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公开(公告)号:CN111488424A
公开(公告)日:2020-08-04
申请号:CN202010230061.2
申请日:2020-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/31 , G06F16/38 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F40/14
Abstract: 本发明提出一种特定学术领域人物的发现与跟踪方法,包括:发现步骤,以某一特定学术领域的关键词对论文网站进行检索,以获取对应论文的作者的作者信息,以及该作者的作者详情页链接URL,根据该作者详情页链接URL抽取该作者于该论文网站的所有论文的论文信息;更新步骤,以该作者信息和该论文信息,更新或加入特定学术领域数据库。
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公开(公告)号:CN112069312B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202010806716.6
申请日:2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法,包括:对待检测文本进行切词,得到情感词与实体词,并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别;对待检测文本进行断句,通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容,获取各句子的情感类别;依据各句子的情感类别,得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式,通过协同训练加主动学习的方式,结合学习加情感规则的方式,确定指向性实体集;通过识别指定方向实体,结合情感词进行倾向性判断;生成指定类别实体集,结合情感规则,实现对文本更深层次的分析。
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公开(公告)号:CN113255918B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202110393843.2
申请日:2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N5/04 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F18/22 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种强化聚合知识指导的生成常识推理方法,包括:基于知识图谱构建概念推理图和分层概念扩展图;搭建强化聚合指导下基于概念推理图的知识图谱增强型编码器;搭建强化聚合指导下基于分层概念扩展图的知识图谱增强型解码器;训练包含知识图谱增强型编码器和知识图谱增强型解码器的生成常识推理模型;应用训练后的生成常识推理模型生成常识推理语句。本发明提供的方法可以有效避免因未考虑概念之间关系而导致生成语句不符合日常情景、逻辑不合理等一系列问题,通过引入强化聚合过程从知识图谱中筛选能提供丰富关系信息的附加概念描述,有效提升了模型对不可见概念集的概括。
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公开(公告)号:CN111581956B
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202010269087.8
申请日:2020-04-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Inventor: 赵忠华 , 吴俊杰 , 赵志云 , 葛自发 , 孙小宁 , 张冰 , 王欣欣 , 李欣 , 袁钟怡 , 孙立远 , 付培国 , 王禄恒 , 左源 , 李丰志 , 李英汉 , 户中方
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法,包括:步骤一、对文本进行预处理;步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息,步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征;步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据,构建近似最邻近搜索图;步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图,搜索得到近似最近邻的K个节点,判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重,修正其敏感度值后,判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量,提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
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公开(公告)号:CN113761215A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110321491.X
申请日:2021-03-25
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 赵忠华 , 李建广 , 余智华 , 王禄恒 , 陈欣洁 , 赵志云 , 冯凯 , 葛自发 , 杜漫 , 孙小宁 , 穆庆伟 , 万欣欣 , 申双成 , 李欣 , 孙立远 , 付培国 , 王晴 , 杜宛真
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈自学习的动态字典库生成方法,包括以下步骤:S1、字典库定义;S2、基于字典库分类体系;S4、基于语料库导出的标注数据,配合模型参数调整,逐步迭代优化模型;S5、将S4步生成的预测数据回填到字典库。有益效果:该方法通过概念模式定义、自然语言处理技术、全流程调度机制,实现从原始语料概念模式定义生成基础字典库,在基础字典库基础上进行标注模型的自动构建、迭代训练及修正,最后再利用标注模型来进行新的语料数据标注,反馈更新字典库,实现从标注训练到反馈自学习的闭环流程,达到模型自动逐步优化能力。最终实现字典库的自动完善,标注模型逐步优化的全自动循环过程。
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公开(公告)号:CN113255360A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110418139.8
申请日:2021-04-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了基于层次化自注意力网络的文档评级方法和装置。该方法包括:获取目标文档的评论文本,其中,所述评论文本包含多个评论,各评论包含多个句子;提取各句子中各词语的特征;基于自注意力机制,从各评论中各句子所包含全部词语的特征中提取各评论中各句子的特征;基于自注意力机制,从各评论所包含的所述多个句子的特征中提取各评论的特征;基于自注意力机制,从所述多个评论的特征中提取所述评论文本的特征;根据所述评论文本的特征,生成所述目标文档的评级结果。基于该方法和装置,可以充分捕捉目标文档的评论文本所包含的深层次语义信息,进而自动给出针对目标文档的评级结果。
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公开(公告)号:CN111932109A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010784889.2
申请日:2020-08-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06 , G06F16/735 , G06F16/951 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统,属于数据挖掘技术领域。本方法充分考虑了移动短视频应用域内数据和多元化的域外新媒体平台数据,分别采集移动短视频应用域内的用户基本信息、短视频信息以及域外平台关联账号的粉丝数信息等,设计评估算法分别计算基于短视频质量的域内影响力值和基于传播潜力的域外影响力值,通过一定的权重合成最终的用户影响力值。所述方法对已有的单一平台数据来源的评价方法作出改进,考虑用户的跨平台传播潜力,以适应新媒体平台“矩阵式”传播的新形势,提高对移动短视频用户影响力评价的全面性和有效性,实现评价系统的自动化运行和实时更新。
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公开(公告)号:CN109992514B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN201910257181.9
申请日:2019-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种基于可视化内容的移动应用动态分析方法,包括:点击移动应用中各类可视化内容元素,触发移动应用的动态行为,对动态行为进行分类,记录可视化内容元素和对应的动态行为;在记录中提取可视化内容元素的特征向量,根据动态行为分类的结果,构造动态行为关于可视化内容元素特征向量的关系模型;根据关系模型,预测点击待执行动态分析的移动应用的任意可视化内容元素后产生每类动态行为的概率,即动态行为触发概率;根据动态行为触发概率,采用点击策略点击待分析移动应用页面中的可视化内容元素,触发移动应用动态行为,完成对移动应用的动态分析。本发明的方法可以提高移动应用功能性测试效率和安全性测试效率。
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公开(公告)号:CN115293479A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210559536.1
申请日:2022-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种舆情分析工作流系统,包括:数据分析功能模块,其包括N个能够进行舆情数据分析的数据分析模块;工作流建立模块,其根据舆情分析需求从数据分析功能模块中选择多个数据分析模块,按顺序进行连接,建立对特定任务进行分析的工作流,针对同一事件不同分析角度的舆情分析需求,建立多个工作流,以对多个舆情分析任务进行分析;工作流管理模块,其对建立的工作流进行数据分析计算,并通过可视化工作流图查看计算结果;事件管理模块,其对同一事件的多个舆情分析任务进行管理,并通过舆情分析数据构建不同任务之间的联系。本发明还提供了舆情分析工作流方法。本系统和方法能够根据舆情分析需求实现从不同层次和不同角度获得舆情信息。
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公开(公告)号:CN113239663B
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202110309085.1
申请日:2021-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法,其步骤包括:1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化,得到每一个字对的字颗粒度向量;然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码,得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码;2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合;3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合;4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络,得到深度自注意力神经网络编码器;5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器,得到该待处理语料中的实体关系。
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