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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210016B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910341056.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/205 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于风格引导的双线性神经网络虚假新闻检测方法及系统，包括：获取待网络虚假新闻检测的新闻文本，通过神经网络量化该新闻文本的语言风格特征，得到该新闻文本的风格向量，将该新闻文本输入文本特征提取器，得到该新闻文本的文本向量；将该风格向量和该文本向量输入双线性神经网络，该双线性神经网络包括双线性函数，用于建模该风格向量和该文本向量之间的相关性，以得到该新闻文本的的风格‑文本特征矩阵，使用该风格‑文本特征矩阵中最大分数向量组成引导向量，并将该引导向量输入至全连接层，判定该新闻文本的虚假新闻标签。本发明依据虚假新闻共性的语言风格来引导深度学习模型的学习过程，提升了模型的识别准确度与泛化性能。
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公开(公告)号：CN110210016A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910341056.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于风格引导的双线性神经网络虚假新闻检测方法及系统，包括：获取待网络虚假新闻检测的新闻文本，通过神经网络量化该新闻文本的语言风格特征，得到该新闻文本的风格向量，将该新闻文本输入文本特征提取器，得到该新闻文本的文本向量；将该风格向量和该文本向量输入双线性神经网络，该双线性神经网络包括双线性函数，用于建模该风格向量和该文本向量之间的相关性，以得到该新闻文本的的风格-文本特征矩阵，使用该风格-文本特征矩阵中最大分数向量组成引导向量，并将该引导向量输入至全连接层，判定该新闻文本的虚假新闻标签。本发明依据虚假新闻共性的语言风格来引导深度学习模型的学习过程，提升了模型的识别准确度与泛化性能。
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公开(公告)号：CN110188284B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910341053.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于检索辅助的谣言检测方法及系统，包括：获取待谣言检测的对象信息，并使用谣言检测算法对该对象信息进行判定，得到该对象信息的初步谣言检测结果；集合已标记谣言标签的谣言信息作为谣言库，抽取得到该对象信息的关键词，以该关键词检索该谣言库，得到该谣言库中与该对象信息相似的多条相似谣言，计算每一条该相似谣言与该对象信息之间的相似度，以为每一条该相似谣言赋予权重，并根据每一条该相似谣言的谣言标签和权重，加权求和得到该多条相似谣言的辅助谣言检测结果；根据该初步谣言检测结果和该辅助谣言检测结果，综合判定该对象信息的谣言标签。
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公开(公告)号：CN108628955A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810316810.6
申请日：2018-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种推荐系统的个性化隐私保护方法，包括：获取所有用户的评分项目i以形成评分项目集合R；计算该评分项目i两两之间的相似度；以评分项目集合R中用户A的评分项目j形成评分项目集合RA；获得该用户A对评分项目集合RA的评分数据集D；根据预设的相似度阈值，在评分项目集合R中选取评分项目j的替换项目j'；根据预设的个人隐私系数，将评分项目j全部或部分替换为替换项目j'，形成虚拟用户A'的评分项目集合RA'；以评分数据集D作为虚拟用户A'对评分项目集合RA'的评分数据集D'，通过该推荐系统获得推荐结果，并反馈给该用户A。
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公开(公告)号：CN110188284A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910341053.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于检索辅助的谣言检测方法及系统，包括：获取待谣言检测的对象信息，并使用谣言检测算法对该对象信息进行判定，得到该对象信息的初步谣言检测结果；集合已标记谣言标签的谣言信息作为谣言库，抽取得到该对象信息的关键词，以该关键词检索该谣言库，得到该谣言库中与该对象信息相似的多条相似谣言，计算每一条该相似谣言与该对象信息之间的相似度，以为每一条该相似谣言赋予权重，并根据每一条该相似谣言的谣言标签和权重，加权求和得到该多条相似谣言的辅助谣言检测结果；根据该初步谣言检测结果和该辅助谣言检测结果，综合判定该对象信息的谣言标签。
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