图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备

    公开(公告)号:CN112699726A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011251301.3

    申请日:2020-11-11

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备。本发明的目的是提供一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备,以避免数据集有偏导致分类模型过拟合到无关因子。本发明的技术方案是:一种图像增强方法,其特征在于:S01、对于具体的图像分类任务分析其中分类无关的有偏因子,控制有偏因子对应的属性为唯一变量,摄取图像作为源域数据集;S02、通过GAN网络结构训练有偏因子对应属性迁移模型,学习一个生成器G,x’=G(x,a);S03、在目标数据集上,应用经训练的生成器G扩充样本,对于目标数据集上的每一个样本,通过遍历有偏因子对应属性所有的取值a,得到无偏的生成样本。本发明适用于计算机视觉领域。

    基于微博平台的事件外部信息源提取方法

    公开(公告)号:CN112597405A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011494253.0

    申请日:2020-12-17

    摘要: 本发明涉及一种基于微博平台的事件外部信息源提取方法。本发明的目的是提供一种基于微博平台的事件外部信息源提取方法。本发明的技术方案是:S01、获取事件相关微博中的外部信息源URL,并统计不同外部信息源URL的出现频率;S02、将外部信息源URL转换为长链接形式;S03、将长链接形式的外部信息源URL与垃圾URL词典逐一过滤,保留非垃圾的外部信息源URL;S04、将步骤S03保留的外部信息源URL与权威URL词典逐一比对;S05、对步骤S03保留的外部信息源URL逐一模拟点击访问,过滤无效地址;S06、对步骤S05保留的外部信息源URL依据步骤S04确定的权值进行排名,选取权值高的前N个外部信息源URL作为关键外部信息源。本发明适用于信息抽取技术领域。

    图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备

    公开(公告)号:CN112699726B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202011251301.3

    申请日:2020-11-11

    摘要: 本发明涉及一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备。本发明的目的是提供一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备,以避免数据集有偏导致分类模型过拟合到无关因子。本发明的技术方案是:一种图像增强方法,其特征在于:S01、对于具体的图像分类任务分析其中分类无关的有偏因子,控制有偏因子对应的属性为唯一变量,摄取图像作为源域数据集;S02、通过GAN网络结构训练有偏因子对应属性迁移模型,学习一个生成器G,x’=G(x,a);S03、在目标数据集上,应用经训练的生成器G扩充样本,对于目标数据集上的每一个样本,通过遍历有偏因子对应属性所有的取值a,得到无偏的生成样本。本发明适用于计算机视觉领域。

    基于微博平台的有价值新闻线索自动发现方法

    公开(公告)号:CN112597380A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011494287.X

    申请日:2020-12-17

    摘要: 本发明涉及一种基于微博平台的有价值新闻线索自动发现方法。本发明的目的是提供一种基于微博平台的有价值新闻线索自动发现方法。本发明的技术方案是:一种基于微博平台的有价值新闻线索自动发现方法,其特征在于:S01、获取种子模式;S02、检索获取包含所述种子模式的距检索时间比较近的微博,作为信号微博;S03、对所有信号微博进行聚类,每个类描述的是同一个事件,对事件提取摘要,作为候选线索;S04、利用候选线索检索微博,扩展事件,对扩展后的事件提取特征,利用训练好的打分模型根据提取的特征对事件进行打分,选取得分值高于一定阈值的事件,并提取其摘要作为有价值的新闻线索。本发明适用于信息挖掘技术领域。