-
公开(公告)号：CN111581956A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010269087.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Inventor： 赵忠华 , 吴俊杰 , 赵志云 , 葛自发 , 孙小宁 , 张冰 , 王欣欣 , 李欣 , 袁钟怡 , 孙立远 , 付培国 , 王禄恒 , 左源 , 李丰志 , 李英汉 , 户中方
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法，包括：步骤一、对文本进行预处理；步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息，步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征；步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据，构建近似最邻近搜索图；步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图，搜索得到近似最近邻的K个节点，判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重，修正其敏感度值后，判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量，提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
-
公开(公告)号：CN108920447B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201810426812.0
申请日：2018-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289
Abstract: 本发明一种面向特定领域的中文事件抽取方法，包括：预处理：对原始数据信息去除冗余标签、分句、分词；字典构建：人工对大规模新闻语料分析，对特定领域常见角色总结，构建角色字典；对报道特定领域事件的常见句型进行总结，构建基于触发词的句型字典；句法分析：对给定的中文新闻报道语句，进行句法解析得到句法解析树；句型匹配：根据句型字典在句法树上进行句型匹配；事件要素抽取：根据角色字典在句法树上进行角色抽取，根据时间和地点要素的句法特征在句法树上进行时间和地点抽取。本发明解决了大数据环境下快速获取中文新闻资讯信息的难题，通过自动化处理，用户根据自己输入关键词即可得到关键词相关的新闻事件，为信息获取提供极大便利。
-
公开(公告)号：CN109241430A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811038860.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种互联网多源异质数据融合的选举预测方法，属于数据挖掘领域。首先从互联网数据中，筛选能够反映选举国家或地区民心动向的信息源。然后从筛选出的互联网信息源中提取具体特征，构建基于互联网平台的候选人支持率预测指标体系。最后将提取的各类预测指标视为反映民意的信号，运用卡尔曼滤波模型进行融合，动态实时跟踪预测候选人的支持率。本发明具有数据源广泛、实时性强等特点，在舆情监控和观点分析等领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN111581956B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010269087.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Inventor： 赵忠华 , 吴俊杰 , 赵志云 , 葛自发 , 孙小宁 , 张冰 , 王欣欣 , 李欣 , 袁钟怡 , 孙立远 , 付培国 , 王禄恒 , 左源 , 李丰志 , 李英汉 , 户中方
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法，包括：步骤一、对文本进行预处理；步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息，步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征；步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据，构建近似最邻近搜索图；步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图，搜索得到近似最近邻的K个节点，判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重，修正其敏感度值后，判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量，提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
-
公开(公告)号：CN108920447A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810426812.0
申请日：2018-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明一种面向特定领域的中文事件抽取方法，包括：预处理：对原始数据信息去除冗余标签、分句、分词；字典构建：人工对大规模新闻语料分析，对特定领域常见角色总结，构建角色字典；对报道特定领域事件的常见句型进行总结，构建基于触发词的句型字典；句法分析：对给定的中文新闻报道语句，进行句法解析得到句法解析树；句型匹配：根据句型字典在句法树上进行句型匹配；事件要素抽取：根据角色字典在句法树上进行角色抽取，根据时间和地点要素的句法特征在句法树上进行时间和地点抽取。本发明解决了大数据环境下快速获取中文新闻资讯信息的难题，通过自动化处理，用户根据自己输入关键词即可得到关键词相关的新闻事件，为信息获取提供极大便利。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239663B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
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: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
-
公开(公告)号：CN109033166B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201810636331.2
申请日：2018-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种人物属性抽取训练数据集构建方法。首先，下载HTML页面中的文本数据内容，提取描述人物正文内容和属性信息的信息框数据，并进行编码存储和语句切分；然后，对切分后的语句，选取既包含人物名称、人物属性值内容的语句构建人物属性抽取语料数据集；最后，提取人物属性抽取语料数据集中的所有动词，基于信息熵的方法对所有动词进行排序，提取排名靠前的动词作为属性触发词，把人物属性抽取语料数据集中不包含属性触发词的语句删除掉，剩下的语句就组成了人物属性抽取训练数据集。本发明综合利用的网页数据采集、词性分析、词语信息熵计算等技术自动构建人物属性抽取训练数据集，对提高训练数据集构建的效率具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN113255720A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110393842.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62 , G06Q50/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于分层图池化的多视角聚类方法，包括以下步骤：将待处理数据划分成多视角数据集，然后将多视角数据集按各视角构建对应的图表示，得到对应的视图；采用分层图池化层迭代计算方法提取每个视图的聚类信息，每个视图的聚类信息包括对应该视图的粗化图和分配矩阵，该粗化图包括迭代后的邻接矩阵、特征矩阵、图拉普拉斯矩阵；采用多视角谱聚类融合方法融合所有视图的聚类信息，得到每一类特征向量所对应的类别。具有充分利用待处理数据本身的多视图特征，可以综合包含原各个视图的聚类信息。公开了一种基于分层图池化的多视角聚类系统，包括：图构建模块、聚类信息计算提取模块、多视角融合模块。本发明具有提升聚类效果的有益效果。
-
公开(公告)号：CN112214558B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011296138.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置，方法包括：对获取的网页构建网页特征向量；利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算；筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合了语义向量相似度计算和机器学习方法的优点，相比于现有技术，可以实现较高的判别精度，并且本申请在训练样本的筛选上也作出了不同于现有技术的改进。
-
公开(公告)号：CN113313379A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110586002.3
申请日：2021-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质，包括：对各角色类别中的角色个体划分为一级指标和二级指标；根据角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵；对所提取形成的信息矩阵，利用熵权法计算二级指标的权重；针对二级指标权重利用变异系数法计算一级指标权重；将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个二级指标的综合权重；将目标角色个体的各二级指标对应的值与每个二级指标的综合权重相乘求和，得到所述目标角色个体的影响力指数。通过本发明的方法，能够计算出事件角色影响力，用于各领域角色影响力量化分析。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.039 seconds)
