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公开(公告)号：CN112417076B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011330345.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/2457
Abstract: 一种基于大数据挖掘技术的楼宇人员归属识别方法，包括：提取用户工作时段内的基站数据，确定其工作所属基站，获取用户工作时归属楼宇，将所有用户划分成不同的楼宇用户组；构建、并训练楼宇‑用户分群模型，输入是每个楼宇用户组内用户特征数据，输出是将用户划分后的多个企业用户群，工作流程如下：计算每两个用户之间的企业相似度，然后采用社区发现Louvain算法，以用户为节点、用户之间的企业相似度为边来构造图，将所有用户划分成多个社区；将待识别楼宇用户组内的用户特征数据输入楼宇‑用户分群模型，输出待识别楼宇用户组内所有用户分别归属的企业用户群。本发明属于通信领域，能利用用户数据和信令数据，实现楼宇内企业用户群体的自动识别。
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公开(公告)号：CN113821638A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111088847.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G10L15/26 , H04W8/18
Abstract: 一种重点区域内可疑人员识别方法，包括：计算重点区域中心点坐标和覆盖半径；根据用户手机终端基站坐标和重点区域中心点坐标的距离，挑选位于重点区域内的用户构成重点区域用户群；计算重点区域用户群中用户特征性指标，挑选初步可疑人员。本发明属于信息技术领域，能基于用户基站位置数据，通过区域划分、指标计算和自然语言处理技术实现重点区域可疑人员的精准识别。
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公开(公告)号：CN106355289A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610833683.8
申请日：2016-09-20
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于位置服务的景区客流量预测方法，包括有：从移动网络运营服务器的用户位置信息表中提取景区基站范围内的所有用户的位置信息，分别统计每天不同时段内在景区基站范围内的移动终端用户数；以历史多天不同时段内在景区基站范围内的移动终端用户数和景区历史客流量为训练样本，训练BP神经网络，所述BP神经网络的输入是每天多个不同时段内在景区基站范围内的移动终端用户数，输出是对应天的景区历史客流量；将待预测天多个不同时段内在景区基站范围内的移动终端用户数输入训练后的BP神经网络，所述BP神经网络的输出即为待预测天的景区客流量。本发明属于网络通信技术领域，能利用移动终端用户的位置信息来对景区客流量进行准确预测。
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公开(公告)号：CN103955450B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201410188050.7
申请日：2014-05-06
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种新词自动提取方法，包括：对文本句子进行切词处理，并将其中字数长度不大于S+1的候选词提取出来，然后将提取出的所有互不相同的候选词保存在候选词库中；计算候选词库中每个候选词的支持度，并将所有支持度大于支持度阈值的候选词构成一个频繁词组；为频繁词组中的每个候选词构建一个子词组，并将候选词和频繁词组中的所有其他候选词相比较，如果候选词中包含有其他候选词时，则将其他候选词保存在该候选词的子词组中，然后根据候选词、以及子词组中每个子词在知识库中出现的频数，计算候选词的置信度，当候选词的置信度大于置信度阈值时，则候选词是提取的新词。本发明属于计算机自然语言处理领域，能从海量文本中准确且快速的提取新词。
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公开(公告)号：CN111626041A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010379417.9
申请日：2020-05-07
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/68 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 一种基于深度学习的音乐评论生成方法，包括：使用网络爬虫技术，获取音乐原始评论，构建音乐评论库；基于Bert模型和Transformer模型，构建文本摘要生成模型，将待评论音乐的歌词文本输入文本摘要生成模型，获得歌词摘要文本；判断音乐评论库中所有音乐的原始评论中是否存在有待评论音乐的音乐名或歌手名，如果是，则挑选出存在有音乐名或歌手名的原始评论，如果否，则计算待评论音乐的歌词摘要文本和音乐评论库中每条音乐的原始评论的文本相似度，并挑选出相似度最高的原始评论；基于VAE模型构建复述生成模型，将挑选出的原始评论输入复述生成模型，生成新的评论文本。本发明属于信息技术领域，能自动生成音乐的评论文本，并提高文本准确度、多样性和流畅度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597894A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010292240.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06K9/00 , G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/55
Abstract: 一种基于人脸检测技术的人脸库更新方法，包括：获取人脸图片，采用人脸检测技术获得关键点坐标；计算人脸旋转角度；从人脸基准库中查找人脸旋转角度和图片的人脸旋转角度的差值在阈值范围内的所有基准照，保存到基准照组中；判断基准照组中是否存在和图片的人脸旋转角度相同的基准照，如果是，则将基准照存在标识符设为1，如果否，则将基准照存在标识符设为0；计算基准照组中所有基准照和图片的相似度平均值，并判断是否大于阈值，如果是，继续下一步；判断基准照存在标识符是否是1，如果是，则将图片加入到预备基准库中，如果否，则将图片加入到人脸基准库中。本发明属于信息技术领域，能将人脸图片自动添加到人脸库中，且人脸识别准确率高。
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公开(公告)号：CN103955450A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410188050.7
申请日：2014-05-06
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种新词自动提取方法，包括：对文本句子进行切词处理，并将其中字数长度不大于S+1的候选词提取出来，然后将提取出的所有互不相同的候选词保存在候选词库中；计算候选词库中每个候选词的支持度，并将所有支持度大于支持度阈值的候选词构成一个频繁词组；为频繁词组中的每个候选词构建一个子词组，并将候选词和频繁词组中的所有其他候选词相比较，如果候选词中包含有其他候选词时，则将其他候选词保存在该候选词的子词组中，然后根据候选词、以及子词组中每个子词在知识库中出现的频数，计算候选词的置信度，当候选词的置信度大于置信度阈值时，则候选词是提取的新词。本发明属于计算机自然语言处理领域，能从海量文本中准确且快速的提取新词。
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公开(公告)号：CN110874577B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201911117272.9
申请日：2019-11-15
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的证件照的自动审核方法，包括：采用人脸检测算法，从证件照中检测出人脸，并得到人脸坐标列表，人脸坐标列表中包含有人脸矩形框的两组坐标和左右眼睛、鼻子、嘴角左右两侧共五组坐标；判断人脸坐标列表是否为空，如果是，则表示证件照未包含有人脸，审核结果是：证件照不合格，原因：未能检测人脸，继续下一步；如果否，则根据人脸坐标列表中人脸矩形框的两组坐标，从证件照中提取人脸图像，然后审核证件照中的人脸图像是否模糊、人像是否免冠或人像占比是否合格，再继续下一步；汇总、并输出审核结果。本发明属于信息技术领域，能利用人脸检测技术来实现对用户证件照的自动审查，从而提高证件照的审核效率、降低人力物力成本。
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公开(公告)号：CN112131343A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010961450.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/9532 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 一种中文小说对话人物识别方法，包括：步骤一、抽取对话之前、后若干句话，构成关联文本，提取所有人物名作为候选人；步骤二、选取对话之前及之后的各一句话，判断主语中是否有人物名，如果是，则对话人物是主语中人物名，如果否，则继续下一步；步骤三、判断主语中是否有人称代词，如果是，则继续步骤四，如果否，则继续步骤五；步骤四、将主语中人称代词和候选人性别匹配，判断性别一致的候选人数量是否为1，如果是，则对话人物是性别一致的候选人，如果否，则继续步骤五；步骤五、计算每个候选人的候选向量，输入MLP网络，获得候选人得分，对话人物是得分最高候选人。本发明属于信息技术领域，能实现对中文小说中对话人物的自动精准识别。
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公开(公告)号：CN109670453B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811567121.9
申请日：2018-12-20
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种提取短视频主题的方法，包括：将短视频切分成M张视频截帧图片；采用迁移学习方式，使用卷积神经网络获取视频截帧图片的视频空间特征向量集合；按播放时序，将视频空间特征向量构成特征向量时间序列，并输入双向循环神经网络，从而输出视频空间‑时间特征序列集合H；采用注意力机制，对H中的每个视频空间‑时间特征序列进行调整，从而获得新的视频空间‑时间特征序列集合Q；将Q再展开成一个视频空间‑时间特征向量Z，对Z进行线性变换，然后采用归一化指数函数分别计算短视频归属各个主题的概率，以据此提取短视频的主题。本发明属于信息技术领域，能自动从短视频中提取主题信息，并且有效降低计算量。
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