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公开(公告)号：CN115858798A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210651618.9
申请日：2022-06-09
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: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种面向维基百科文本数据的事理图谱构建方法和系统，属于文本数据挖掘领域。该方法包括以下步骤：获取维基百科的数据并将其解析为纯文本的形式；使用语义角色标注技术抽取维基百科数据中的事件简介；使用命名实体识别技术对维基百科数据的事件中的人物、地点、机构进行抽取；使用正则表达式匹配技术对维基百科数据的事件中的时间进行抽取；将抽取的事件简介、人物、地点、机构和时间构造为事理图谱。本发明实现了从数据获取、事件抽取、事件论元抽取到图谱构建的相关技术流程，能够帮助研究和分析事件的基本信息和演化过程。
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公开(公告)号：CN115114427A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210279929.7
申请日：2022-03-21
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
Abstract: 本发明公开一种基于预训练和多任务学习的文本摘要和关键词抽取方法，属于文本信息抽取领域，基于预训练语言模型在抽取任务上进行针对性的进一步微调，并在关键词抽取任务与摘要抽取任务的协作下用于抽取关键词和摘要。本发明能够解决现有文本关键词抽取和摘要抽取技术存在的准确率和召回率低的问题。
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公开(公告)号：CN111163065A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911279299.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06 , G06F16/2458 , G06F16/23
Abstract: 本发明提出了一种异常用户检测方法及装置，检测方法包括：获取用户的行为数据信息；对行为数据信息进行预处理，获得行为序列；将行为序列与预先训练的异常行为库中的异常行为特征进行匹配，以判定用户是否为异常用户；其中，行为序列包括：操作事件和时间间隔信息。根据本发明的异常用户检测方法，依据移动端用户行为的特点，充分利用异常用户特征，在行为序列挖掘过程中，加入时间间隔属性，进行带有时间间隔的行为序列挖掘，可以有效提升异常用户检测的准确率。
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公开(公告)号：CN106250207A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610618703.X
申请日：2016-07-27
Applicant: 汉柏科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/455
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F2009/45583
Abstract: 本发明实施例公开了一种虚拟机扩容处理方法及装置，所述方法包括：根据虚拟机的磁盘分配大小、磁盘使用大小和预设的扩容告警值，计算获知所述虚拟机需要扩容；根据预设扩容值，对所述虚拟机进行扩容。所述装置包括：磁盘计算模块和扩容模块。本发明实施例通过对虚拟机当前的磁盘分配大小、磁盘使用大小和预设的扩容告警值进行计算，实时获知虚拟机的状态，当需要扩容时，再对虚拟机进行扩容，不仅能够实时监控虚拟机当前的状态，而且根据虚拟机当前状态进行扩容，节省了计算机资源。
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公开(公告)号：CN117149949B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311059658.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的人名消歧方法及装置，所述方法包括：将所有文本划分为若干个类；基于同名作者对应的机构名称、文本共同作者和文本主题内容，分别对每一类文本进行聚类，以得到该类文本的机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果；基于簇内机构信息及文本的共现信息，对机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果进行融合，得到该类文本的初步聚类结果；提取初步聚类结果中的单簇文本，并基于所述单簇文本与该类文本中其他文本的相似度进行单簇文本的融合后，得到人名消歧结果。本发明可以实现了更好的消歧准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068376A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310623041.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V20/00 , G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种深度伪造视频的溯源方法和装置。其中，该方法包括：利用全局特征匹配预训练数据集对第一原始模型进行训练，得到第一目标模型，第一原始模型是结合语言监督和图像自监督的多任务模型，用于从全局特征匹配预训练数据集中学习图像与图像之间的特征关联、图像与文本之间的特征关联；利用第一目标模型对深度伪造视频进行溯源。本申请解决相关技术中不能对深度伪造视频进行溯源的技术问题。
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公开(公告)号：CN117271765A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311059507.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多语义特征融合的文本分类方法及装置，所述方法包括：获取待分类的文本，将所述待分类的文本进行预处理，得到处理后的文本；将词级粒度向量输入训练完毕的词级语义特征提取模型，得到词级语义特征；将句子级粒度向量输入训练完毕的句子级语义特征提取模型，得到句子级语义特征；基于文章级向量对所述处理后的文本进行特征提取，得到文本级语义特征；将所述词级语义特征、句子级语义特征以及文本级语义特征进行特征拼接融合，得到融合后特征，使用分类器对所述融合后特征进行分类。本方法从词粒度、句子粒度和文章粒度等多个层面对文本进行精细语义建模，利用文本的多语义融合特征进行文本分类，提高了文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN117149949A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311059658.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的人名消歧方法及装置，所述方法包括：将所有文本划分为若干个类；基于同名作者对应的机构名称、文本共同作者和文本主题内容，分别对每一类文本进行聚类，以得到该类文本的机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果；基于簇内机构信息及文本的共现信息，对机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果进行融合，得到该类文本的初步聚类结果；提取初步聚类结果中的单簇文本，并基于所述单簇文本与该类文本中其他文本的相似度进行单簇文本的融合后，得到人名消歧结果。本发明可以实现了更好的消歧准确率。
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公开(公告)号：CN115809368A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211660700.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及侦测搜索技术领域，具体公开了一种基于HTML结构特征的端到端色情网站侦测方法，包括词嵌入层、Bi‑LSTM层、卷积层、Attention层，研究了搜索引擎的网站排名机制和HTML的标签结构特征，通过提取HTML源代码中的meta标签作为文本数据集，构建了BiLSTM+TextCNN+Attention协同模型用于色情网站侦测。
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公开(公告)号：CN115269833A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210760202.0
申请日：2022-06-29
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: G06F16/35 , G06F40/194 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于深度语义和多任务学习的事件信息抽取方法及系统，属于文本信息抽取领域。为克服现有事件信息抽取技术准确率、召回率低等不足，本发明主要利用预训练语言模型通过对文章在篇章级、语段级、语句级、词语级等粒度上分别进行向量表示，通过依次进行事件分类、事件论元抽取、关键词抽取获得事件的主要信息。本发明在事件分类、事件论元抽取、关键词抽取三方面达到了非常高的准确率。
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