-
公开(公告)号:CN116561244A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310403811.5
申请日:2023-04-14
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC分类号: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/30 , G06N3/0499 , G06N3/0895
摘要: 本发明实施例涉及一种目标关系的识别方法及装置,所述方法包括:获取目标关系对应的训练数据集和检测数据集;根据上下句预测和掩码预测对联合模型进行模型预训练,得到训练好的联合抽取预训练模型;将所述训练数据集输入到所述联合抽取预训练模型中进行模型训练,得到训练好的联合抽取模型;将所述检测数据集输入到所述联合抽取模型中进行数据抽取处理,得到检测抽取结果;根据所述检测抽取结果确定所述检测数据集对应目标关系的识别结果。通过将检测数据集输入到训练好的联合抽取模型中,实现数据抽取,得到检测抽取结果,将在抽取到的检测抽取结果进行判断分析,确定所述检测数据集的识别结果;由本方案,可以实现企业关系、资本谱系或实体关系的快速识别的技术效果。
-
公开(公告)号:CN116092102A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211714858.5
申请日:2022-12-27
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC分类号: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/18 , G06V30/162 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种包含文本信息的结构图的处理方法,所述方法包括:基于包含文本信息的结构图的线段组成进行轮廓检测;根据检测出的轮廓拟合出几何多边形;基于所述结构图中文本框的特征条件,从所述几何多边形中过滤掉不符合所述特征条件的形状,得到边框。本发明能够从包含有文本信息的结构图中高效、准确地提取出边框。
-
公开(公告)号:CN116561334A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310403556.4
申请日:2023-04-14
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06F16/31 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06N3/084
摘要: 本发明实施例涉及一种关系抽取方法、装置、图谱构建方法及存储介质,所述方法包括:确定预设实体库中各实体之间的关系,所述关系为所述实体库中技术与技术之间的关系,和/或所述实体库中技术与企业之间的关系;根据所述实体库中所述实体之间的关系,建立邻接矩阵;基于所述邻接矩阵,构建与所述实体对应的图卷积网络;利用所述图卷积网络抽取所述实体库中各实体之间的关系。由此,可以实现确定预设实体库中各实体之间的关系,根据实体之间的关系建立邻接矩阵,进而构建与实体对应的图卷积网络,以实现基于图卷积网络简单、便捷地确定各个实体之间的关系,提高效率,提升用户体验。
-
公开(公告)号:CN115827871A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211690035.3
申请日:2022-12-27
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC分类号: G06F16/35 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
摘要: 本发明提供了一种互联网企业分类的方法和装置,其中该方法包括:S1:获取互联网企业的多维度数据,并对所述多维度数据预处理以生成长文本数据;S2:将所述长文本数据输入基于Transformer编码器的Bert网络模型进行处理;S3:将经过处理后的数据送入分类器来对所述互联网企业进行分类。本发明的方案基于在Transformer架构的深度神经网络中进行自动特征组合学习,能够对互联网企业准确进行行业分类,并能够极大提升互联网企业行业分类的准确率。本发明的方案能够快速将海量企业多维度信息进行识别,无需人工干预。本发明的方案基于大语料预训练模型加下游任务微调的方案能灵活应用在不同场景中海量企业的快速分类。
-
公开(公告)号:CN117591119A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311441226.0
申请日:2023-11-01
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要: 本发明涉及软件检测技术领域,公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法,首先输入两个APK文件,通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件,提取到SMALI或JAVA源代码;再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式,识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录,并生成源码树;再对核心源码目录中的文件进行分析,计算文件HASH,提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征;计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况,根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗,提升源码相似分析的准确度,能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
-
公开(公告)号:CN117591119B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202311441226.0
申请日:2023-11-01
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要: 本发明涉及软件检测技术领域,公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法,首先输入两个APK文件,通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件,提取到SMALI或JAVA源代码;再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式,识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录,并生成源码树;再对核心源码目录中的文件进行分析,计算文件HASH,提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征;计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况,根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗,提升源码相似分析的准确度,能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
-
公开(公告)号:CN118074945A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311523013.2
申请日:2023-11-15
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: H04L9/40 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F21/64 , H04L67/1095
摘要: 本发明公开了一种可编辑区块链的分布式链上信息编辑共识方法及系统。所述方法包括:区块链用户发起编辑请求;连接该区块链用户的服务节点将该编辑请求广播到区块链网络中;编辑共识节点对该编辑请求进行验证,并在对该编辑请求达成共识后,基于该编辑请求中的编辑操作在编辑链中生成一条交易记录E;常规共识节点获取该交易E后,在原始链中执行对应的编辑操作;区块链中的其他节点结合编辑链中的交易记录E,对原始链中执行对应的编辑操作进行验证。本发明可以确保区块链网络对编辑操作的一致性,并当故障节点和恶意节点数量小于阈值时,不影响共识算法的一致性。
-
公开(公告)号:CN117290493A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311295408.1
申请日:2023-10-08
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F16/335 , G06F16/338 , G06F16/35
摘要: 本公开涉及一种舆情风险监测方法、装置、设备及介质。其中,舆情风险监测方法包括:获取目标舆情数据,并对目标舆情数据进行数据预处理,得到第一舆情数据;对第一舆情数据进行数据分析处理,得到第二舆情数据;对第二舆情数据进行风险舆情识别处理,得到对应的风险舆情识别数据;根据风险舆情识别数据进行分类统计处理,得到不同预设时间窗口的风险舆情结果。根据本公开实施例,能够更加准确的对企业风险舆情进行监测,改善了依赖人工统计分析、费时费力的现状,使后续研判更具准确性、有效性、科学性。
-
公开(公告)号:CN116561335A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310403733.9
申请日:2023-04-14
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/35 , G06F40/211
摘要: 本发明实施例涉及一种图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:从预设的产业数据库中确定与目标产业匹配的产业数据;根据所述产业数据确定产业链图谱中各实体之间的上下位关系;获取所述目标产业的企业信息;根据所述上下位关系及所述企业信息,构建所述目标产业的产业链图谱。由此,可以实现准确确定产业链图谱中各实体之间的上下位关系,避免需要人工大量的查阅产业资料,简化操作流程,提升了产业链图谱生成的便利性,一定程度上解决了人工构建可能不全面的问题。
-
公开(公告)号:CN116702022A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310512618.5
申请日:2023-05-08
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F18/241 , G06F18/23 , G06Q30/0601
摘要: 本发明实施例涉及一种商品分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:根据特征提取模型提取商品集合中每个商品的第一特征,得到第一特征集合,所述第一特征用于表征所述商品的商品特征和所述商品对应的企业特征;对所述第一特征集合进行聚类处理,得到多个簇,每个所述簇中包含多个所述第一特征;从每个所述簇中提取多个目标第一特征,得到目标第一特征集合;根据所述目标第一特征集合对第一初始模型进行训练,得到训练好的商品分类模型。由此,可以实现通过商品特征和企业特征结合进行分类模型的训练,提高了分类的准确度,且对训练的特征进行了筛选,提高模型训练效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-