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公开(公告)号：CN114416969B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111447487.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于背景增强的LSTM‑CNN在线评论情感分类方法及系统，将预处理后的在线评论文本进行词转化得到在线评论文本的词向量表示，利用融合词性与位置信息的TF‑IDF算法提取新闻文本特征，使用卷积神经网络提取出评论文本的局部特征，将新闻文本特征提取通道所得的新闻文本特征与在线评论文本特征提取通道所得的评论文本特征拼接得到基于背景增强的评论文本特征向量，将评论文本作为语言背景，将其作为评论文本情感分析的特征，加入到情感分类模型中，提高了模型在不同背景下情感分析判断能力，使用TF‑IDF结合词性与位置信息进行新闻文本特征提取，融合特征向量然后进入全连接层分类训练得到新闻评论情感分类模型，能够提高新闻评论情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114169321B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111453171.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种社交媒体内容可信度评估方法及系统，通过对待处理数据集进行预处理，将预处理后的数据集经过Word2vec模型训练得到词向量表，利用CNN模型与Attention机制结合构建ACNN模型，利用BiLSTM模型与Attention机制结合构建ABiLSTM模型，Attention机制是一种注意力机制，将CNN模型、BiLSTM模型和Attention机制进行结合，利用CNN模型提取局部特征，利用BiLSTM不仅能够提取上下文语义相关特征，有效减弱了传统RNN模型存在的梯度消失或梯度爆炸问题，同时，将Attention机制融入CNN模型和BiLSTM模型进行特征权重分配，增大重要特征词对文本信息的影响，降低噪声词的干扰，最后，将两个模型提取的不同角度的特征进行特征融合，使两个模型进行优势互补。
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公开(公告)号：CN114169321A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111453171.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种社交媒体内容可信度评估方法及系统，通过对待处理数据集进行预处理，将预处理后的数据集经过Word2vec模型训练得到词向量表，利用CNN模型与Attention机制结合构建ACNN模型，利用BiLSTM模型与Attention机制结合构建ABiLSTM模型，Attention机制是一种注意力机制，将CNN模型、BiLSTM模型和Attention机制进行结合，利用CNN模型提取局部特征，利用BiLSTM不仅能够提取上下文语义相关特征，有效减弱了传统RNN模型存在的梯度消失或梯度爆炸问题，同时，将Attention机制融入CNN模型和BiLSTM模型进行特征权重分配，增大重要特征词对文本信息的影响，降低噪声词的干扰，最后，将两个模型提取的不同角度的特征进行特征融合，使两个模型进行优势互补。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116109464A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211164757.5
申请日：2022-09-23
Applicant: 四川数字经济产业发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种增强的GEMD图像信息隐藏方法,嵌入阶段中将载体图像的像素进行分组获得若干个分组图像，将需要隐藏的信息进行分组，分组个数与载体图像的分组个数相同，将分组后隐藏的信息分别嵌入到所述分组图像中从而获得若干个携带隐藏信息的载秘图像；提取阶段中基于若干个所述载秘图像提取出若干个隐藏信息，再将若干个所述隐藏信息还原为完整的隐藏信息。本发明在维持载体图像的图像质量和抵抗RS检测的基础上，提高了图像的隐藏容量。
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公开(公告)号：CN114416969A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111447487.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于背景增强的LSTM‑CNN在线评论情感分类方法及系统，将预处理后的在线评论文本进行词转化得到在线评论文本的词向量表示，利用融合词性与位置信息的TF‑IDF算法提取新闻文本特征，使用卷积神经网络提取出评论文本的局部特征，将新闻文本特征提取通道所得的新闻文本特征与在线评论文本特征提取通道所得的评论文本特征拼接得到基于背景增强的评论文本特征向量，将评论文本作为语言背景，将其作为评论文本情感分析的特征，加入到情感分类模型中，提高了模型在不同背景下情感分析判断能力，使用TF‑IDF结合词性与位置信息进行新闻文本特征提取，融合特征向量然后进入全连接层分类训练得到新闻评论情感分类模型，能够提高新闻评论情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114120370A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111465252.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 四川数字经济产业发展研究院 , 西安交通大学
IPC: G06V40/10 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开基于CNN‑LSTM的人体跌倒检测实现方法及系统，包括获取人体跌倒行为数据集，对所述人体跌倒行为数据集进行归一化处理；通过OpenPose模型对所述归一化处理后的数据集进行计算，获取人体关节点信息；通过将卷积神经网络对人体关节点信息进行空间特征提取，得到跌倒行为的特征向量；通过长短时记忆神经网络对所述特征向量进行分类识别，得到人体跌倒的检测结果。本发明能够对人体跌倒行为进行准确识别，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN116756767A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310716340.3
申请日：2023-06-16
Applicant: 四川数字经济产业发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向隐私保护的分布式频率直方图估计系统，包括：参数和随机数初始化子系统、数据收集子系统和数据聚合子系统连接；参数和随机数初始化子系统，用于数据方和计算方的安全参数协商、数据方构建MPS++sketch的参数协商以及计算方生成相关随机数，其中MPS++sketch是本发明原创的解决该问题的数据梗概；数据收集子系统，用于通过数据方收集本地数据集，构建本地的MPS++sketch，并将数据方的数据梗概以及数据方独立生成的离散高斯噪声分享给计算方；数据聚合子系统，用于计算方聚合数据方的数据梗概，进而完成面向隐私保护的分布式频率直方图估计。
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公开(公告)号：CN115422535A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211074642.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 四川数字经济产业发展研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于推荐系统的恶意注入攻击检测方法，包括：获取用户的评分数据和物品的原始协同访问数据，基于评分数据得到用户‑物品二部图，基于原始协同访问数据得到协同访问关联图；分别对用户‑物品二部图和协同访问关联图进行分解，得到低维度映射矩阵；基于低维度映射矩阵分别计算用户和物品之间的相似度，通过设定相似度经验阈值，获得密集行为关联图；依据密集行为关联图，采用条件随机场的多阶势特性对行为边界进行平滑表示，并采用条件随机场的标签最大化后验概率估计计算最优预测标签值，识别恶意注入节点。本发明对于多类型评分注入攻击具有较好的检测效果，特别是在攻击力度较小的情况下，检测率达到最优，误报率均较低。
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