一种多语义场景切换的在线识别方法及系统

    公开(公告)号:CN116308403A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310075040.1

    申请日:2023-02-07

    Abstract: 本申请涉及信息在线识别技术领域,提供一种多语义场景切换的在线识别方法及系统。所述方法包括:通过语义理解对所述客服请求信息进行识别,获得目标办理业务;根据目标办理业务,调用业务交互场景;基于业务交互场景进行业务交互,获得用户交互数据信息;对用户交互数据信息进行关键词识别,获得业务识别关键词;基于业务识别关键词进行微场景推送切换,获取目标业务微场景;根据目标业务微场景,获取客户反馈信息,并基于客户反馈信息对目标客户进行业务在线识别办理。采用本方法能够实现自动在线语义识别客户请求业务,进而进行业务智能微场景推送切换,智能识别效率高,业务处理响应速度高,进而提高业务服务质量的技术效果。

    一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN116248530A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202211588408.6

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法,步骤1,将待分类的加密应用程序的网络流量进行预处理,得到网络流量中每个网络流包含的数据包;步骤2,进行当前网络流量数据包的特征提取;步骤3,构建长短时神经网络流量检测模型,将M个连续的整合后网路流量数据包的特征作为模型输入;步骤4,进行长短时神经网络流量检测模型参数训练,即将带标签的网络流量特征输入到长短时神经网络流量检测模型,根据模型预测结果对加密网络应用程序的网络流量进行分类。与现有技术相比,本发明提出了一种端到端的加密流量分类方法,利用加密网络应用程序的时间序列数据样本的相关性实现了一种基于长短时记忆网络的深度学习的加密网络流量分类。

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