基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法

    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

    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。

    一种视频分类方法及装置
    14.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109902202B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201910015462.3

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种视频分类方法及装置,用以解决相关技术中基于显著性引导的分类模型的分类性能较低的问题。该方法包括:提取待分类视频的关键帧;将所述关键帧输入预先根据训练集训练得到的双路神经网络模型,得到所述视频的分类结果以及所述视频的显著图,所述训练集中包括按照视频类型进行分类的视频以及视频显著图,所述双路神经网络模型包括一路用于对所述视频进行分类的第一子神经网络以及一路用于确定所述视频的显著图的第二子神经网络;将得到的所述显著图中置信度高于第一阈值的显著图加入所述训练集;使用所述训练集中的视频显著图重新训练所述第二子神经网络,得到更新后的双路神经网络模型。本发明有效提高了视频分类的性能。

    一种声学事件检测方法及装置

    公开(公告)号:CN110120230B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201910015466.1

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置,用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括:提取待检测的音频的目标特征,得到第一特征数据;将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型,得到第一似然概率以及第二似然概率,所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到,所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到;根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型,所述类型包括声学事件以及非声学事件;将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并;当合并后的音频持续的时长超过阈值时,确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。

    基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法

    公开(公告)号:CN113608946B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202110910834.6

    申请日:2021-08-10

    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。

    一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法

    公开(公告)号:CN116680419A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310955604.0

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,所述方法包括:获取待检测文本和历史浏览文本,待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本;对待检测文本进行实体关系抽取,得到待检测三元组;获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组,并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度,从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组,避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题,进一步提高的不良信息的检测精度。

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