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公开(公告)号：CN112990220A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN109190750B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810737975.0
申请日：2018-07-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。
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公开(公告)号：CN112084373A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010778910.8
申请日：2020-08-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/901 , G06F40/151 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于：1)通过用户名和社会角色计算用户属性的相似度；2)通过随机游走算法获得异构网络的节点序列，分析节点之间的相互关系；3)利用嵌入算法，对节点序列计算得到网络的嵌入表示；4)根据用户的属性相似度以及结构特征，训练多层神经网络对齐用户。本发明所公开的基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法可用于在线社交网络的用户对齐，在推荐系统、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可在网络中快速对齐相同用户，对真实数据适用性强。
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公开(公告)号：CN110674673A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910697979.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种视频关键帧抽取方法、装置和存储介质，用以减少视频处理过程中的冗余信息，提高视频处理速度。所述视频关键帧抽取方法，包括：从待分析视频中提取I帧；针对提取的每一I帧，利用深度哈希网络确定其对应的深度哈希码，所述深度哈希网络为利用预先生成的图像样本对进行训练得到的；根据各I帧对应的深度哈希码，分别确定两两I帧深度哈希码之间的汉明距离；根据两两I帧深度哈希码之间的汉明距离，对提取的I帧进行聚类；针对每一聚类，分别确定该聚类中包含的每一I帧的信息熵；从每一聚类中，提取信息熵最大的I帧组成所述待分析视频的关键帧。
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公开(公告)号：CN105912716B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610285420.8
申请日：2016-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种短文本分类方法及装置。该方法包括：对待分类的短文本进行分词预处理，并获取分词得到的每个词语的扩展词；根据预先构建的词项集获取每个词语及其扩展词的权重值；根据权重值，利用多个类别SVM分类模型获取短文本所属每个类别的概率；根据预设的概率分类模型确定短文本的所属类别。本发明所提供的短分本分类方法，克服了短文本特征稀疏的问题，有效降低采用多分类模型的复杂度，更符合实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109359301A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811219240.5
申请日：2018-10-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27 , G06F16/35 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种网页内容的多维度标注方法及装置，该方法包括：将待标注的网页内容文本转换为词向量；根据词向量，进行卷积神经网络分类，并将分类结果作为第一类维度标注结果；对待标注的网页内容进行第二类维度实体识别，得到第二类维度实体词；构建第二类维度规则知识库；将第二类维度实体词与第二类维度规则知识库进行匹配，得到第二类维度标注结果。本发明从网页的内容出发，利用有监督的深度学习分类方法卷积神经网络对第一类维度进行标注，解决了传统基于词频统计分类方法分类准确率低的问题；利用命名实体识别和规则知识库对第二类维度进行标注，丰富了网页的标注内容，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN109241438A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811128658.5
申请日：2018-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于要素的跨通道热点事件发现方法、装置及存储介质，本发明融合某一领域的新闻报道数据与微博数据，通过联合两个通道提取的要素与文本语义相似度分析，有利于发现该领域热点事件，并且更全面细致的了解热点事件。
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公开(公告)号：CN107239704A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710374994.7
申请日：2017-05-24
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: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562
Abstract: 本发明公开了一种恶意网页发现方法及装置，所述方法包括：确定每个预先选取的低可信度用户的网页资源访问集合；从确定的访问集合中确定出所有低可信度用户的网页资源访问交集；对所述访问交集中网页资源进行恶意网页检测，根据检测结果，确定恶意网页。本发明有效地解决现有恶意网页分类技术易漏判、准确率低和效率低的问题。
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公开(公告)号：CN107135281A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710146433.1
申请日：2017-03-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多数据源融合的IP地域类特征提取方法，包括：步骤1、基于现有的IP地址定位数据库，计算每一定位数据库的权威度；步骤2、基于现有的IP地址定位数据库，计算每一定位数据库中定位数据的完整度；步骤3、根据步骤1和步骤2中的每一定位数据库的权威度和每一定位数据库中定位数据的完整度，确定定位数据的可信度；步骤4、根据定位数据的可信度，选取定位数据构建IP地域类特征知识库。
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公开(公告)号：CN106095928A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610409465.1
申请日：2016-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种事件类型识别方法及装置。该方法包括以下步骤：对训练集中所有文本进行分词、提取词性处理后训练词向量空间模型，提取文本的特征，将文本表示为特征向量；对于训练集进行事件类型聚类，训练带有类型聚类正则化项的神经网络模型；对于测试样本同样进行分析、提取词性处理，并利用已经训练好的词向量模型，得到特征表示；利用类型聚类正则化项的神经网络模型进行事件类别识别。借助于本发明的技术方案，能够利用同一群组中的类型共享信息来减轻标注数据不平衡带来的问题。
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