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公开(公告)号：CN114419354A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111588774.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于关键区域动态分析的图片隐私风险预测模型训练方法，包括以下步骤：提取训练数据集中的图片的初步特征；将所述初步特征进行聚类以获得所述图片的多个关键区域及其特征；基于所述多个关键区域的特征，利用神经网络学习所述图片的多个关键区域的相关性矩阵；根据所述相关性矩阵融合所述多个关键区域的特征以获得所述图片的融合特征；基于所述融合特征预测所述图片的隐私风险。
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公开(公告)号：CN113536760A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110761419.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种引述句和辟谣模式句引导的“谣言‑辟谣文章”匹配方法及系统。通过引导模型行为，使其更加关注辟谣文章中带有“引述”和“辟谣模式”成分的句子，实现考虑到辟谣文章特点的“谣言‑辟谣文章”匹配程度评分。具体地，本发明通过使用文字相似度指标精调神经网络模型增强引述句的发现能力，通过引入模式向量增强辟谣模式句的发现能力，从而使模型关注到含有引述成分和辟谣模式的关键句子，过滤掉辟谣文章中大部分无关句子，最终实现高效准确的“谣言‑辟谣文章”匹配。
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公开(公告)号：CN113239685A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110041193.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于双重情感的舆情检测方法及系统，基于提出的双重情感特征，能够通过简单的多层感知机模块融合到领域内现有的检测模型中，具有很强的便捷性。在融合了双重情感特征之后，模型的检测准确率、召回率、F1值等指标都能够大幅提高，有效提升舆情检测的性能。
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公开(公告)号：CN117271768A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311208664.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法，通过将大语言模型的分析中蕴含的知识选择性地注入到小语言模型中，实现大语言模型和小语言模型的协同检测。为进一步降低检测成本，通过知识迁移的方式，基于训练完成的上述网络中得到基于大语言模型分析知识迁移的虚假新闻检测网络，该网络的特点是无需大语言模型分析作为输入，仅使用检测网络中凝结的大模型分析知识用于检测。
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公开(公告)号：CN115563272A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211106105.6
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113297497A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110689802.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于动态子图生成方法挖掘关键局部争论进行争议性检测的方法，包括：步骤C1，基于动态子图生成方法获取帖子‑评论图中的所有子图集合；步骤C2，基于所述子图集合，利用图神经网络预测帖子具有争议性的概率。本发明能挖掘出帖子内容相关的争论进行争议性检测，能够应对数据中存在的无关信息，能提高图神经网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN113536760B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110761419.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种引述句和辟谣模式句引导的“谣言‑辟谣文章”匹配方法及系统。通过引导模型行为，使其更加关注辟谣文章中带有“引述”和“辟谣模式”成分的句子，实现考虑到辟谣文章特点的“谣言‑辟谣文章”匹配程度评分。具体地，本发明通过使用文字相似度指标精调神经网络模型增强引述句的发现能力，通过引入模式向量增强辟谣模式句的发现能力，从而使模型关注到含有引述成分和辟谣模式的关键句子，过滤掉辟谣文章中大部分无关句子，最终实现高效准确的“谣言‑辟谣文章”匹配。
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公开(公告)号：CN118506235A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410608989.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V30/148 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于创作过程视角引导的虚假新闻视频检测方法和装置，通过素材挑选行为启发的特征建模。从情感和语义两方面对视频创作的素材挑选行为进行分析，得到素材挑选行为启发的新闻真实性预测结果。通过素材编辑行为启发的特征建模。从空间编辑行为和时间编辑行为两方面对视频创作的素材编辑行为进行分析，得到素材编辑行为启发的新闻视频真实性预测结果。通过创作过程引导的双视角虚假新闻视频检测方法，得到综合素材挑选和素材编辑两视角的新闻视频真实性预测结果。本发明不再仅分析假新闻视频呈现内容的浅层模式，而是分析揣测假新闻视频的创作过程。
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公开(公告)号：CN117972092A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410160432.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种人工智能生成文本检测方法，包括：使用代理语言模型从待检测文本中选取多个字为代表性字；使用预选语言模型依次对每个该代表性字进行多次生成操作，以每次生成结果的第一个字生成该代表性字的生成字集合，以该生成字集合获取所有该代表性字的估计概率矩阵；从该估计概率矩阵中抽取概率特征，并使用所有该代表性字的上下文语义表示形成上下文特征矩阵，基于该上下文特征矩阵和该概率特征得到增强特征；通过对该增强特征进行分类检测，获得该待检测文本的检测结果。本发明还提出一种人工智能生成文本检测系统，以及一种用于检测人工智能生成文本的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN117851589A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311586040.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/35 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种新闻创作意图自动识别方法和系统，包括：获取待检测的新闻文本，用文本编码器将新闻文本编码为词嵌入向量；使用三个特征生成器分别作为专家网络提取词嵌入向量的创作信念特征、欲望特征和计划特征；将创作信念特征、欲望特征和计划特征三者进行融合，得到意图特征；将意图特征输入新闻意图识别分类器中进行分类，输出新闻文本的新闻意图识别结果。本发明可以提取多维度的新闻意图表示，专家门可以动态聚合多任务特征，得到最终的新闻意图表达，本发明可进行新闻创作意图自动识别，实现了新闻意图识别的能力。
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