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公开(公告)号：CN111859979A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010549940.1
申请日：2020-06-16
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: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/953 , G06N3/04
Abstract: 本申请涉及一种讽刺文本协同识别方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取待处理文本，待处理文本来自于社交媒体网络平台；提取待处理文本的语义特征信息和主题特征信息，语义特征信息用于表征待处理文本与讽刺类型的关联关系，主题特征信息用于表征待处理文本体现的讽刺主题；根据第一神经网络模型对语义特征信息和主题特征信息的识别结果确定待处理文本的文本类型，并确定待处理文本的主题标签。本申请利用表征语义情感的特征和表征讽刺主题的特征对待处理文本进行协同识别，既确定是否带有讽刺含义，在具备讽刺含义的情况下还同时识别出体现讽刺的主题，实现有主题区分度的文本语义表示，有效提高了讽刺识别的准确率和解释性。
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公开(公告)号：CN111857983A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010355882.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式数据采集任务调度方法，其包括：获取待处理任务；对待处理任务分类得到多个周期性重复任务；记录每个周期性重复任务在前n次执行中每次执行的起止时间点；计算每个周期性重复任务在前n次执行中的平均间隔时长 每个周期性重复任务下一次执行的起始时间点，确定多个周期性重复任务的下一次执行顺序；记录每个任务执行器的负载；向多个任务执行器分别发送任务请求信号，并接受各个任务执行器的反馈信号；向接受到的第一个反馈信号对应的任务执行器发送需要最先执行的周期性重复任务。本发明还公开了一种基于分布式数据采集任务调度装置。本发明能够使得分布式系统执行任务时取得最优效果，运行更加稳健。
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公开(公告)号：CN106557552B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201610958001.6
申请日：2016-10-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种网络话题热度预测方法。它包括话题检测、热度预测建模、预测热度值计算三个步骤。话题检测部分负责从网络数据中获取与用户给定话题关键词相关的话题数据。预测建模部分按照用户设定的时间粒度大小统计话题检测结果中每个时间段内的话题热度值，并计算高斯过程模型关于话题热度统计时间点的协方差矩阵，构建基于高斯过程的预测模型。预测热度值计算部分针对用户给定的预测时间点，利用构建的高斯过程模型计算话题在给定时间点的热度值。本发明综合利用信息检索技术、分类技术进行话题检测，利用高斯过程模型来进行话题热度预测，提高了话题预测的实用性和有效性。
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公开(公告)号：CN111047448A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911392756.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了多通道数据融合的分析方法，包括：根据恶意数字货币地址为种子，从暗网中爬取交易数据，所述交易数据包括交易地址及交易内容；将具有相同身份标识的交易地址的交易内容合并；结合区块链交易流分析和明网数据分析，对交易地址的身份标识进行信息补充。本发明还提供了多通道数据融合的分析装置。本发明通过对互联网和暗网信息进行关联分析，能有效弥补主被动分析方法的问题。
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公开(公告)号：CN110443476A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910667446.2
申请日：2019-07-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配方法，其特征在于，包括：对标注员往期标注任务进行评分，并按任务完成时段及按任务类型将综合分数存储于标注员人物库中；根据待分配任务的类型和任务发布时间所属时段检索标注员人物库，筛选综合分数高于预定阈值的标注员，并从中选出已分配任务量最少的标注员，向其下发待分配任务。本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配系统。本发明在任务分配时综合利用标注员评价结果，根据知识库类型、业务方向、标注效果等维度建立任务分配策略，将新的标注任务自动分配给合适的标注员，提升任务分配的效率及知识标注的整体质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110209815A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910435240.7
申请日：2019-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天润基业科技发展股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种卷积神经网络的新闻用户兴趣挖掘方法：步骤一：定义兴趣标签；步骤二：训练数据构造；步骤三、词向量的语料收集与词向量训练；步骤四、构造word到token和token到word的映射，得到映射表；步骤五、在映射表基础上，对原始文本进行转换；步骤六：加载预训练好的词向量文件，构造一个词典词汇数量vocab_size*词向量维度embedding_size大小的矩阵；步骤七：将带有兴趣标签的微博文本数据接入到分类模型训练。本发明实现了一种自动构造新闻用户兴趣标签的方法，通过构建一个结合连续的语义特征CNN卷积神经网络作为兴趣文本分类器，对用户的新闻评论进行兴趣分类，得到用户的兴趣。
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公开(公告)号：CN106126606B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610453319.9
申请日：2016-06-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种短文本新词发现方法。本方法为：1)从当前短文本中提取一字符串s，计算该字符串s的对称条件概率SCP(s)以及该字符串s的左邻熵HL(s)和右邻熵HL(s)；2)取左邻熵HL(s)和右邻熵HL(s)的较小值，记为BE(s)；3)计算该字符串s的成词概率Prword(s)，根据Prword(s)的值确定词s是否为新词。本发明大大提高了新词发现的准确率。
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公开(公告)号：CN110083699A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910202638.6
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: 本发明提出了一种基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法，包括：获取特定主题设定时间段的新闻文章数据，用Pandas进行数据清洗后按照设定时间长度进行顺次分组，获取按时间顺序排列得到新闻流行度序列；依据所述新闻流行度序列，从第一个流行度开始依次按照采样长度为w的连续序列作为输入样本，并采样其之后一期的数据作为输出样本，构建训练样本集；随机从训练样本集中选择训练样本对基于LSTM网络的新闻流行度预测模型进行训练，并采用Pearson相关系数进行关联性分析删除不良的训练样本，循环训练过程至训练结束。本发明可以获得用来对无趋势性、无季节性及非线性新闻流行度进行较高准确率预测的新闻流行度预测模型。
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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：CN109388768A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811008673.6
申请日：2018-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于附加分支处理服务的采集方法和系统，包括：获取采集任务，该采集任务具有多个处理步骤和分支号；依次执行该采集任务中的处理步骤，并在每一个处理步骤执行前，根据该分支号判断是否调用该附加分支处理服务，若是，则通过调用该附加分支处理服务执行附加处理流程，并替代将要执行的处理步骤，否则执行将要执行的处理步骤。由此，本发明采用附加分支的技术，能够应对信源的各种复杂情况。且针对附加分支单独开发，容易崩溃的情况，采用服务化方法执行附加分支，并且附加分支运行器可以在崩溃自动重启，可以避免附加分支崩溃带来的采集器崩溃问题。
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