基于用户生成内容的新闻认证预警方法及系统

    公开(公告)号:CN104636408B

    公开(公告)日:2017-08-08

    申请号:CN201410414956.6

    申请日:2014-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户生成内容的新闻认证预警方法及系统,其中该方法包括,通过对新闻线索进行语义扩展,获得参考数据,将该参考数据进行定向采集,获取该新闻线索相关的信息内容、传输模式、用户群体、用户群体的行为信息和属性信息等,对信息内容进行语义知识提取,将该语义知识进行进行聚类和相似度计算,识别与历史新闻线索数据库不匹配的新闻线索,并从语义知识对比、用户群体、传播模式和信息内容等方面对其进行可信度评估。最终形成UGC新闻真实性的分级度量和预警,为该新闻是否为真实信息提供决策支持。

    基于用户生成内容的新闻认证预警方法及系统

    公开(公告)号:CN104636408A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201410414956.6

    申请日:2014-08-21

    CPC classification number: G06F17/3089 G06F17/30705

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户生成内容的新闻认证预警方法及系统,其中该方法包括,通过对新闻线索进行语义扩展,获得参考数据,将该参考数据进行定向采集,获取该新闻线索相关的信息内容、传输模式、用户群体、用户群体的行为信息和属性信息等,对信息内容进行语义知识提取,将该语义知识进行进行聚类和相似度计算,识别与历史新闻线索数据库不匹配的新闻线索,并从语义知识对比、用户群体、传播模式和信息内容等方面对其进行可信度评估。最终形成UGC新闻真实性的分级度量和预警,为该新闻是否为真实信息提供决策支持。

    一种图像检索方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103488664A

    公开(公告)日:2014-01-01

    申请号:CN201310159170.X

    申请日:2013-05-03

    Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法,属于多媒体信息检索、模式识别等智能信息处理领域。本发明通过在初次检索后利用几何验证得到正确匹配的相关图像,将相关图像与查询图像的文档向量进行权重调整构成新的查询向量,进而得到扩展的查询,进行新的检索得到检索结果。该方法在查询向量中增加了相关图像中存在的隐性视觉单词的权重,提高了查询图像与相关匹配图像中相同视觉单词的权重从而大大提高了检索效率。

    一种图像检索方法
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103488664B

    公开(公告)日:2016-12-28

    申请号:CN201310159170.X

    申请日:2013-05-03

    Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法,属于多媒体信息检索、模式识别等智能信息处理领域。本发明通过在初次检索后利用几何验证得到正确匹配的相关图像,将相关图像与查询图像的文档向量进行权重调整构成新的查询向量,进而得到扩展的查询,进行新的检索得到检索结果。该方法在查询向量中增加了相关图像中存在的隐性视觉单词的权重,提高了查询图像与相关匹配图像中相同视觉单词的权重从而大大提高了检索效率。

    基于模板自动生成新闻的系统和方法

    公开(公告)号:CN106021389A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610312962.X

    申请日:2016-05-12

    Abstract: 基于模板自动生成新闻的系统和方法,新闻事件日志库、新闻文章模板库、规则库组成该系统的数据库,新闻事件日志库通过选定事件日志与统计数据生成器连接,统计数据生成器分别与模板选择器、自然语言生成进行交互,自然语言生成与年报生成模块进行交互,统计数据生成器与模板选择器相交互,新闻文章模板库、模板选择器与年报生成模块相连接,年报生成模块与数据库进行连接。其实现方法的具体步骤阐述如下,建立年报日志库:建立模板库:建立规则库、选择模板、建立统计数据库、自然语言生成、年报生成;与现有技术相比,在新闻写作行业减轻了双手的劳动量,同时也提高了新闻报道的效率,为新闻发展提供了里程碑性的改革。

    一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法

    公开(公告)号:CN103500165B

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201310365592.2

    申请日:2013-08-21

    Abstract: 本发明是一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法。在本发明中,提出了一种结合聚类的双key值索引结构CDKB?tree,它首先采用聚类算法对高维向量集进行簇划分,然后为各簇数据构建双key值扩展B+?tree,形成CDKB?tree。进行检索时,只需对与查询范围相交的簇数据进行搜索,通过聚类实现第一次过滤,并通过主key和辅key(双key值),实现两次key值过滤,只需对主key和辅key均在搜索范围内的那些高维向量与查询向量间进行相似度匹配计算。本发明提出的索引结构通过聚类及简单的双key值大小比较,大大地减少了相似度匹配的运算量,极大地加快了检索速度。

    一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法

    公开(公告)号:CN103500165A

    公开(公告)日:2014-01-08

    申请号:CN201310365592.2

    申请日:2013-08-21

    CPC classification number: G06F16/43 G06F16/41

    Abstract: 本发明是一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法。在本发明中,提出了一种结合聚类的双key值索引结构CDKB-tree,它首先采用聚类算法对高维向量集进行簇划分,然后为各簇数据构建双key值扩展B+-tree,形成CDKB-tree。进行检索时,只需对与查询范围相交的簇数据进行搜索,通过聚类实现第一次过滤,并通过主key和辅key(双key值),实现两次key值过滤,只需对主key和辅key均在搜索范围内的那些高维向量与查询向量间进行相似度匹配计算。本发明提出的索引结构通过聚类及简单的双key值大小比较,大大地减少了相似度匹配的运算量,极大地加快了检索速度。

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