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公开(公告)号:CN115269834A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210782688.8
申请日:2022-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的高精度文本分类方法及装置,在输入端采用FastText模型,对词汇进行嵌入表示得到表示向量,然后把表示向量作为BERT模型的输入,将BERT的输出结果接上全连接层+softmax,实现文本分类。本发明提前用FastText模型处理语料数据,获取字符的特征,解决了OOV的embedding问题,同时获取词的形态变换,对富有词型变换的语料具有更好的表示能力;使用BERT能够提前预训练大量的语料,增加了词向量的语义丰富度,获得更好的上下文表示;在BERT模型的输出添加全连接层和softmax进行文本分类,提高了文本分类的精度。
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公开(公告)号:CN115858798B
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202210651618.9
申请日:2022-06-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种面向维基百科文本数据的事理图谱构建方法和系统,属于文本数据挖掘领域。该方法包括以下步骤:获取维基百科的数据并将其解析为纯文本的形式;使用语义角色标注技术抽取维基百科数据中的事件简介;使用命名实体识别技术对维基百科数据的事件中的人物、地点、机构进行抽取;使用正则表达式匹配技术对维基百科数据的事件中的时间进行抽取;将抽取的事件简介、人物、地点、机构和时间构造为事理图谱。本发明实现了从数据获取、事件抽取、事件论元抽取到图谱构建的相关技术流程,能够帮助研究和分析事件的基本信息和演化过程。
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公开(公告)号:CN115269833B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202210760202.0
申请日:2022-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/194 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于深度语义和多任务学习的事件信息抽取方法及系统,属于文本信息抽取领域。为克服现有事件信息抽取技术准确率、召回率低等不足,本发明主要利用预训练语言模型通过对文章在篇章级、语段级、语句级、词语级等粒度上分别进行向量表示,通过依次进行事件分类、事件论元抽取、关键词抽取获得事件的主要信息。本发明在事件分类、事件论元抽取、关键词抽取三方面达到了非常高的准确率。
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公开(公告)号:CN114626425A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202011456860.8
申请日:2020-12-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向噪声文本的多视角交互匹配方法及电子装置,包括对两段待匹配噪声文本分别编码,得到两段编码向量序列,并向两段编码向量序列的每个编码向量中加入位置信息;对加入位置信息的两段编码向量序列进行内部交互,分别得到两段内部交互结果;对两段内部交互结果进行外部交互,分别构建两个双向的噪声文本交互矩阵;拼接两个噪声文本交互矩阵,判断两个待匹配噪声文本是否匹配。本发明采用注意力机制捕获噪声文本之间的双向匹配模式,受噪声文本中句子的逻辑顺序影响较小,增加文本有效语义单词影响,提高模型时间效率及噪声文本匹配效果,避免传递匹配问题。
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公开(公告)号:CN114461931A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202111573021.9
申请日:2021-12-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多关系融合分析的用户轨迹预测方法和系统。该方法根据用户的历史轨迹相似关系和位置邻近关系,构建轨迹关系图,然后基于轨迹关系图中用户间的关系,利用融入注意力机制的轨迹预测模型对目标用户的未来轨迹进行预测。本发明充分考虑了用户出行具有的时间规律性特征,并充分挖掘了人群中的社会行为信息,预测精度具有明显的提高;本发明使用融入注意力机制的轨迹关系图来计算影响力大小,融入了不同用户对轨迹影响的差异,更加符合实际情况;本发明不仅利用了位置相邻的行人的轨迹行为信息,也考虑了历史轨迹相似用户的轨迹情况,将两种影响人群结合在一起构建轨迹关系图,解决了怎样对多种类型信息进行建模的问题。
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公开(公告)号:CN114461931B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202111573021.9
申请日:2021-12-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9537 , G06N3/0442 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多关系融合分析的用户轨迹预测方法和系统。该方法根据用户的历史轨迹相似关系和位置邻近关系,构建轨迹关系图,然后基于轨迹关系图中用户间的关系,利用融入注意力机制的轨迹预测模型对目标用户的未来轨迹进行预测。本发明充分考虑了用户出行具有的时间规律性特征,并充分挖掘了人群中的社会行为信息,预测精度具有明显的提高;本发明使用融入注意力机制的轨迹关系图来计算影响力大小,融入了不同用户对轨迹影响的差异,更加符合实际情况;本发明不仅利用了位置相邻的行人的轨迹行为信息,也考虑了历史轨迹相似用户的轨迹情况,将两种影响人群结合在一起构建轨迹关系图,解决了怎样对多种类型信息进行建模的问题。
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公开(公告)号:CN115858798A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202210651618.9
申请日:2022-06-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种面向维基百科文本数据的事理图谱构建方法和系统,属于文本数据挖掘领域。该方法包括以下步骤:获取维基百科的数据并将其解析为纯文本的形式;使用语义角色标注技术抽取维基百科数据中的事件简介;使用命名实体识别技术对维基百科数据的事件中的人物、地点、机构进行抽取;使用正则表达式匹配技术对维基百科数据的事件中的时间进行抽取;将抽取的事件简介、人物、地点、机构和时间构造为事理图谱。本发明实现了从数据获取、事件抽取、事件论元抽取到图谱构建的相关技术流程,能够帮助研究和分析事件的基本信息和演化过程。
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公开(公告)号:CN115114427A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210279929.7
申请日:2022-03-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于预训练和多任务学习的文本摘要和关键词抽取方法,属于文本信息抽取领域,基于预训练语言模型在抽取任务上进行针对性的进一步微调,并在关键词抽取任务与摘要抽取任务的协作下用于抽取关键词和摘要。本发明能够解决现有文本关键词抽取和摘要抽取技术存在的准确率和召回率低的问题。
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公开(公告)号:CN114021627A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111239649.5
申请日:2021-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM与场景规则知识的异常轨迹检测方法及装置,包括依据目标轨迹构建时序序列;将时序序列输入LSTM网络,获取的目标轨迹中每个时刻的位置隐向量,并基于各位置隐向量进行注意力机制计算,得到目标轨迹表示向量;拼接目标轨迹表示向量与设定场景规则的向量,并对拼接后向量进行分类,得到异常轨迹检测结果。本发明采用的融合方法除了使用向量表示轨迹之外,还加入了可调整的应用场景规则,解决单一方法的不足,具有更好的迁移性。
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公开(公告)号:CN114021627B
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202111239649.5
申请日:2021-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM与场景规则知识的异常轨迹检测方法及装置,包括依据目标轨迹构建时序序列;将时序序列输入LSTM网络,获取的目标轨迹中每个时刻的位置隐向量,并基于各位置隐向量进行注意力机制计算,得到目标轨迹表示向量;拼接目标轨迹表示向量与设定场景规则的向量,并对拼接后向量进行分类,得到异常轨迹检测结果。本发明采用的融合方法除了使用向量表示轨迹之外,还加入了可调整的应用场景规则,解决单一方法的不足,具有更好的迁移性。
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