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公开(公告)号：CN115099388A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210597277.1
申请日：2022-05-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种网络对抗训练样本生成方法及图神经网络鲁棒性评估方法，利用诱导数据对图神经网络进行对抗训练，将攻击损失建立在未扰动的训练集上，在鲁棒性评估中考虑模型参数的对抗训练过程，从过拟合角度出发，构造加扰的训练数据，使图神经网络能够对训练数据很好地拟合，却难以对测试数据正确分类，也即图神经网络过拟合训练集学习出一个“假模型”。本发明采用对抗性攻击准确率下降幅度作为图神经网络鲁棒性评估方案，使图神经网络鲁棒性评估更加全面、完整、细致，评估后的图神经网络更加有效、可靠，便于图卷积神经网络在自然语言处理、计算机视觉及网络分析预测等领域中实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110110079A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910218144.7
申请日：2019-03-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种社交网络垃圾用户检测方法。该方法包括：根据待检测用户的个人账户信息，提取待检测用户的行为特征，个人账户信息包括：注册时长、关注数、粉丝数、发布的原创文章数、发布的总文章数、非空转发的文章数和转发的总文章数；根据行为特征，利用预先构建的垃圾用户行为模型判断待检测用户是否为疑似垃圾用户；若待检测用户为疑似垃圾用户，则按照预设内容特征提取规则提取待检测用户的内容特征；根据内容特征，利用预先构建的垃圾用户内容模型确定待检测用户的垃圾文章比例；若待检测用户的垃圾文章比例大于预设阈值，则确定待检测用户为垃圾用户。本发明通过先后设置两个垃圾用户检测过程，既提高了检测准确度，又减少了计算量。
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公开(公告)号：CN110619118B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910243895.4
申请日：2019-03-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种文本自动生成方法。该方法包括：步骤1、利用预训练好的自编码器得到待处理真实文本的隐藏空间向量；步骤2、利用训练好的生成网络生成所述隐藏空间向量的合成文本。针对现有技术中的基于自编码器的方法易于训练但生成文本逻辑性差的问题，或者基于生成对抗网络的方法生成文本语句通顺但稳定性差的问题，本发明能够加速生成网络的训练速度，增强训练稳定性，并在一定程度上增强合成文本的文本逻辑性。
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公开(公告)号：CN113849637A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110985570.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种低噪声干扰的有监督关系抽取方法及装置。该方法包括：将待处理的语料转换为向量化的形式，得到编码序列；将所述编码序列送入MogrifierBiGRU‑GateAttention‑softmax中的第二层MogrifierBiGRU，得到融入上下文信息的编码序列；将所述融入上下文信息的编码序列送入MogrifierBiGRU‑GateAttention‑softmax中的第三层GateAttention，剔除任务无关信息，并聚合筛选结果，得到句向量；将所述句向量送入softmax，得到关系抽取结果。本发明改进了现有的BiGRU编码器以提高其特征抽取能力，设计了门控注意力层，并提出了两种门控策略去除句中任务无关词，能够在上下文信息建模的同时，减少噪声干扰。此外，无需语言工具进行数据预处理，减少了误差传播的影响。
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公开(公告)号：CN110619118A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910243895.4
申请日：2019-03-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种文本自动生成方法。该方法包括：步骤1、利用预训练好的自编码器得到待处理真实文本的隐藏空间向量；步骤2、利用训练好的生成网络生成所述隐藏空间向量的合成文本。针对现有技术中的基于自编码器的方法易于训练但生成文本逻辑性差的问题，或者基于生成对抗网络的方法生成文本语句通顺但稳定性差的问题，本发明能够加速生成网络的训练速度，增强训练稳定性，并在一定程度上增强合成文本的文本逻辑性。
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公开(公告)号：CN110110079B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910218144.7
申请日：2019-03-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种社交网络垃圾用户检测方法。该方法包括：根据待检测用户的个人账户信息，提取待检测用户的行为特征，个人账户信息包括：注册时长、关注数、粉丝数、发布的原创文章数、发布的总文章数、非空转发的文章数和转发的总文章数；根据行为特征，利用预先构建的垃圾用户行为模型判断待检测用户是否为疑似垃圾用户；若待检测用户为疑似垃圾用户，则按照预设内容特征提取规则提取待检测用户的内容特征；根据内容特征，利用预先构建的垃圾用户内容模型确定待检测用户的垃圾文章比例；若待检测用户的垃圾文章比例大于预设阈值，则确定待检测用户为垃圾用户。本发明通过先后设置两个垃圾用户检测过程，既提高了检测准确度，又减少了计算量。
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