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公开(公告)号：CN114357290A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111635132.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法，公开了一种多视角社交媒体用户立场检测方法与装置，分为两个模块执行：多视角话题表征模块：根据原始语料构建包含多种节点的异构图，并从三个视角抽取出三种不同的以话题为中心的关系网络，构建用户表征，话题表征，文本表征；多视角用户立场检测模块：根据输入话题检索多视角话题表征模块输出的话题表征，取出该话题对应的话题表征，得到融合话题的文本表征并分别与多视角话题表征模块输出的用户表征，话题表征，文本表征进行拼接预测用户这段评论文本对该话题的立场，并利用与多视角话题表征模块共享的权重进行加权求和得到最终立场。实现了准确分析用户对某话题所持立场的效果。
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公开(公告)号：CN114117348A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111412510.6
申请日：2021-11-25
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
Abstract: 本发明公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析方法，包括：根据即时通讯工具获取用户发送的社群信息的基本数据，所述基本数据包括与该用户发生社群关系的人员以及相对应的社群关系属性信息，基于所述社群关系属性信息计算用户与发生社群关系的人员的关系值，将关系值高的人员定义为密切人员；根据所述基本数据采用中心度算法计算用户的中心值，将中心值高的用户定义为中心点用户，并将各中心点用户对应的密切人员及相应的关系值以可视化的方式展示。本发明还公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析装置。本发明能够多维度、全方面分析每个人在社交圈中的社交关系和该人员在社交圈中的重要程度。
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公开(公告)号：CN110427264B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910578638.6
申请日：2019-06-28
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: G06F9/50 , G06F16/951
Abstract: 本发明提出一种基于Kubernetes的JS解析方法及系统，包括：多台物理机、采集结果库、系统监控模块和解析任务控制模块；物理机，用于根据任务部署JS解析Pod，执行网页采集，将得到的采集结果存至采集结果库；系统监控模块，用于自动读取物理机的机器信息；解析任务控制模块，用于查询系统监控模块，得到各物理机的机器信息，以计算各物理机应部署的JS解析Pod个数，调用Kubernetes API调整各物理机的JS解析Pod个数。本发明有效的利用了空闲时间执行JS解析相关任务，并减小了JS解析的资源消耗。
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公开(公告)号：CN113300939A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110452378.5
申请日：2021-04-26
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: H04L12/58
Abstract: 本发明公开了一种即时通讯软件交互机器人的开发方法，包括以下步骤：步骤一、构建机器人架构，机器人架构包括：服务器模块，其与客户端连接；模型模块，其用于建立机器人模型，所述模型模块与所述服务器模块连接以使模型模块与客户端建立连接；通用模块，其与所述模型模块连接，所述通用模块用于监测机器人的运行状态；步骤二、基于机器人架构，生成交互机器人。在构建机器人架构之间，先选择开发语言。开发语言为python语言。本发明通过设置服务器模块与客户端连接、模型模块与服务器模块连接实现机器人模型与客户端的连接，开发方法较为简单。
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公开(公告)号：CN107633044B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201710827984.4
申请日：2017-09-14
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热点事件的舆情知识图谱构建方法，属于自然语言处理领域；首先实时获取微博文本，对每个微博文本进行处理，构建文本簇，计算每个文本簇所属的话题类别，按类别识别每个簇中的热点事件，统计每个热点事件的多维属性；识别参与热点事件讨论的重要人物和机构，并获取重要人物和机构的多维属性；最后构建事件、人物、机构的多维属性体系及关系类型，以事件、人物、机构为实体，事件、人物、机构之间的关系为关联，构建舆情知识图谱。本发明能够从多个维度对热点事件、人物、机构进行刻画，实现对热点事件、人物、机构的全方位解析；并根据实际需求，设置不同话题类别的权重，实现不同话题的舆情知识图谱构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109977219B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910207415.9
申请日：2019-03-19
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: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了基于启发式规则的文本摘要自动生成方法，包括：S1、以文本的段落、句子顺序作为启发式语序，将新闻正文分为开始段落、中间段落和结尾段落，并以句子和片段为粒度对各段落进行启发式分割；S2、先以句子为粒度，分别抽取各段落的目标句子，得到各段落的句子摘要集合，再以所述句子摘要集合中的片段为粒度，分别抽取各段落的目标片段，得到各段落的片段摘要集合；S3、去除所述片段摘要集合中的冗余片段，将筛选出的片段按照片段出现的顺序组合，生成文本摘要。以及，基于启发式规则的文本摘要自动生成装置。采用本发明的方法生成的文本摘要的句子组织连贯性好，可读性强。
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公开(公告)号：CN109977287B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910242011.3
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06Q50/16
Abstract: 本发明涉及一种不同信息源的房产数据同一性判别方法，属于互联网数据分析与挖掘技术领域。所述同一性判别方法基于链家、我爱我家、中原、麦田网站公布的房屋数据及其相关性；通过分析房屋数据的特点，通过区域去重、小区去重以及房屋去重的三大步骤剔除重复的房屋数据，所述房屋数据是对实际的房屋客体的特点描述，虽然描述的角度和方式存在差异，但数据之间存在很强的相关性。所述方法能对来源于不同网站的房屋数据去重，能够准确、高效的对来源于不同信息源的房屋数据的同一性判别，并能有效去除重复区域、小区，可以实现面向多源异构的房屋数据的有效融合，为房地产市场分析提供“干净”，“整齐”的数据。
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公开(公告)号：CN111859980A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010549951.X
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 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种讽刺类型的文本识别方法、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；采用多种方式提取待处理文本的目标特征信息，目标特征信息为从特征集合中选择出来的多个特征信息的加权和表示；根据第一神经网络模型对目标特征信息的识别结果确定待处理文本的文本类型，第一神经网络模型是采用具有标记信息的训练数据对第二神经网络模型进行训练后得到的，标记信息用于标记训练数据是否为目标类型。本申请从多个维度捕获词间关联特征，并从讽刺文本的情感倾向转换出发，挖掘词语间的冲突性，进而充分体现句子中地所蕴含的讽刺含义，最终准确、合理地识别讽刺文本。
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公开(公告)号：CN111832622A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531569.6
申请日：2020-06-11
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
Abstract: 本发明提出一种特定人物丑化图片识别方法和系统，包括：获取包含特定人物的图片集，该图片集包括多张漫画和多张照片，该图片集中每张图片标有代表是否丑化的预设标签，以该图片集中漫画和照片分别作为训练数据，训练卷积神经网络模型，得到特定人物漫画识别网络和特定人物照片识别网络；通过前置网络判断待识别图片是否属于漫画，若是，则将该待识别图片发送至该特定人物漫画识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则对该待识别图片进行人脸对比，判断该待识别图片是否包括该特定人物，若是则通过该特定人物照片识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则得到该待识别图片不包括该特定人物的识别结果。
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公开(公告)号：CN111832621A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531567.7
申请日：2020-06-11
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
Abstract: 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。
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