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公开(公告)号：CN111966895A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010788085.X
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/958 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及一种基于Watson对话服务的电影问答系统构建方法、装置及系统。该电影问答系统构建方法的步骤包括：利用爬虫从HTML源码中爬取电影信息，并以“实体—属性—值”的三元组的格式存储；建立Watson问答系统基本模型；在Watson问答系统基本模型中构建包含三元组各实体的节点；在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答。本发明通过爬虫获取具体领域的结构化数据作为后端数据，对表示电影数据的三元组进行包装和重构，将其自动表示为Watson可识别的节点形式，并在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答，据此实现了电影问答系统，可以向用户给出完整正确的答案。
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公开(公告)号：CN111275603A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010064850.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于风格转换的安全图像隐写方法与电子装置，将一秘密信息、一内容图片与一风格图片输入一第一卷积网络，生成一载密图片。本发明直接利用神经网络技术生成载密图片，隐藏了载体图片与载密图片的对应关系，将秘密信息直接隐藏进风格纹理中，从而实现秘密信息的安全传输；克服对载体图片尺寸的限制，增加方法的通用性。
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公开(公告)号：CN106484767B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610809600.1
申请日：2016-09-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种跨媒体的事件抽取方法。本方法为：设置种子事件特征库及所需的知识数据；从可信新闻源中采集新闻网页，并提取新闻文本及元数据信息；从每则新闻文本中抽取事件要素信息，生成一初始事件集合；计算初始事件各要素在事件刻画中的重要程度，生成事件初始概要框架；基于事件初始概要框架中的各要素搜索社交网络消息文本，生成候选消息集合；根据候选消息的概要框架与事件概要框架的相似度对候选消息进行过滤，得到初始事件对应的消息队列；将事件初始概要框架中的事件要素和消息队列中存在而初始概要框架中不存在的事件要素生成完备事件数据。本发明能够在海量跨媒体数据环境中实现重大事件的精确抽取。
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公开(公告)号：CN111275603B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010064850.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于风格转换的安全图像隐写方法与电子装置，将一秘密信息、一内容图片与一风格图片输入一第一卷积网络，生成一载密图片。本发明直接利用神经网络技术生成载密图片，隐藏了载体图片与载密图片的对应关系，将秘密信息直接隐藏进风格纹理中，从而实现秘密信息的安全传输；克服对载体图片尺寸的限制，增加方法的通用性。
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公开(公告)号：CN114462379A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110265366.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/205 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种改进的基于事件演化图的脚本学习方法和装置。该方法包括：利用由具体事件链构成的具体事件网络构建抽象的事件演化图；挖掘事件演化图中蕴含的事件演化知识，以学习上下文事件和候选事件的初始嵌入表示；将上下文事件和候选事件的初始嵌入表示输入双向LSTM网络，得到上下文事件和候选事件的更新后的嵌入表示，其中包含事件链的时序信息以及事件演化图中蕴含的事件演化知识；利用更新后的嵌入表示对上下文事件和候选事件进行相似度计算，得到每一个候选事件的相似度得分，将相似度得分概率化，选择概率最高的候选事件作为最终预测的事件。本发明对于脚本事件预测具有较高的准确度，能够用于隐私窃取攻击事件预测等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111949877A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010816756.9
申请日：2020-08-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种个性化兴趣点推荐方法及系统。本方法包括：1)根据用户及兴趣点的历史签到信息，获取用户集合、兴趣点集合和每个用户兴趣点集合；2)将每个兴趣点信息进行编码得到兴趣点向量；3)根据兴趣点签到时间信息，编码得到对应用户的时间特征向量；4)根据兴趣点签到天气信息，编码得到对应用户的天气特征向量；5)根据兴趣点签到信息，编码得到对应用户是空间特征向量；6)根据用户的上述向量，得到对应用户兴趣点矩阵；7)根据用户兴趣点矩阵训练LSTM-Autoencoder模型，对签到序列进行修正，得到用户兴趣点访问偏好；8)根据目标用户的兴趣点访问偏好，给定时间信息、天气信息，向目标用户进行兴趣点推荐。
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公开(公告)号：CN102571335B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201010586221.3
申请日：2010-12-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种双因素数字签名方法：服务器产生待签名数据，并产生与待签名数据存在一一对应关系的验证数据，将验证数据呈现给用户，将待签名数据发送给用户所使用的客户端；客户端要求并接收用户输入的验证数据，将验证数据与待签名数据进行合并后发送给数字签名设备；数字签名设备对合并后的数据进行数字签名，并将签名后的数据返回给客户端，客户端将签名后的数据进一步返回给服务器；服务器验证签名正确且其中的待签名数据和验证数据对应，确定本次签名有效，否则，确定本次签名无效。本发明同时公开了一种双因素数字签名系统、一种服务器以及一种客户端。应用本发明所述的方法、系统和装置，能够确保数字签名的安全性，且便于实现。
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公开(公告)号：CN119558308A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411501842.5
申请日：2024-10-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/211 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06F16/334
Abstract: 本发明涉及一种面向开放世界稀疏语料的少样本属性抽取方法和系统。该方法首先应用无监督元模式抽取方法来指导序列到序列生成模型的训练，从而降低训练集的稀疏性；然后，设计了“生成后过滤”流程，以从输入语料中抽取所有有价值的属性三元组；使用束搜索来获取多个候选项，并通过筛选模块从候选项中选出高质量的属性三元组。此外，本发明还提出了一个名为OSN‑515的基准数据集，以帮助评估从稀疏语料库中抽取开放世界少样本属性的效果。实验结果表明，本发明的框架明显优于基线框架，消融研究证明了模型各部分的有效性。
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公开(公告)号：CN117711071A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311541355.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer架构的伪造人脸检测方法及装置。所述方法包括：构建人脸数据集；对原始图片进行数据增强；将原始图片作为教师网络的输入，将增强图片作为学生网络的输入，并基于学生网络的预测结果与ground truth之间的差距，以及教师网络与学生网络对图片中不同人脸区域的预测结果之间的差距，来训练学生网络，以得到预训练学生网络；将所述原始图片分别作为教师网络和预训练学生网络的输入，并基于教师网络与预训练学生网络对该原始图片的预测结果之间的差距，来训练预训练学生网络，以得到训练后的学生网络；基于训练后的学生网络，获取待检测图片的人脸预测结果。本发明可以降低模型的参数需求与计算量，提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111966895B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010788085.X
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/958 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及一种基于Watson对话服务的电影问答系统构建方法、装置及系统。该电影问答系统构建方法的步骤包括：利用爬虫从HTML源码中爬取电影信息，并以“实体—属性—值”的三元组的格式存储；建立Watson问答系统基本模型；在Watson问答系统基本模型中构建包含三元组各实体的节点；在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答。本发明通过爬虫获取具体领域的结构化数据作为后端数据，对表示电影数据的三元组进行包装和重构，将其自动表示为Watson可识别的节点形式，并在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答，据此实现了电影问答系统，可以向用户给出完整正确的答案。
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