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公开(公告)号：CN118245992B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410662711.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种联邦学习激励方法及系统，该方法包括：联邦学习平台发布任务发起方发起的联邦学习任务；接收用户提交的参与任务申请；对所述用户进行身份认证；对通过身份认证的用户通过区块链上存储的数字身份信息以及信誉评分确定是否允许所述用户参与所述联邦学习任务；如果允许，则将所述用户作为任务参与方添加至私有通道，以使任务参与方进行联邦学习建模训练；在联邦学习结束后，根据区块链上的智能合约向所述任务参与方发放任务奖励。利用本发明方案，可以为联邦学习参与方提供准确有效的激励机制，提升数据持有者参与联邦学习的动力，进而提升联邦学习模型的准确性。
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公开(公告)号：CN118195031A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410492787.1
申请日：2024-04-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种可信联邦学习方法、装置及系统，该方法包括：共识节点接收客户端发送的本轮次节点训练的梯度密文；对梯度密文进行交叉验证并聚合，生成更新模型；将更新模型添加到区块链网络的新区块中，并向下一轮次参与节点训练的客户端广播新区块信息。利用本发明方案，可以降低联邦学习对中心服务器的依赖性，避免中心服务器的单点故障导致训练失败的问题。
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公开(公告)号：CN117892735A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288968.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Inventor： 余楷 , 梁正华 , 邹蕾 , 秦舒浩 , 吴越 , 肖书芹 , 董厚泽 , 谢真强 , 苑建坤 , 代杨 , 夏道勋 , 冯夫健 , 赵林畅 , 申林 , 石睿 , 张燕 , 武晓 , 余正涛 , 黄于欣 , 郭宗余 , 郭宗智 , 韦克苏 , 涂永高 , 赵宇航 , 武圣江 , 李德仑 , 王庄仆
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统，用于提高自然语言分析模型分析文本数据的准确性。本申请方法包括：获取自然语言音频信息、自然语言文本信息、语义语意关联表、文本语义分析模型和语音语意分析模型；将自然语言文本信息进行语义分析，生成语义分析概率集合；将自然语言音频信息进行语意分析，生成语意分析概率集合；确定歧义文本信息；为歧义文本信息生成至少两个语义增强标签；将语义增强标签和歧义文本信息进行组合，生成增强文本样本；将增强文本样本重新进行语义分析，生成语义分析分布概率；根据语义分析分布概率来确定歧义文本信息的语义分析结果，根据语义分析概率集合分析其他自然语言文本信息的语义分析结果。
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公开(公告)号：CN117113436B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311331554.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的数据可信确权方法和装置，通过基于每一已生成的文本类非同质化通证的原始数据构建状态自动机，对待确权数据和每个文本类非同质化通证的状态自动机进行匹配时，将当前文本块与当前匹配节点的后缀集合中长度为当前文本块长度的候选后缀进行匹配，并将匹配的候选后缀对应的节点作为下一匹配节点与下一文本块进行匹配，得到待确权数据与各文本类非同质化通证的匹配结果，并确定其确权结果；其中为各个节点设置的模糊转移指针可以在匹配失败时快速确定下一匹配节点，为各个节点设置包含长度小于等于预设滑动窗口长度的候选后缀的后缀集合，更快速地实现字符串的模糊匹配，实现更精准且时间复杂度接(56)对比文件宋华,戴一奇.一种用于内容过滤和检测的快速多关键词识别算法.计算机研究与发展.2004,(第06期),940-945.蒋晓鸽;武小年;张昭.基于后缀WM匹配算法的改进算法.计算机与数字工程.2013,(第04期),608-610.智云生;孙星明;黄华军;柴晨阳.入侵检测中基于后缀树的多模式匹配算法.计算机应用与软件.2008,(第10期),38-40.
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公开(公告)号：CN117370673A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311678732.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种算法推荐服务的数据管理方法及装置，属于数据处理技术领域，本发明的算法推荐服务的数据管理方法，通过哈希算法将不同的个人基本信息进行加密以实现对个人基本信息的脱敏处理，得到个人信息特征数据，进一步地将个人信息特征数据进行打乱顺序并加密传输至推荐算法应用平台，使用第二区块链来保存索引顺序表并生成目标公钥，可以保证只有推荐算法应用平台能安全地获取索引顺序表以及目标公钥对应的目标私钥来进行数据解密，防止数据在传输过程中被劫持利用，损伤用户利益，降低了数据泄露的风险，保证了数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116910050A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311048216.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F18/25 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、系统及存储介质，本申请方法包括：根据经验数据库，构建质量问题字典，质量问题字典中包含有数据质量问题以及对应的问题标识；获取待处理数据，识别待处理数据中存在的目标数据问题；在质量问题字典中查询目标数据问题，获得对应的目标问题标识；通过预定义的字段将目标问题标识添加至目标数据中；读取目标数据中的多个目标字段，根据预设的融合规则对多个目标字段进行判断，并根据判断结果确定是否有冲突数据；当有冲突数据时，识别当前的数据的业务应用场景，并根据识别结果选择权威源判断策略；根据权威源判断策略处理冲突数据中的各个字段的可信源权威等级，并更新数据库。
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公开(公告)号：CN116028654A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310322871.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提供知识节点的多模态融合更新方法，确定知识数据所包括的知识模态种类；根据每个知识节点的知识模态种类、相应知识模态种类的知识信息量计算，得到模态评价子系数，根据所有知识节点的模态评价子系数得到模态评价平均系数；根据模态评价子系数对第一知识节点进行升序排序得到知识节点序列；在知识节点序列中挑选前部的多个第一知识节点作为第二知识节点，根据第二知识节点在当前时刻的知识模态种类，生成相对应第二知识节点的推荐添加模态种类；根据所配置的新的知识模态种类和/或新的知识信息，对第二知识节点内的知识数据进行融合更新处理。
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公开(公告)号：CN119005195B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成论元角色集合；第四智能体对论元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119005195A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成伦元角色集合；第四智能体对伦元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118643919B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411104056.1
申请日：2024-08-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统，该方法包括：云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文；利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算，生成重加密密文；聚合所有重加密密文，得到聚合密文组；利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据，对聚合梯度数据进行加密，得到聚合梯度密文；将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案，可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。
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