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公开(公告)号：CN104572807B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201410594515.9
申请日：2014-10-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 新华通讯社
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及微博新闻可信度领域，特别涉及一种基于微博信息源的新闻认证方法及系统，该方法包括：提取新闻的信息源，作为待认证信息源，获取与所述待认证信息源相对应用户的用户信息；获取所述用户的互粉比例、认证粉丝比例、粉丝数与关注数比例，并根据以上三个比例，获取所述用户的社交关系可信度值；获取所述用户的用户活跃度与历史微博平均影响力，将所述用户活跃度与所述历史微博平均影响力的乘积作为所述用户的社交行为可信度值；获取微博的评价舆情指数，同时查找所述微博的评论微博，并获取所述评论微博的评论舆情指数，将所述评价舆情指数与所述评论舆情指数作为社交评价可信度值；将以上三个可信度值进行线性加权求和作为综合可信度值。
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公开(公告)号：CN106372078A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201510433965.4
申请日：2015-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于微博平台的事件外部信息源获取方法及系统，该方法包括步骤1，基于针对一事件的多个微博消息，提取每个该微博消息中携带的URL，选取其中出现频率最高的N个URL作为待处理URL，N为正整数；步骤2，分别访问每个该待处理URL，从返回消息中获取每个待处理URL对应的完整链接；步骤3，过滤掉该完整链接中的无效链接；步骤4，根据一预设URL词典，为每个该完整链接设置权值，依据该权值确定该事件的至少一个外部信息源。利用本发明的方法可快速准确的定位到真正的外部信息源，避免购物网站等无效信息源的干扰，同时可保证所有定位到的外部信息源都是可访问达到有效链接。
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公开(公告)号：CN104536956A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410354273.6
申请日：2014-07-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 新华通讯社
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30905
Abstract: 本发明公开了一种基于微博平台的事件可视化方法及系统，本发明涉及信息抽取及可视化技术，该方法包括根据该事件的关键词和时间范围，通过该微博平台的事件搜索接口，检索与该事件相关的该时间范围内的微博；将该微博按照时间进行排序，生成一个微博集合；该微博集合通过聚类算法，生成多个聚类子集；对该多个聚类子集进行关键词抽取，生成多个词云，并将重复出现在该多个词云中的该关键词赋予相同的颜色、位置、旋转方式；通过将每个该聚类子集和与其相对应的该词云进行展示的方式，将该事件进行可视化展示。依托微博平台，通过事件关键词对相关的微博进行采集，可以全面的获取关于某个事件的微博信息。
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公开(公告)号：CN102522045B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201110432327.2
申请日：2011-12-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会信息的网络视频在线地理定位方法，其特征在于，包括：步骤100，将全球地区划分成网格，使网格的每一个区块对应一个地区；步骤200，输入待定位的视频，获取视频的网格；步骤300，建立所述视频的相似度矩阵W；步骤400，利用步骤300的视频相似度矩阵，通过标签传播算法将已标记视频数据的标签根据相似度，联系传播给未标记的视频数据；步骤500，标签传播算法收敛后，得到了待定位的视频V在每个地理区块的分布情况，其中具有最大分布值的地理区块为待定位的视频V的地理区块，同时显示预测的地理区块。
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公开(公告)号：CN102522045A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110432327.2
申请日：2011-12-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会信息的网络视频在线地理定位方法，其特征在于，包括：步骤100，将全球地区划分成网格，使网格的每一个区块对应一个地区；步骤200，输入待定位的视频，获取视频的网格；步骤300，建立所述视频的相似度矩阵W；步骤400，利用步骤300的视频相似度矩阵，通过标签传播算法将已标记视频数据的标签根据相似度，联系传播给未标记的视频数据；步骤500，标签传播算法收敛后，得到了待定位的视频V在每个地理区块的分布情况，其中具有最大分布值的地理区块为待定位的视频V的地理区块，同时显示预测的地理区块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118506235A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410608989.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V30/148 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于创作过程视角引导的虚假新闻视频检测方法和装置，通过素材挑选行为启发的特征建模。从情感和语义两方面对视频创作的素材挑选行为进行分析，得到素材挑选行为启发的新闻真实性预测结果。通过素材编辑行为启发的特征建模。从空间编辑行为和时间编辑行为两方面对视频创作的素材编辑行为进行分析，得到素材编辑行为启发的新闻视频真实性预测结果。通过创作过程引导的双视角虚假新闻视频检测方法，得到综合素材挑选和素材编辑两视角的新闻视频真实性预测结果。本发明不再仅分析假新闻视频呈现内容的浅层模式，而是分析揣测假新闻视频的创作过程。
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公开(公告)号：CN118195971A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410382003.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T5/80 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T5/50
Abstract: 本发明为一种内容与风格解耦的图像生成方法、装置及扩散模型，包括以下步骤：为扩散模型的交叉注意力模块构建适配的内容风格解耦模块；对所述扩散模型进行训练，得到训练后的扩散模型中包括经过训练的所述内容风格解耦模块；对训练后的所述扩散模型进行微调，得到定制化模型；使用所述定制化模型生成内容风格解耦的定制化图像。
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公开(公告)号：CN117972092A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410160432.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种人工智能生成文本检测方法，包括：使用代理语言模型从待检测文本中选取多个字为代表性字；使用预选语言模型依次对每个该代表性字进行多次生成操作，以每次生成结果的第一个字生成该代表性字的生成字集合，以该生成字集合获取所有该代表性字的估计概率矩阵；从该估计概率矩阵中抽取概率特征，并使用所有该代表性字的上下文语义表示形成上下文特征矩阵，基于该上下文特征矩阵和该概率特征得到增强特征；通过对该增强特征进行分类检测，获得该待检测文本的检测结果。本发明还提出一种人工智能生成文本检测系统，以及一种用于检测人工智能生成文本的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN117876522A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410069798.9
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T11/00 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 本发明提出一种基于解耦自增强的细节可控个性化图像生成方法和系统，包括：获取参考概念图像和文本指令，构造文本指令的属性描述，基于概念图像的概念特征和属性描述，生成多个初始图像并筛选，将筛选后的每张初始图像与其对应的属性描述作为训练样本；为训练样本中初始图像添噪得到噪声图像，将噪声图像和其对应的属性描述送入包括文本编码器的扩散网络，扩散网络根据属性描述，预测噪声图像中所添加的噪声，根据预测结果和真实添加噪声构建损失函数训练扩散网络，得到图像生成模型；将具有目标属性的图像生成文本指令和噪声图像输入图像生成模型，图像生成模型根据图像生成文本指令为噪声图像去噪，得到图像生成文本指令对应的图像生成结果。
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公开(公告)号：CN117851589A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311586040.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/35 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种新闻创作意图自动识别方法和系统，包括：获取待检测的新闻文本，用文本编码器将新闻文本编码为词嵌入向量；使用三个特征生成器分别作为专家网络提取词嵌入向量的创作信念特征、欲望特征和计划特征；将创作信念特征、欲望特征和计划特征三者进行融合，得到意图特征；将意图特征输入新闻意图识别分类器中进行分类，输出新闻文本的新闻意图识别结果。本发明可以提取多维度的新闻意图表示，专家门可以动态聚合多任务特征，得到最终的新闻意图表达，本发明可进行新闻创作意图自动识别，实现了新闻意图识别的能力。
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