一种基于bert和字词向量结合的中文命名实体识别方法

    公开(公告)号:CN115310448A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210957084.2

    申请日:2022-08-10

    Abstract: 一种基于bert和字词向量结合的中文命名实体识别方法,通过对语言模型进行预训练和微调操作提升模型的向量表征能力,之后将bert形成的字向量和Word2vec形成的词向量进行拼接并使用BiGRU和IDCNN双通道神经网络模型提取特征,加入词性特征后有效提高命名实体识别效果。充分挖掘文本的语义信息,充分提取字的上下文信息,从而产生高效的字向量表示;增强字向量的表征能力,解决短文本上下文中单个字语义信息提取不足的问题,最终提高识别准确率;能够解决循环神经网络丢失局部信息的问题,能够提取到更多重要的特征信息;可以使重要特征赋予更高的权重从而提取更重要的特征以提高最终的识别性能;能够提高实体分类效果,更好的识别实体的类别从而提高实体识别准确率。

    一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法

    公开(公告)号:CN114757265A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210296385.5

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法,通过孤立森林算法解决了MOOC数据无标签的问题,对数据进行了初步的标注,为后续的监督学习算法提供了可供其训练的标签数据集,降低了人工标注的成本;监督学习算法LightGBM解决了无监督学习算法检测效果欠佳的问题,进一步提高了异常检测的精确度。无监督的孤立森林算法与有监督的LightGBM算法相结合的模型,提高了对MOOC在线学习课程学习者作弊行为的检测效率和精度,能够提高课程的总体学习效果以及学习效率。

    一种基于流的DDoS攻击与闪拥事件检测方法

    公开(公告)号:CN109194608B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN201810795131.1

    申请日:2018-07-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于流的DDoS攻击与闪拥事件检测方法,所应用的流检测方法结合了基于香农熵、广义熵改进的‑熵以及流多维特征,方法包括:通过分析多种类型的DDoS攻击以及闪拥事件特点,打造多类型的DDoS攻击与闪拥事件流量;打造的流量在SDN网络中都会产生SDN独有的流表信息;引入基于香农熵、广义熵改进的‑熵,增大不同数据之间的信息距离,有利于尽早发现攻击行为;通过获取交换机中流表的多维数据,如协议类型、流生存时间、源/目的IP的香农熵、广义熵、‑熵等,进行特征提取;将不同类型DDoS攻击流量、闪拥事件流量以及正常流量进行分类,即多分类,对比SVM、KNN等分类方法的检测准确率;调节‑熵的可调参数α的值,结合最优分类器获取最优的多分类准确率。本发明利用SDN网络独有的流表功能并结合‑熵,攻击发生时能及时检测出来,并降低闪拥事件的误报率。

    一种基于弱可信数据的跨社群潜在人物关系分析方法

    公开(公告)号:CN109492027B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201811310355.5

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明提出一种基于弱可信数据的跨社群潜在人物关系分析方法,该方法不依赖人物属性标签无监督实体识别方法抽取出实体,使用层次结构来测量不同属性社群下用户节点的相似度,构建多层图来编码结构相似性,为节点生成由多重身份特征的用户根据不同特征聚类形成的结构性网络关系图,从而发现网络上无关联而现实中可能相似的潜在人物关系。此外,该方法基于用户相关系数算法,在发现无直接边相连的两个用户节点潜在关系具有明显的优势,准确率高。

    一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统

    公开(公告)号:CN106570631B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN201610960560.0

    申请日:2016-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统,包括:1)P2P网络借贷平台数据的获取;2)数据预处理,清洗不相关的平台数据;3)选取合适时间窗,细粒度划分P2P网络借贷平台的运营周期;4)对于P2P网络借贷平台提供一些离散化的数据进行分组量化,如分组平台上借款人的年龄分布;5)通过计算信息增益的方法,提取信息增益较大的特征;6)建立特征系数与相对应的权重系数之间的方程组,并求解,得到每个对应属性的权重系数;7)通过步骤6)所得到的权重系数,求解借贷平台在每个时间窗内的运营风险指数,并观察在一段时间内,平台的风险指数的变化情况。本发明能给平台运营者有效提示,调节管理措施,具有广泛的技术和市场应用价值。

    针对十字路口场景的行人检测方法

    公开(公告)号:CN110046601A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910332848.7

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明揭示了一种针对十字路口场景的行人检测方法,包括如下步骤:S1、准备并整理十字路口场景的训练样本集合,所述训练样本集合包括正样本集和负样本集;S2、利用平均背景模型算法建立十字路口场景的背景模型;S3、使用训练样本,训练得到各个部位的分类器;S4、利用行为知识空间算法,将各个部位的分类器进行组合,形成最终的分类器;S5、向模型中输入待检测图片,完成对待检测图片中行人的检测识别。本发明通过对基于整体特征的算法以及基于多部位的算法的融合,再加上利用场景的相似性提出背景建模的预处理,为十字路口场景下的行人检测提出了一种快速可行且效果良好的方案。

    一种基于流的DDoS攻击与闪拥事件检测方法

    公开(公告)号:CN109194608A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810795131.1

    申请日:2018-07-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于流的DDoS攻击与闪拥事件检测方法,所应用的流检测方法结合了基于香农熵、广义熵改进的-熵以及流多维特征,方法包括:通过分析多种类型的DDoS攻击以及闪拥事件特点,打造多类型的DDoS攻击与闪拥事件流量;打造的流量在SDN网络中都会产生SDN独有的流表信息;引入基于香农熵、广义熵改进的-熵,增大不同数据之间的信息距离,有利于尽早发现攻击行为;通过获取交换机中流表的多维数据,如协议类型、流生存时间、源/目的IP的香农熵、广义熵、-熵等,进行特征提取;将不同类型DDoS攻击流量、闪拥事件流量以及正常流量进行分类,即多分类,对比SVM、KNN等分类方法的检测准确率;调节-熵的可调参数α的值,结合最优分类器获取最优的多分类准确率。本发明利用SDN网络独有的流表功能并结合-熵,攻击发生时能及时检测出来,并降低闪拥事件的误报率。

    一种面向SDN的入侵防御系统和方法

    公开(公告)号:CN105429974B

    公开(公告)日:2018-09-11

    申请号:CN201510763337.2

    申请日:2015-11-10

    Abstract: 本发明公开了一种面向SDN的入侵防御系统和方法,该系统部署在SDN网络中的控制器之上,并负责监控多台交换机,每台交换机可以被多个入侵防御系统监控。由一个主入侵防御系统控制多个从入侵防御系统来监控整个网络。本发明系统包括入侵防御控制器模块、检测模块和分片器模块。入侵防御控制器配合检测模块中的决策器实现细粒度的入侵防御功能。本发明可以实现入侵防御系统不固定位置的灵活部署,降低部署成本;多个入侵防御系统协调工作,提高了入侵防御系统的整体利用率;准确和高效的检测方法,保证了网络的安全性,不会造成网络拥塞,具有广泛的技术和市场应用价值。

    基于切片卷积的语音情感识别方法

    公开(公告)号:CN107358946A

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201710428283.3

    申请日:2017-06-08

    Abstract: 本发明公开了基于时间切片的语音情感识别方法,该方法包括如下步骤:步骤1:语音等长补全,设置一个声音的最大时常,采用白噪声将读入的语音信号进行时间补足;步骤2:语音信号切片,对上述步骤1所得的声音信号进行切片,即:时间等长切片和语音包络单元切片等;步骤3:语音片段时频分析,采用时频分析工具;步骤4:序列重构;步骤5:情感标记;步骤6:图像特征提取;步骤7:情感训练;步骤8:语音情感识别,对新输入的语音信号,采用上述步骤1到步骤6的方法得到情感特征集,然后输入到上述步骤7所得的情感分类模型中,最终得到当前语音的情感类型。该方法采用利用时间切片卷积和深度学习对语音情感进行分类,很好地提高了识别效率。

    基于多层加密二维码的物流个人信息隐私保护系统

    公开(公告)号:CN104933371A

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201510301103.6

    申请日:2015-06-04

    CPC classification number: G06F21/6245 G06K19/06037

    Abstract: 本发明公开了一种基于二维码多层加密技术的物流过程中个人信息的隐私保护系统。本发明结合二维码加密技术及分层提取技术,旨在解决物流平台个人信息泄露问题。所属的隐私保护系统主要包括以下几个模块:寄件服务部的二维码分层加密打印模块、物流中转过程中的分层二维码解密信息提取扫模块、物流配送端的个人信息验证模块。本发明实现了物流信息查询认证机制,解决物流单号查询存在的地址信息泄露与加密后无法查询的矛盾。

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