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公开(公告)号：CN103778200A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410010836.X
申请日：2014-01-09
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: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30684
Abstract: 本发明公开了一种报文信息源抽取方法及其系统，该方法通过匹配信息源抽取规则库的关键词提取报文中的信息源，并匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型，该方法包括：报文解析步骤和信息源抽取步骤，报文解析步骤用于根据输入的文本，提取文本中的字符，并对字符进行断句处理为不同分句，信息源抽取步骤为根据信息源抽取规则库对分句进行关键词匹配，对分句抽取有用要素序列，并在有用要素序列上，提取信息源，并通过匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型。
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公开(公告)号：CN103778200B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410010836.X
申请日：2014-01-09
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: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种报文信息源抽取方法及其系统，该方法通过匹配信息源抽取规则库的关键词提取报文中的信息源，并匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型，该方法包括：报文解析步骤和信息源抽取步骤，报文解析步骤用于根据输入的文本，提取文本中的字符，并对字符进行断句处理为不同分句，信息源抽取步骤为根据信息源抽取规则库对分句进行关键词匹配，对分句抽取有用要素序列，并在有用要素序列上，提取信息源，并通过匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型。
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公开(公告)号：CN106168969A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610524367.2
申请日：2016-07-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本发明提供一种信源重要度的评级方法及评级系统，评级方法包括：步骤1，计算信源所属网站的网站重要度值W1；步骤2，计算信源在所属行业的行业重要度值W2；步骤3，预设定网站重要度权重值C1和行业重要度权重值C2；根据下式计算得到信源重要度值M:信源重要度值M＝网站重要度值W1*网站重要度权重值C1+行业重要度值W2*行业重要度权重值C2；步骤4，根据信源重要度值M对信源进行重要度评级，并输出信源重要度评级结果。优点为：本发明能够对信源进行客观、科学合理、有效实用的信源重要度评级。
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公开(公告)号：CN106168969B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610524367.2
申请日：2016-07-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明提供一种信源重要度的评级方法及评级系统，评级方法包括：步骤1，计算信源所属网站的网站重要度值W1；步骤2，计算信源在所属行业的行业重要度值W2；步骤3，预设定网站重要度权重值C1和行业重要度权重值C2；根据下式计算得到信源重要度值M:信源重要度值M＝网站重要度值W1*网站重要度权重值C1+行业重要度值W2*行业重要度权重值C2；步骤4，根据信源重要度值M对信源进行重要度评级，并输出信源重要度评级结果。优点为：本发明能够对信源进行客观、科学合理、有效实用的信源重要度评级。
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公开(公告)号：CN105760366B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610150038.6
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种针对特定领域的新词发现方法，包括以下步骤：步骤1，文档预处理；步骤2，构建候选新词集；其中，每个候选新词由词语、该词语距离所述中心词语的距离向量值以及所述中心词语均采用新词表述方式表达。步骤3，候选新词挖掘；优点为：针对特定领域的新词发现方法，采用更灵活的新词表达方式，将数据挖掘领域的关联规则方法引入新词发现过程，并创新地提出将词汇与指定关键词的距离向量作为关联规则挖掘的重要特征，由此可快速准确全面的识别出文档包含的所有新词。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760366A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610150038.6
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2715 , G06F17/277
Abstract: 本发明提供一种针对特定领域的新词发现方法，包括以下步骤：步骤1，文档预处理；步骤2，构建候选新词集；其中，每个候选新词由词语、该词语距离所述中心词语的距离向量值以及所述中心词语均采用新词表述方式表达。步骤3，候选新词挖掘；优点为：针对特定领域的新词发现方法，采用更灵活的新词表达方式，将数据挖掘领域的关联规则方法引入新词发现过程，并创新地提出将词汇与指定关键词的距离向量作为关联规则挖掘的重要特征，由此可快速准确全面的识别出文档包含的所有新词。
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公开(公告)号：CN101882136A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN200910083522.1
申请日：2009-05-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种文本情感倾向性分析方法，包括下列步骤：1)根据训练文本的标签确定测试文本的初始情感分；2)基于图排序算法利用所述测试文本的初始情感分迭代计算所述测试文本的情感分并进行归一化；3)当所述迭代结束时，根据所述计算的结果判别所述测试文本的情感倾向性。本发明提供的文本情感倾向性方法能够大幅提高对新领域的文本进行分类的精度。
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公开(公告)号：CN101882136B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN200910083522.1
申请日：2009-05-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种文本情感倾向性分析方法，包括下列步骤：1)根据训练文本的标签确定测试文本的初始情感分；2)基于图排序算法利用所述测试文本的初始情感分迭代计算所述测试文本的情感分并进行归一化；3)当所述迭代结束时，根据所述计算的结果判别所述测试文本的情感倾向性。本发明提供的文本情感倾向性方法能够大幅提高对新领域的文本进行分类的精度。
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公开(公告)号：CN101714135A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910242427.1
申请日：2009-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种跨领域文本情感倾向性分析方法，包括下列步骤：1)确定源领域和目标领域中文本与词的初始情感分；2)根据测试文本集和测试词集分别与所有词集和所有文本集的关系建立测试文本集DU与测试词集WU和训练词集WL间的相似矩阵M、测试词集WU与测试文本集DU和训练文本集DL间的相似矩阵N和测试词集WU与所有词集之间的相似矩阵V中的一个或多个，计算一个或多个相似矩阵的归一化矩阵和邻域矩阵；3)利用所述源领域和目标领域中文本与词的初始情感分和所述一个或多个相似矩阵的邻域矩阵迭代计算测试文本和测试词的情感分并进行归一化。该方法能够大幅提高对新领域的文本进行分类的精度。
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公开(公告)号：CN101714135B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN200910242427.1
申请日：2009-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种跨领域文本情感倾向性分析方法，包括下列步骤：1)确定源领域和目标领域中文本与词的初始情感分；2)根据测试文本集和测试词集分别与所有词集和所有文本集的关系建立测试文本集DU与测试词集WU和训练词集WL间的相似矩阵M、测试词集WU与测试文本集DU和训练文本集DL间的相似矩阵N和测试词集WU与所有词集之间的相似矩阵V中的一个或多个，计算一个或多个相似矩阵的归一化矩阵和邻域矩阵；3)利用所述源领域和目标领域中文本与词的初始情感分和所述一个或多个相似矩阵的邻域矩阵迭代计算测试文本和测试词的情感分并进行归一化。该方法能够大幅提高对新领域的文本进行分类的精度。
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