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公开(公告)号：CN108305616B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810039421.3
申请日：2018-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于长短时特征提取的音频场景识别方法及装置，该方法包括，对输入待识别音频信号进行预处理；对经过预处理后的所述待识别音频信号，进行短时音频特征提取，再进行长时音频特征提取，将所述待识别音频信号的所述长、短时音频特征联合，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签。本发明在常规短时特征提取的基础之上，进一步联合音频场景长时特征，可以表征复杂的音频场景信息，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签，其鲁棒性更强、区分性更好，且能够在更大程度上表征场景数据的整体特性，识别效率高、稳定性强。
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公开(公告)号：CN108647214B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810270468.0
申请日：2018-03-29
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: G06F40/58 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。
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公开(公告)号：CN109471932A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811415780.0
申请日：2018-11-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F17/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质，其中检测方法包括：构建新闻语料库；构建博文语料库；对新闻语料库中的数据进行模型训练，获得第一分类器模型；对博文语料库中的数据进行特征提取，获得训练特征，利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型；利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库，再进行模型训练获得第一训练模型；再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库，再进行模型训练获得第二训练模型，最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测，使最终的检测结果更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN108921087A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810699566.6
申请日：2018-06-29
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: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种视频理解方法，旨在解决如何有效提取视频的密集帧特征和长期时空特征的技术问题。为此目的，本发明提供的视频理解方法首先利用残差网络获取目标视频的视频帧组，然后利用时序关系网络并根据多个视频帧组生成视频的时序关系特征，最后根据时序关系特征预测目标视频的视频行为类别。其中，视频帧组包括两个有序视频帧，每个有序视频帧均包括多个按照时间顺序依次排列的视频帧。基于上述步骤，能够有效获取到目标视频的密集帧特征和长期时空特征，进而可以快速且准确地预测出目标视频的视频行为类别。
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公开(公告)号：CN108806668A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810590276.8
申请日：2018-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/22 , G10L21/0272 , G10L25/87
CPC classification number: G10L15/02 , G10L15/063 , G10L15/08 , G10L15/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/22 , G10L21/0272 , G10L25/87
Abstract: 本发明公开一种音视频多维度标注与模型优化方法，具体包括如下步骤：首先进行样本管理与分拣，针对输入系统的样本数据进行去重，编号，建立样本标注任务库；音频数据预处理阶段，将任务库的视频数据进行音频抽取，同时完成对音频数据的预处理操作；音频内容分析与特征提取阶段，在完成音频预处理后，并依据后台已配置的标注规范体系进行深度分析输出标签数据；步骤304：视频内容分析与特征提取阶段，通过对视频内容进行图像分析，并依据后台已配置的标注规范体系进行深度分析输出标签数据；步骤305：特征融合与标签生成，将识别特征与标签信息融合，输出该样本的标签结果；人工复核与模型优化，系统产生的标签结果数据会经由人工进行复核确认。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108595708A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810443976.4
申请日：2018-05-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于知识图谱的异常信息文本分类方法，首先构建领域知识图谱，构建出基于所述领域知识图谱的实体识别和实体链接，然后构建文本特征表示向量vtext和实体特征表示向量vent，最后将文本特征表示向量与实体特征表示向量拼接得到融入了知识特征的新的文本表示向量vmerge，对所述新的文本表示向量进行分类训练，得到最终的分类结果。
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公开(公告)号：CN104361037B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201410591807.7
申请日：2014-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获取候选特征，并对候选特征进行权重计算，根据权重计算结果进行特征选择，获取最终的分类特征；步骤2，根据最终的分类特征，采用贝叶斯分类器进行模型训练，获取分类模型；步骤3，采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。借助于本发明的技术方案，提高了分类的召回率与准确率。
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公开(公告)号：CN106937363A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710157202.0
申请日：2017-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种终端接入网络的方法及装置，用于解决现有技术中移动网络控制机制不能高效支持共享网络切片的服务机制的问题。该方法包括：在对终端进行附着鉴权时，请求获取终端的网络切片签约信息，签约信息中包括终端被授权接入的服务网络的身份标识ID；在终端发起建立连接请求后，根据建立连接请求以及签约信息为终端选择目标服务网络。该方案提高了终端与网络的连接效率。
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公开(公告)号：CN105912716A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610285420.8
申请日：2016-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种短文本分类方法及装置。该方法包括：对待分类的短文本进行分词预处理，并获取分词得到的每个词语的扩展词；根据预先构建的词项集获取每个词语及其扩展词的权重值；根据权重值，利用多个类别SVM分类模型获取短文本所属每个类别的概率；根据预设的概率分类模型确定短文本的所属类别。本发明所提供的短分本分类方法，克服了短文本特征稀疏的问题，有效降低采用多分类模型的复杂度，更符合实际应用。
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公开(公告)号：CN105846982A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610285419.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L5/0055 , G06F21/602 , H04L1/0061 , H04L1/1657 , H04L1/1806 , H04L63/0428 , H04L69/164
Abstract: 本发明提出了一种跨域传输的方法，该方法包括：在发送终端，按顺序对每个待发送信息进行编号，并对经过编号的每个待发送信息进行分解得到多个数据包，并按顺序为每个数据包编号；为任一待发送信息中的首个数据包添加包头信息，为所述任一待发送信息中的其他数据包添加编号信息；将经过编号的待发送信息中的数据包通过用户数据报协议UDP传输至接收终端。在接收终端，接收发送终端传输来的数据包，并按照所述数据包的包头信息或编号信息对所述数据包进行重组，形成接收信息。该方法能够减少数据反馈量、提高传输速率、增强可靠性。
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