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公开(公告)号：CN113297934A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110512224.0
申请日：2021-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了检测互联网暴力有害场景的多模态视频行为分析方法，主要包括视频场景人物快速定位检测、视频场景行为判别、视频场景有害程度定性三个阶段，该方法在行为识别的基础上，将目标人物情绪、网络评论弹幕情绪作为判定维度，实现对特定有害场景的精准发现。
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公开(公告)号：CN110059181A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910202727.0
申请日：2019-03-18
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
Abstract: 本发明属于文本分类领域，具体涉及一种面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置，旨在为了解决有限数据情况下面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性不高的问题。本发明方法包括：获取待分类的第一短文本信息集合，并基于正向最大匹配分词和word2vec词向量表示技术进行预处理得到第二短文本信息集合；基于规则的分类方法、有监督的神经网络分类方法，对第二短文本信息集合进行二分类后进行短文本过滤，并基于同样的分类方法进行各短文本的第一、二级分类标签，基于半监督学习的标签传播方法进行各短文本的第三、四级分类标签。本发明在有限数据情况下保证了面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN105786991B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610089962.8
申请日：2016-02-18
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: 本发明公开了一种结合用户情感表达方式的中文情感新词识别方法和系统。其中，该方法包括获取输入文本；基于所述输入文本中词频大于第一预设阈值的字符串，构建候选新词集合；使用中文旧词词库对所述候选新词集合进行过滤；基于统计指标从过滤的候选新词集合中筛选新词，构建新词集合；其中，所述统计指标为构词能力、点互信息、灵活度和邻接熵；基于情感倾向点互信息，从所述新词集合中识别情感新词，构建初始情感新词集合；基于所述输入文本中涉及的用户的情感表达方式，从所述初始情感新词集合中筛选高置信度情感新词，并将其作为所识别的中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别的精度和灵活度的技术问题。
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公开(公告)号：CN105740236A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066957.5
申请日：2016-01-29
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: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2715 , G06F17/2775
Abstract: 本发明公开了一种结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统。该方法对于输入文本子句，基于情感词的作者写作特征和情感词的序列特征将文本子句表示为各种特征(如：字、词性等)的序列。然后，针对特征表示的文本子句，利用线性链条件随机场模型输出与文本子句对应的情感词标签序列。其中，线性链条件随机场模型基于包含传统情感词的文本训练得到。接着，基于文本子句中字的序列和情感词标签序列，利用有限状态自动机识别文本子句中的情感词，形成情感词集合。最后，利用中文旧词词库对情感词集合进行过滤，将未出现在中文旧词词库中的情感词作为中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别精度和召回率的技术问题。
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公开(公告)号：CN104601573A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510020365.5
申请日：2015-01-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/10 , H04L63/0236 , H04L67/02
Abstract: 本发明提出了一种Android平台URL访问结果验证方法及装置，面对背景技术中提到的安全威胁，可以快速、有效地获取URL访问过程信息，包括对URL链接的访问是否成功，判断Android浏览器应用是否具有网络代理能力等，也对能够成功访问的URL进行周期性测试。本发明通过图片对比、网络数据包分析来判断链接是否可用，提供必要的相应格式的分析报告供人工分析验证。可以广泛应用在Android应用程序信息安全自动化批量检测工具之中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117391072A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311173762.7
申请日：2023-09-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于遮挡语言模型的文本纠错方法、系统、设备及介质，能够通过无监督学习大量语料文本的方式，完成对文本的智能纠错，不需要人工标记的大量语料。本发明在不需要准备专门的平行语料的情况下完成中文文本纠错的任务，只需要提供大量中文语言的文本给语言模型自动进行训练即可，采用无监督学习大量语言文本的方式拓展了平行语料范围有限造成的局限性，不需要人工标记的大量语料。本发明采用遮挡语言模型的方式进行文本纠错，其过程中通过无监督学习大量语料文本的方式，完成对文本的智能纠错，应用于针对中文文本纠错的系统中，发现并纠错文本中在输入等过程中产生的错误。
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公开(公告)号：CN113688310B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110839324.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本公开涉及一种内容推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多媒体内容，确定多媒体内容的推荐度影响参数，推荐度影响参数包括互动热度和内容热度，互动热度用于表征针对多媒体内容的互动程度，内容热度用于表征多媒体内容所属的目标主题的受关注程度，基于推荐度影响参数，确定多媒体内容的目标推荐度，在目标推荐度大于或等于预设推荐度阈值的情况下，将多媒体内容推荐至目标用户。根据本公开实施例，提高目标用户对所推荐的多媒体内容感兴趣的可能性，从而提高内容推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN115187891A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210585640.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于频域信息与多任务学习的深度伪造视频鉴别方法，使用频域分析中的离散余弦变换，结合分块处理的方式保留部分RGB三通道图像的空间信息，得到频域特征作为输入数据；使用多任务学习的深度神经网络提取输入数据的特征，将Xception网络作为骨干网络模块，并设计基于反卷积运算的分割模块与基于特征融合的分类模块，将骨干网络模块与分割模块提取的特征融合；同时设计优化训练引导目标算法，将融合后的特征间关系转化为三维条件下的几何距离，通过优化训练引导目标算法完成多任务学习的深度神经网络模型的训练，得到深度伪造视频鉴别模型，完成深度伪造视频的鉴别。
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公开(公告)号：CN113608946A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110910834.6
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法，由三个步骤构成：步骤一，对大数据进行分析，通过时间、频次等多维度的信息，建立3σ模型，用于确定机器行为的访问时间频段，在机器行为的访问时间频段下，通过分组聚合等方式，归纳总结提取出基于机器行为的特征；步骤二，并通过查阅API文档、软件模拟复现、官方的RFC文档等方式对行为进行定义和命名，整合成一组完备的机器行为特征，完成基于特征工程机器行为识别工作；步骤三，对识别效果不佳的模型加入与其他行为存在交集的特征，去排除其他行为，以提高准确率。
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公开(公告)号：CN108470046B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810184478.2
申请日：2018-03-07
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: G06F16/9535 , G06F16/34
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。
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