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公开(公告)号：CN114330321A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111666897.8
申请日：2021-12-31
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: G06F40/279 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种用户先验知识增强的文本风格迁移方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取用户先验知识数据，并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型；获取用户输入数据，并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中，生成与所述用户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示；获取用户关注领域表示，并结合所述目标文本内容表示和用户关注领域表示，生成目标文本内容。本发明不仅可以实现文本风格的转换，还提升了转换文本内容与用户要求的相关性。
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公开(公告)号：CN113221542A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110348599.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法，属于自然语言处理技术领域；本发明通过结合字粒度与词粒度级别的校对模型，以期能够利用不同粒度级别的信息。字粒度模型采用集成规则生成候选集与Bert筛选的方法，词粒度采用传统方法，先构建候选集，然后使用N‑Gram模型计算句子困惑度取最佳候选。另外该方法还解决了多字少字等错误类型问题。实验结果验证了该方法能有效提高检错纠错的召回率，有效提升校对模型性能。对比现有技术，本发明规避了字粒度校对模型和词粒度校对模型带来的局限性，基于多粒度融合与Bert筛选通过两种粒度有效结合不同层次信息，通过N‑Gram LM打分与Bert进行筛选，能够有效提高错误的召回率和校对的准确率。
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公开(公告)号：CN119669939A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411761212.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2431 , G06Q50/00 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了社交网络账号状态判定方法，包括：S1：获取目标账号的状态数据；S2：从所述状态数据中提取账号基本信息、账号粉丝信息和账号发言信息；S3：将所述账号基本信息、所述账号粉丝信息和所述账号发言信息与预设条件比较，根据比较结果确定所述目标账号的状态。本发明还公开了判定装置。本发明能够较准确地进行社交网络账号状态的判断。
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公开(公告)号：CN114330321B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111666897.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/279 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种用户先验知识增强的文本风格迁移方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取用户先验知识数据，并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型；获取用户输入数据，并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中，生成与所述用户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示；获取用户关注领域表示，并结合所述目标文本内容表示和用户关注领域表示，生成目标文本内容。本发明不仅可以实现文本风格的转换，还提升了转换文本内容与用户要求的相关性。
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公开(公告)号：CN118503420A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410583474.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及一种立场分析方法、装置、电子设备及存储介质。其中，立场分析方法包括：获取待处理文本以及待处理文本对应的词语集合和词语集合中每个词语的词频；基于每个词语的词频计算每个词语对应的互信息值，并根据互信息值确定待处理文本对应的多个主题短语；计算多个主题短语与待处理文本之间的关系矩阵；基于关系矩阵对待处理文本的每个主题短语的立场进行分析，得到每个主题短语对应的立场分析结果，由此，能够通过确定多个主题短语与待处理文本之间的关系矩阵，根据关系矩阵对每个主题短语进行立场分析，得到主题短语对应的立场分析结果，避免了立场分析模型难以泛化的问题，提高了待处理文本对应的主题短语的立场分析结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410403A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410654244.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/241 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及互联网信息处理技术领域，尤其涉及受雇网络写手的识别方法、装置、计算机设备及存储介质；方法包括：在获取到网络用户和各网络用户之间的关联关系后，以网络用户为节点，以关联关系为边构建了第一知识图谱，并将第一知识图谱输入至预训练的图神经网络模型中，最终得到各网络用户分别对应的类别标签，完成对网络用户的识别；在利用图神经网络模型对各网络节点进行识别时，将网络节点之间的关联关系以及与各网络节点相邻的节点信息也考虑进去，使得最终得到的类别标签具有更高的准确性，相较于当前仅根据用户信息对网络用户进行识别的方式，根据本方案识别方法得到的识别结果具有更强的说服力。
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公开(公告)号：CN116992300A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310538489.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/22 , G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本公开涉及一种可解释性的社交机器人检测方法、装置、设备及存储介质。本公开通过获取社交图中各用户节点的节点特征向量以及不同用户节点之间构成的边的权重，针对待解释节点，通过领域聚合得到待解释节点的嵌入向量，进而通过社交机器人检测模型对待解释节点的嵌入向量进行处理，以预测待解释节点为社交机器人的第一概率；从而基于第一概率，可以确定社交图中任一用户节点对待解释节点的预测结果的节点贡献度，表示任一用户节点对于待解释节点预测结果的影响程度，并且可以确定待解释节点的嵌入向量中的任一特征对待解释节点的预测结果的特征贡献度，表示任一特征对于待解释节点预测结果的影响程度，解决社交机器人检测的解释性差的问题。
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公开(公告)号：CN111581370B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010310036.5
申请日：2020-04-20
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: G06F16/335 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/242 , G06Q10/0637 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估方法，包括：步骤一、收集各通道的流数据；步骤二、量化流数据对于目标事件的敏感值和情绪标签；步骤三、基于敏感度和影响力量化得到主体指标值；步骤四、基于敏感消息数、各类情绪标签对应的消息数，量化得到内容指标值；步骤五、基于每日的消息数、用户数、群组数，量化得到传播指标值；步骤六、基于主体指标值、内容指标值、传播指标值，量化得到各通道的综合热度值，并计算得到目标事件当日的总热度值。本方法建立了普适的网络舆情热度评估指标体系，评估结果更准确全面。本发明还公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估装置，本装置对网络舆情热度的评估更准确全面。
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公开(公告)号：CN113268673A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110443364.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F40/253 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法，包括：从互联网获取信息文本；将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中，应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词；其中，所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型，所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析，获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息，这样就可以对关键词信息进行标注或分类，最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。
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公开(公告)号：CN112668316A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011290565.X
申请日：2020-11-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/258 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种word文档关键信息抽取方法，其包括：步骤一、获取源word文档，遍历word文档的段落，对于任一段落，判断段落是否具有模板样式属性，若具有模板样式属性，则进入步骤二，否则进入步骤三；步骤二、根据段落的模板样式属性获取段落信息类别，并与预设的待抽取关键信息类别列表进行匹配，将段落抽取并输入至输出文件一中所属信息类别对应的区域；步骤三、基于预设的神经网络模型识别段落的信息类别，并与预设的待抽取关键信息类别列表进行匹配，将段落抽取并输入所属信息类别对应的区域。本发明利用了word文档中的模板样式属性的信息，从而极大地提高了word文档抽取关键信息地效率。
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