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公开(公告)号：CN107153672A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710171926.0
申请日：2017-03-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于言语行为理论的用户交互意图识别方法及系统，所述用户交互意图识别方法包括：基于外部知识源构建行为标记语词典；根据所述行为标记语词典，自动标注用户在社交媒体平台上输入的在线文本的意图；利用自动标注语料训练基于特征的分类器对所述在线文本的意图进行分类识别，确定用户的交互意图类别。本发明基于言语行为理论的用户交互意图识别方法通过基于外部知识源构建对应不同意图类别的行为标记语词典，并基于行为标记语词典自动标注扩充语料和基于特征分类识别，能够有效识别社交媒体中的用户交互意图，识别准确度高，可用于商务智能、社情舆情、决策评估等领域的意图分析与识别，应用范围广。
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公开(公告)号：CN104320617A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410557880.2
申请日：2014-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全天候视频监控方法，该方法包括以下步骤：实时采集视频流，基于得到的视频流通过线采样获得多幅原始采样图样本，以及速度采样图样本；对于得到的速度采样图样本进行时空矫正；基于原始采样图和速度采样图，离线训练得到深度学习模型，所述深度学习模型包括分类模型和统计模型；利用得到的深度学习模型对于实时视频流进行人群状态分析。本发明对于不同环境、光照强度、天气情况以及摄像头角度均具有良好的适应性；对于大流量人群涌出等人群拥挤环境，可以保证较高的准确率；计算量小，可以满足实时视频处理的要求，能够广泛地应用于对于公交、地铁和广场等滞留人群密集的公共场所的监控和管理。
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公开(公告)号：CN103679215A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310746795.6
申请日：2013-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种计算机实现的视频监控方法，包括步骤：接收由摄像机捕获的视频数据；根据接收到的视频数据建立群体性行为模型；估计所述群体性行为模型的参数，获得场景中存在的多种人群行为；使用得到的群体性行为模型获得不同人群的行为特征集；对得到的行为特征集进行转换，并使用转换的行为特征集来针对每种人群行为得到统计的人数值。根据本发明的方法，摄像头角度设置具有普遍适用性，可以用于开放出入口人数统计；并且计算量小，可以满足实时视频处理的要求。
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公开(公告)号：CN114330321B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111666897.8
申请日：2021-12-31
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
IPC: G06F40/279 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种用户先验知识增强的文本风格迁移方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取用户先验知识数据，并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型；获取用户输入数据，并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中，生成与所述用户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示；获取用户关注领域表示，并结合所述目标文本内容表示和用户关注领域表示，生成目标文本内容。本发明不仅可以实现文本风格的转换，还提升了转换文本内容与用户要求的相关性。
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公开(公告)号：CN114618802B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210266769.2
申请日：2022-03-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院自动化研究所 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明提供一种GIS腔体作业装置与GIS腔体作业方法，GIS腔体作业装置包括：安装部，包括相互铰接的安装端以及连接端；运动感知部，设于所述安装部，所述运动感知部用于获取所述GIS腔体作业装置在GIS腔体内的位置；除尘部，设于所述安装部，所述除尘部用于吸附所述GIS腔体内的灰尘；视觉感知部，设于所述安装部，所述视觉感知部用于获取所述GIS腔体内的环境情况；清洁部，设于所述安装部，所述清洁部用于清洁所述GIS腔体；以及，控制单元，与所述运动感知部以及所述视觉感知部电连接。本发明提供的GIS腔体作业装置，有效提高了GIS腔体作业任务的执行效率，减少了人力的投入，降低了人工检修所带来的安全风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115345181A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210786892.7
申请日：2022-07-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/58 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种神经机器翻译模型的训练方法、翻译方法及装置，所述训练方法包括：构建神经机器翻译模型；将双语平行句对中的源语言句子和目标语言句子，以及知识图谱中每个三元组中的头实体和尾实体进行细粒度切分，得到标准源语言句子序列、标准目标语言句子序列以及知识图谱中每个三元组中的标准头实体‑关系序列和标准尾实体序列；将其输入编解码模块中预测得到目标语言句子序列以及尾实体序列；基于标准目标语言句子序列和预测的目标语言句子序列之间的交叉熵，以及知识图谱中每个三元组中的标准尾实体序列与预测的尾实体序列之间的交叉熵，共同训练该模型。本发明能够有效融合细粒度知识推断，提升神经机器翻译对于实体的翻译质量。
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公开(公告)号：CN108763319B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810396753.7
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/335 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体提供了一种融合用户行为和文本信息的社交机器人检测方法和系统。旨在解决现有技术手动选取特征、忽略社交媒体帖子之间的逻辑性和时序性以及忽略社交平台用户行为信息的问题，本发明的社交机器人的检测方法包括获取待检测社交媒体用户的历史网络数据和好友网络数据；基于上述数据得到用户文本特征向量、行为特征向量以及好友网络特征向量，并将其融合，得到待检测社交媒体用户的用户特征向量；对用户特征向量进行检测，输出检测结果。本发明的方法更加符合社交媒体自身的特性，从多个维度分析待检测社交媒体用户，提升了检测准确率。本发明的系统同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN109800431A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910062802.8
申请日：2019-01-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明属于计算机科学技术领域，尤其是涉及一种事件信息关键词提取方法、监控方法、及其系统和装置，旨在为了解决解决无监督方法提取关键词效果不稳定的问题。本发明提取方法对于获取的待监控的事件信息，基于多种关键词提取技术提取并优选一组相关性很强的关键词作为第一关键词组，而后基于关键词在时域的发展演化选出最新的热点词汇作为第二关键词组，再后对同一时间段内的同一事件的不同报道进行聚类，提取各聚类的关键词合并后作为第三关键字组，最后合并三个关键词组并选定最终的关键词组合。本发明提高了系统的稳定性，同时兼顾了时域及同一事件不同侧面的发展方向。
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公开(公告)号：CN114912434A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210495306.3
申请日：2022-05-07
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
IPC: G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/268 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种风格文本的生成方法及装置、存储介质、电子设备，其中，该方法包括：根据特征词和观点词构建句法模板；根据所述句法模板提取文本特征标签组合；确定目标风格文本的目标写作风格，将所述目标写作风格的风格参数作为生成条件嵌入Bert生成模型中，生成目标Bert语言表征模型；以所述文本特征标签组合为所述目标Bert语言表征模型的输入，生成与所述目标写作风格对应的条件文本。通过本发明，解决了相关技术采用网络模型生成的文本风格单一的技术问题，本方案可用于在信息传播过程中生成更多优质内容和个性化内容，提高文本的丰富度，提升传播影响力。
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公开(公告)号：CN109977227B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910205999.6
申请日：2019-03-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/12 , G06N3/00 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于信息分类领域，具体涉及了一种基于特征编码的文本特征提取方法、系统、装置，旨在解决文本特征提取中运算复杂度高、分类效率和精度低的问题。本发明方法包括：对获取的文本预处理，获得词候选特征序列；基于词候选特征序列，生成多个二进制编码；采用基因遗传算法筛选二进制编码，获得最优二进制编码；解码最优二进制编码获得最优词特征序列并输出。本发明将一系列候选特征转化为易处理的编码序列，并使用基因遗传算法的自动筛选功能，对特征进行最大化的全局最优挑选，能够有效地筛选出最小有效特征集。
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