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公开(公告)号:CN114357435B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202011061197.1
申请日:2020-09-30
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种异常检测方法、装置及计算机存储介质,通过获取待检测日志;对待检测日志进行统计分析,确定目标行为主体对应的操作行为指标数据;利用至少两个预设模型对操作行为指标数据分别进行处理,获得至少两个输出结果,至少两个预设模型包括第一模型和第二模型,第一模型用于结合目标行为主体的地域特征确定目标行为主体是否异常的输出结果,第二模型用于结合目标行为主体的历史操作行为指标数据确定目标行为主体是否异常的输出结果;根据至少两个输出结果,确定目标行为主体是否存在异常。通过至少两个预设模型对操作行为指标数据进行检测,且考虑了不同地域特征和历史操作行为特征的差异,能够提高日志审计结果的准确性。
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公开(公告)号:CN118378633A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410480796.9
申请日:2024-04-22
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/35 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能领域,包括:获取包括第一图像和第一图像的提示词文本的第一训练数据集;利用第一图像编码器对第一图像进行编码,得到第一视觉标记特征;利用第一文本编码器对提示词文本进行编码,得到第一文本标记特征;与同一个目标对象相关的第一文本标记特征和第一视觉标记特征对齐;根据第一视觉标记特征和第一文本标记特征,对与提示词文本对应的原始语言指令进行位置信息增强,获得增强语言指令;利用增强语言指令和经过线性层编码的第一视觉标记特征,训练LLM,得到多模态对话模型,多模态对话模型用于针对多模态的输入信息进行推理问答。本方案不依赖其他目标检测模型。
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公开(公告)号:CN116304120B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202211434753.4
申请日:2022-11-16
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/41 , G06F16/43 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F16/73 , G06F16/63 , G06F16/53
Abstract: 本发明公开了一种多媒体检索方法、装置、计算设备和存储介质,其中方法包括:接收检索文本,对检索文本进行语义分析,得到至少一个子属性以及子属性之间的相关关系;将各个子属性和相关关系输入到预训练的语义匹配模型中,得到各个子属性的标签;确定各个子属性的标签与预得到的多媒体子类标签之间的相似度值,根据各个相似度值的大小确定与所述检索文本匹配的多媒体子类。本发明通过分级语义匹配的方式,实现了检索文本语义标签与多媒体标签的多级匹配机制,能够更好的挖掘检索文本语义与多媒体标签之间的关系,具有更高的识别度以及准确率。
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公开(公告)号:CN117612191A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311558054.5
申请日:2023-11-21
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/19
Abstract: 本公开提供一种表单信息识别方法、装置、电子设备、芯片及介质,涉及计算机技术领域,该方法包括:对表单信息进行编码,提取表单信息中的行列特征,表单信息是通过表单进行解析得到的,行列特征包括行特征和列特征;基于行特征和列特征,分别确定行特征之间的行关联信息和列特征之间的列关联信息;基于行关联信息和列关联信息,筛选表单信息,并按照读取方向识别行特征或列特征中的属性特征;根据属性特征,获取筛选后的表单信息对应的识别结果,识别结果包括筛选后的表单信息中多个属性特征和多个属性特征对应的多个属性值之间的映射关系,通过考虑行列之间的关联关系对表单信息进行识别,提高整体表单信息的识别效率和识别准确率。
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公开(公告)号:CN116263784A
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202211392305.2
申请日:2022-11-08
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向图片文本的粗粒度情感分析方法及装置,方法包括:识别图片得到图片中的文本信息及文本结构化信息;将预设标签信息与文本信息进行融合,分别输入至主任务预设模型和辅任务预设模型得到对应的主任务文本向量和辅任务文本向量;其中,预设标签信息包括情感分类标签以及情绪识别标签;主任务预设模型用于粗粒度情感分析;辅任务预设模型用于细粒度情感分析;对文本结构化信息进行转换得到图片向量,并将图片向量与主任务文本向量拼接,得到主任务图片文本向量;利用辅任务文本向量以及主任务图片文本向量,训练调整主任务预设模型,得到主任务预设模型的粗粒度情感分析的输出结果。
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公开(公告)号:CN112488141B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN201910866546.8
申请日:2019-09-12
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G16Y40/10
Abstract: 本发明提供了物联卡应用范围的确定方法、装置及计算机可读存储介质,其中所述确定方法包括:确定待测物联卡在设定周期内的周期数据,所述周期数据包括所述待测物联卡对应的标注应用范围,所述标注应用范围为设定的预期应用范围;根据分类函数对所述周期数据进行计算得到预测应用范围,其中,所述分类函数由对至少两个有监督物联卡的所述周期数据进行有监督训练得到,所述有监督物联卡是指对应的所述标注应用范围已确认正确的物联卡;若所述待测物联卡的所述标注应用范围与所述预测应用范围不符,则将所述待测物联卡确定为异常物联卡。本发明提升了物联卡的监管效果,利于物联网的良性发展。
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公开(公告)号:CN112488141A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN201910866546.8
申请日:2019-09-12
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了物联卡应用范围的确定方法、装置及计算机可读存储介质,其中所述确定方法包括:确定待测物联卡在设定周期内的周期数据,所述周期数据包括所述待测物联卡对应的标注应用范围,所述标注应用范围为设定的预期应用范围;根据分类函数对所述周期数据进行计算得到预测应用范围,其中,所述分类函数由对至少两个有监督物联卡的所述周期数据进行有监督训练得到,所述有监督物联卡是指对应的所述标注应用范围已确认正确的物联卡;若所述待测物联卡的所述标注应用范围与所述预测应用范围不符,则将所述待测物联卡确定为异常物联卡。本发明提升了物联卡的监管效果,利于物联网的良性发展。
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公开(公告)号:CN111756560A
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN201910234215.2
申请日:2019-03-26
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法、装置及存储介质。其中,方法包括:从网络告警事件集合中获取至少一个历史网络告警事件的告警数据;所述网络告警事件集合包含已确定告警类别的网络告警事件;从所述当前网络告警事件的告警数据中提取第一特征向量,并针对至少一个历史网络告警事件,从相应的告警数据中提取第二特征向量;针对至少一个历史网络告警事件中的每个历史网络告警事件,利用所述第一特征向量、第二特征向量,确定所述当前网络告警事件与相应历史网络告警事件的相似度,得到多个相似度;基于所述多个相似度,确定所述当前网络告警事件的告警类别。采用本发明的技术方案,能够实现自动分类,无需人员介入,有助于提高分类效率。
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公开(公告)号:CN119025674A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202410994764.0
申请日:2024-07-24
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种文本分类模型的训练方法、文本分类方法及相关设备,所述文本分类模型包括编码器和解码器,所述方法包括:获取训练数据集,所述训练数据集包括训练文本、所述训练文本对应的第一标签和所述第一标签对应的标签扩充信息,所述标签扩充信息为对所述第一标签内容的描述信息;对所述文本分类模型进行训练,得到目标文本分类模型。本申请通过对文本分类模型中的编码器和解码器利用训练文本、训练文本对应的第一标签和第一标签对应的标签扩充信息进行训练,得到目标文本分类模型,从而提高了对文本的分类效率。
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公开(公告)号:CN114357435A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202011061197.1
申请日:2020-09-30
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种异常检测方法、装置及计算机存储介质,通过获取待检测日志;对待检测日志进行统计分析,确定目标行为主体对应的操作行为指标数据;利用至少两个预设模型对操作行为指标数据分别进行处理,获得至少两个输出结果,至少两个预设模型包括第一模型和第二模型,第一模型用于结合目标行为主体的地域特征确定目标行为主体是否异常的输出结果,第二模型用于结合目标行为主体的历史操作行为指标数据确定目标行为主体是否异常的输出结果;根据至少两个输出结果,确定目标行为主体是否存在异常。通过至少两个预设模型对操作行为指标数据进行检测,且考虑了不同地域特征和历史操作行为特征的差异,能够提高日志审计结果的准确性。
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