一种APK应用软件行为的分析方法及装置

    公开(公告)号:CN105160251A

    公开(公告)日:2015-12-16

    申请号:CN201510390821.5

    申请日:2015-07-06

    CPC classification number: G06F21/563 G06F2221/033

    Abstract: 本发明公开了一种APK应用软件行为的分析方法及装置,其中,该方法包括:接收用户上传的APK文件及体验数据,其中,体验数据为用户在APK文件对应的应用软件下的基础用户信息;使用体验数据在沙盒中动态运行对APK文件,并记录运行过程中APK文件的动态行为,以构建动态行为集;对APK文件进行静态分析,以构建静态行为集;根据动态行为集和静态行为集对APK文件进行综合分析,以确认APK文件的安全性能。通过运用本发明,解决了现有技术中的软件安全管理,都是在软件运行过程中进行监测,一旦发现问题对其进行记录及阻止,由于现有应用软件的复杂多样,目前的监测方式无法完全阻止非法应用软件窃取用户隐私及乱扣费等操作,用户体验较低的问题。

    面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN110059181B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201910202727.0

    申请日:2019-03-18

    Abstract: 本发明属于文本分类领域,具体涉及一种面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置,旨在为了解决有限数据情况下面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性不高的问题。本发明方法包括:获取待分类的第一短文本信息集合,并基于正向最大匹配分词和word2vec词向量表示技术进行预处理得到第二短文本信息集合;基于规则的分类方法、有监督的神经网络分类方法,对第二短文本信息集合进行二分类后进行短文本过滤,并基于同样的分类方法进行各短文本的第一、二级分类标签,基于半监督学习的标签传播方法进行各短文本的第三、四级分类标签。本发明在有限数据情况下保证了面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性。

    结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统

    公开(公告)号:CN105740236B

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201610066957.5

    申请日:2016-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统。该方法对于输入文本子句,基于情感词的作者写作特征和情感词的序列特征将文本子句表示为各种特征(如:字、词性等)的序列。然后,针对特征表示的文本子句,利用线性链条件随机场模型输出与文本子句对应的情感词标签序列。其中,线性链条件随机场模型基于包含传统情感词的文本训练得到。接着,基于文本子句中字的序列和情感词标签序列,利用有限状态自动机识别文本子句中的情感词,形成情感词集合。最后,利用中文旧词词库对情感词集合进行过滤,将未出现在中文旧词词库中的情感词作为中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别精度和召回率的技术问题。

    一种图表问答模型的综合评测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119761336A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411820053.8

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明提供了一种图表问答模型的综合评测方法、设备及介质,涉及数据处理技术领域,方法根据预设图表问答任务类型列表和目标图表类型列表,获取初始图表数据列表集合的总集,根据初始图表数据、初始图表数据对应的预设图表问答任务类型的定义文本和目标多模态大模型,获取初始图表数据对应的问题文本列表和问题文本对应的标准答案文本,根据多线程处理方式、预设配置文件和图表问答模型,并行获取问题文本对应的目标答案文本,根据问题文本对应的标准答案文本和目标答案文本,获取图表问答模型对应的人工评分和自动评分,用于评测图表问答模型,能够评估多种图表问答任务类型的情况下图表问答模型的输出结果的准确性,可以满足用户的多样化需求。

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