能。在setUp方法中，我们初始化了一些测试数据，包括文章和对应的摘要。在testSummarize方法中，我们首先对测试文章进行预处理，将其转换为神经网络可以处理的向量表示。然后，我们使用模型对输入进行预测，生成摘要向量。最后，我们对摘要向量进行后处理，将其转换为文本摘要，并与预期的摘要进行比较。
六、预期输出
当我们运行文本摘要生成系统时，我们可以期望以下输出：
训练过程中，系统会输出每个 epoch 的训练进度和损失值。例如：
Epoch 0 completed. Loss: 0.5 Epoch 1 completed. Loss: 0.4 ... Epoch 99 completed. Loss: 0.1
当我们向系统发送一篇文章时，系统会返回生成的摘要。例如：
{
"article": "This is a news article. It contains a lot of information.",
"summary": "This is the summary of the news article."
}七、参考资料文献
到此这篇关于SQL注入攻击及其在SpringBoot中使用MyBatisPlus的防范策略的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 使用MyBatisPlus防范策略内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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