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公开(公告)号：CN119940534A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411956954.X
申请日：2024-12-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N5/04 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种面向特定领域的隐喻文本生成方法，属于网络空间安全技术领域。本发明利用先进的自然语言处理技术，实现隐喻策略的自动化定制和隐喻文本的个性化生成，其中，首先，针对特定领域不同场景下的隐喻关键词进行搜集和扩充，基于大语言模型和Prompt生成含有隐喻信息的多类别场景；其次，结合多类别场景，在概念隐喻类型和隐喻表达式统计表研究的约束下，基于大语言模型和Prompt对隐喻场景和隐喻策略进行推理，形成隐喻策略集；进而，基于场景集合和隐喻策略集完成相关隐喻文本内容的生成；基于生成的特定领域隐喻文本数据集，对通用大语言模型进行有效微调，使其生成的文本内容容易理解，实现了针对特定领域的自动化和个性化隐喻文本生成。
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公开(公告)号：CN116187569A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310194352.4
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于序列模式挖掘的用户行为预测方法，属于网络安全用户行为分析技术领域。该方法通过提取用户历史行为特征数据，分析用户一天内所有行为以及行为之间的规律，并将该规律序列化地构建为一个GA‑BP神经网络模型，从而利用该模型进行预测用户行为序列。该方法能够刻画反映时间序列关联性的用户行为，便于网络安全数据分析，同时有助于提高网络用户行为日志审计与网络安全评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116049439A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310050907.8
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于信息势差与动力学的用户认知环境塑造方法，属于网络空间认知域安全技术领域。本发明基于主体认知状态的识别技术，针对网络上的用户节点进行影响力大小的计算，本发明将用户认知状态与传播信息之间的相关程度进行关联计算，在节点传播能力的基础上融入用户认知状态，因此计算得到的节点影响力大小更加贴合用户主体当下的真实反应，从而更加准确；本发明在信息传播阈值计算阶段，引入了传播动力学理论，根据动力学方程计算了舆论传播的平衡点，在此基础上给出了判断舆论流行与否的阈值，进而为舆论的控制与引导给予了理论依据，从而为更好的塑造用户认知环境提供了重要支撑。
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公开(公告)号：CN119939265A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411956952.0
申请日：2024-12-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F18/22 , G06F40/126 , G06Q50/00 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法，属于人工智能、社交网络数据挖掘技术领域。本发明采用大语言模型扩展社交网络用户原始数据的人格特征、语言特征、能力特征等3类认知心理特征，基于原始属性特征与认知心理特征的混合特征实现更准确的跨社交网络用户对齐。采用混合扩展认知特征一定程度上解决了跨社交网络用户对齐任务中数据结构多变、发布内容异质性强、网络结构稀疏等问题。
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公开(公告)号：CN117689007A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311722366.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/092 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及一种基于情景适配的共情对话训练方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明的基于情景适配的共情对话训练方法及系统能够使参与方A和B共同训练一个对话生成模型，以生成个性化的医疗和旅行领域对话回复；通过联邦学习框架，保护了参与方的数据隐私和安全，提高了训练效率；模型参数的聚合和全局模型的下发和更新确保了模型在各参与方之间的知识共享和迭代优化，提高了对话生成模型的性能和适应性；同时，该方法具备广泛的应用前景，在其他领域的对话生成任务中同样适用，如客服对话、智能助理等。
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公开(公告)号：CN117689007B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311722366.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/092 , G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及一种基于情景适配的共情对话训练方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明的基于情景适配的共情对话训练方法及系统能够使参与方A和B共同训练一个对话生成模型，以生成个性化的医疗和旅行领域对话回复；通过联邦学习框架，保护了参与方的数据隐私和安全，提高了训练效率；模型参数的聚合和全局模型的下发和更新确保了模型在各参与方之间的知识共享和迭代优化，提高了对话生成模型的性能和适应性；同时，该方法具备广泛的应用前景，在其他领域的对话生成任务中同样适用，如客服对话、智能助理等。
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公开(公告)号：CN116150487A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310125986.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向信息茧房突破的多模态信息去偏差推荐方法，属于网络空间认知域安全研究技术领域。本发明设计了一个多模态图卷积网络框架，以更好地捕捉用户的偏好，进而更好地为用户推荐内容信息；本发明还将用户认知特性融入到矩阵分解模型中，提出一种融合用户认知特性的矩阵分解推荐算法，该算法利用用户的认知特性来预测用户对推荐内容的感兴趣值，并将用户认知特性正则化加入到矩阵分解模型中，从而得到更具针对性的推荐信息；本发明还对推荐的内容信息进行相关性分析、排序，优先推荐相关性较强的内容信息，充分考虑用户兴趣偏好的同时，将用户认知特性考虑在推荐因素内，进而突破“信息茧房”。
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