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公开(公告)号：CN112000818A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010663328.7
申请日：2020-07-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/432 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向文本和图像的跨媒体检索方法及电子装置，提取一设定长度语音信息的g维MFCC特征，并将长度为m的g维MFCC特征转换为一维语音特征；对一设定文本进行编码，获取词级别文本表示，并将词级别文本表示中每一个词与一维语音特征进行拼接，得到语音引导文本特征；提取每一图片的区域特征，计算区域特征与语音引导文本特征的相似性分数，判断该图片是否包含设定语音信息及设定文本信息，得到检索结果。本发明利用语音信息的停顿信息，以及语音信息与图像和文本间的关联关系来提升图像-文本匹配任务的性能，建模了融合语音信息的文本特征表示，引入基于局部注意力机制的细粒度特征融合方式进行跨模态特征融合，提升图文匹配效果。
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公开(公告)号：CN109560966B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811466080.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法。本方法为：对于目标领域的网络图G，设置一目标函数，并对该目标函数进行求解，得到一社会传感器集合S；其中，社会传感器集合S中的每一社会传感器对应于该目标领域的网络中的一节点；将该网络中该社会传感器集合S对应的节点作为信息采集节点，然后根据各所述信息采集节点采集的信息识别该网络中的级联信息。本方法重点在于区别对待网络中不同重要性的级联信息，减弱重要性低的级联信息对方法的影响，从而使用高效利用网络中的社会传感器更快、更全的发现重要的级联信息。
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公开(公告)号：CN110399261A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910508755.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于共现图的系统告警聚类分析方法。本方法为：1)利用历史系统告警信息构建通用共现图；根据通用共现图中节点之间的距离将各系统告警信息聚为若干故障簇，并为每一故障簇设置一生命周期；2)对于一新产生的系统告警信息a，计算系统告警信息a与处于生命周期内的各个故障簇之间的距离；当系统告警信息a与一故障簇的距离小于设定阈值时，则将系统告警信息a加入到该故障簇中，否则为该系统告警信息a新建一个故障簇；3)在过去的一设定时间段内如果有新的系统告警信息纳入一故障簇，则维持该故障簇处于生命周期内，否则删除对应的故障簇。本发明能更准确得将有内在联系的系统告警聚到同一故障簇中。
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公开(公告)号：CN109560966A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811466080.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法。本方法为：对于目标领域的网络图G，设置一目标函数，并对该目标函数进行求解，得到一社会传感器集合S；其中，社会传感器集合S中的每一社会传感器对应于该目标领域的网络中的一节点；将该网络中该社会传感器集合S对应的节点作为信息采集节点，然后根据各所述信息采集节点采集的信息识别该网络中的级联信息。本方法重点在于区别对待网络中不同重要性的级联信息，减弱重要性低的级联信息对方法的影响，从而使用高效利用网络中的社会传感器更快、更全的发现重要的级联信息。
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公开(公告)号：CN103745002B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410035139.X
申请日：2014-01-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于行为特征与内容特征融合的水军识别方法及系统，其方法为，采集包括用户行为特征和内容特征的原始数据；利用马尔可夫链蒙特卡罗随机模型进行行为特征维度和内容特征维度的融合，组成用户特征向量；利用用户特征向量进行DBN模型训练，得到DBN模型；对DBN模型进行检测，判断检测结果是否达到预定标准，如果是则结束；否则根据检测结果生成相应的调节命令，分别调节特征融合阶段和DBN模型训练阶段的相关参数；在DBN训练过程中根据识别准确率不断优化行为特征与内容特征的比例分配，具体特征的选取，以及对DBN模型训练过程中迭代次数的调整，达到较优的训练效果，最终提高识别准确率和识别方法的自适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103729678B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310681479.5
申请日：2013-12-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于改进DBN模型的水军检测方法，具体包括以下步骤：步骤1：采用已分类数据集对原始DBN深度信念网络模型进行训练和检测，构成改进DBN深度信念网络模型；步骤2：将待分类数据集中的数据输入改进DBN深度信念网络模型进行分类，完成对水军用户的识别。本发明结合DBN深度信念网络和PSO粒子群算法对“苍蝇水军”进行识别，然后构造DBN模型，用已分类数据集对模型进行训练，最后用得到的模型对待分类用户数据进行分类，即实现了“苍蝇水军”的识别。该方法是对BP神经网络算法的改进，既可以保证较高的判定准确率，又具有较短的训练时间，且不易陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN104281882A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410472689.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06Q50/01 , G06F16/958
Abstract: 本发明提供了基于用户特征的预测社交网络信息流行度的方法，该方法包括：获取社交网络中的用户数据和信息数据；从用户数据中提取部分用户属性特征及用户行为特征；根据用户属性特征和用户行为特征将用户数据进行分类；根据信息数据及用户的类别，得到信息数据对应的用户传播特征；根据用户传播特征得到社交网络信息流行度预测模型，采用预测模型对信息流行度进行预测。本发明提供的基于用户特征的预测社交网络信息流行度的系统，包括获取模块、特征提取模块、分类模块、处理模块、预测模型模块及预测模型。本发明结合用户行为特征的特点，更加准确地预测社交网络的信息传播，解决热点发现滞后、信息推送以及网络舆情监测实时性难以保证的问题。
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公开(公告)号：CN115640850A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211110959.1
申请日：2022-09-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06N5/022 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的自动化知识点识别方法与装置。本发明自行构建了计算机网络学科的数据集用于模型的训练与验证，以实现知识点分类的目的，并通过增强模型表现的训练方法提升模型在知识点分类任务中的表现；在对抗训练的基础上，在模型的训练过程中添加了对比学习的过程，能够通过学习样本的深层语义对模型的样本空间中各特征维度进行更深层次解释，以拓展样本空间中各维度表达的信息；通过在模型的训练过程中使用对比学习的方法，能够有效拉近相同知识点的句子在模型特征空间的距离，同时拉远不同知识点在特征空间中的距离，以提升模型表现。
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公开(公告)号：CN115114930A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210554500.4
申请日：2022-05-19
Applicant: 北京理工大学 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于序列到森林的非连续实体识别方法，为了更好地刻画实体内部组块之间的依赖性，使用森林结构建模文本中实体集；采用基于神经网络的“编码器‑解码器”生成框架，实现序列到森林的生成过程；在编码器端，首先采用基于Transformer的编码器捕获文本中每个词的全局依赖特征，然后再使用卷积神经网络进一步捕获词的局部依赖特征；在解码器端，设计了基于“便签”机制的注意力模块，可捕获每个解码时刻的输出与输入之间的语义关联性。本发明的有益效果是：可保证实体间的无序性以及实体内部的有效性，可有效捕获实体组块之间的关联性，可有效提高模型对非连续实体的识别能力，可适应于连续实体识别的场景。
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公开(公告)号：CN110362817A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910480857.0
申请日：2019-06-04
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向产品属性的观点倾向性分析方法及系统。该方法主要包括：面向互联网产品评论数据集的预训练词嵌入模型；生成依赖产品属性的深层语义表示；基于词语空间信息和交互式注意力网络的识别影响产品属性观点倾向性的语义信息；面向产品属性的句子级观点倾向性分类器实现。另外实现了基于上述技术的面向产品评论的观点信息检索系统。本发明运用深度学习技术手段设计了依赖产品属性的深层语义表示，运用文本序列中词语的空间信息和交互式注意力网络，实现了面向产品属性的句子级观点倾向性分析方法，并运用上述相关技术实现了面向产品评论数据集的产品属性观点信息检索系统，提高了用户兴趣点(产品及产品属性)的观点信息精准查询。
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