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公开(公告)号：CN113255360A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110418139.8
申请日：2021-04-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了基于层次化自注意力网络的文档评级方法和装置。该方法包括：获取目标文档的评论文本，其中，所述评论文本包含多个评论，各评论包含多个句子；提取各句子中各词语的特征；基于自注意力机制，从各评论中各句子所包含全部词语的特征中提取各评论中各句子的特征；基于自注意力机制，从各评论所包含的所述多个句子的特征中提取各评论的特征；基于自注意力机制，从所述多个评论的特征中提取所述评论文本的特征；根据所述评论文本的特征，生成所述目标文档的评级结果。基于该方法和装置，可以充分捕捉目标文档的评论文本所包含的深层次语义信息，进而自动给出针对目标文档的评级结果。
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公开(公告)号：CN111932109A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010784889.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06 , G06F16/735 , G06F16/951 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统，属于数据挖掘技术领域。本方法充分考虑了移动短视频应用域内数据和多元化的域外新媒体平台数据，分别采集移动短视频应用域内的用户基本信息、短视频信息以及域外平台关联账号的粉丝数信息等，设计评估算法分别计算基于短视频质量的域内影响力值和基于传播潜力的域外影响力值，通过一定的权重合成最终的用户影响力值。所述方法对已有的单一平台数据来源的评价方法作出改进，考虑用户的跨平台传播潜力，以适应新媒体平台“矩阵式”传播的新形势，提高对移动短视频用户影响力评价的全面性和有效性，实现评价系统的自动化运行和实时更新。
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公开(公告)号：CN110263319A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910216192.2
申请日：2019-03-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网页文本的学者观点抽取方法，包括学者网页信息采集、文本数据预处理、观点抽取分析、观点摘要生成4个部分；学者信息抽取部分负责从互联网中获取给定学者相关的网页文本数据；文本数据预处理部分负责对原始网页文本数据进行清洗、语句分割、句法树分析、人名识别；观点抽取分析部分负责抽取出观点句，分析观点句的情感倾向和情感极性强度值。观点摘要生成部分负责将同一网页中的学者的所有观点语句进行总结，形成一个观点摘要段落。本发明综合利用了网络信息采集、数据挖掘、情感分析、自然语言处理等技术，从网络中自动提取出学者发表的观点及情感倾向，并生成观点摘要，有了解学者的社会活动和影响有重要意义。
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公开(公告)号：CN110096575A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910375599.X
申请日：2019-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/958 , G16H10/20 , G16H20/70
Abstract: 本发明公开了一种面向微博用户的心理画像方法，包括：步骤一、在微博平台上选取样本用户，根据设定的心理学量表，利用调查问卷法获取样本用户的人格特征得分；步骤二、根据所述样本用户在微博平台上的文本信息，获取样本用户的文本表征，根据所述样本用户的行为信息，获取样本用户的行为表征；步骤三、根据样本用户的人格特征得分与文本表征和行为表征的对应关系，构建人格特征预测模型；步骤四、获取待测用户的文本表征和行为表征，根据人格特征预测模型，获得待测用户的人格特征。本发明能够实现对微博用户的人格特质的分析，为微博用户的心理画像提供技术支持。
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公开(公告)号：CN109992645A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910250572.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于文本数据的资料管理系统及方法，属于信息管理系统领域。资料管理系统包括数据上传模块，数据存储模块，数据解析模块，数据检索模块，数据可视化模块，工具箱和管理台。所述方法首先将本地文件利用数据上传模块上传至数据存储模块，然后数据解析模块对上传文件进行解析处理，得到上传文件的属性并进行存储。将解析后的资料内容及附件分别存储在数据存储模块中的全文索引搜索引擎数据库和关系型数据库中。最后采用相似性判断技术，利用数据检索模块对存储到数据库中的资料进行检索；利用数据可视化模块对所有资料内容按分类进行展示、文档操作功能和各种可视化展示。本发明提高了工作效率，提升了对战略研究素材的管理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033166A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810636331.2
申请日：2018-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种人物属性抽取训练数据集构建方法。首先，下载HTML页面中的文本数据内容，提取描述人物正文内容和属性信息的信息框数据，并进行编码存储和语句切分；然后，对切分后的语句，选取既包含人物名称、人物属性值内容的语句构建人物属性抽取语料数据集；最后，提取人物属性抽取语料数据集中的所有动词，基于信息熵的方法对所有动词进行排序，提取排名靠前的动词作为属性触发词，把人物属性抽取语料数据集中不包含属性触发词的语句删除掉，剩下的语句就组成了人物属性抽取训练数据集。本发明综合利用的网页数据采集、词性分析、词语信息熵计算等技术自动构建人物属性抽取训练数据集，对提高训练数据集构建的效率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108984521A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810635449.3
申请日：2018-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种新闻事件中人物观点抽取方法，包括观点抽取、人物观点数据库、观点检索3个部分；观点抽取部分负责对原始的新闻文本进行清理，并提取其中的观点要素包括观点持有者、观点评价对象、观点情感强度等；人物观点数据库负责存储人物、观点以及情感，以便检索和查询；观点检索部分负责响应用户的检索请求，对检索结果进行去重和合并，并返回排序的检索结果；本发明方法能够有效识别新闻中的人物观点并构建可供检索的人物观点数据库，提供了一种准确高效的人物观点抽取方法。
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公开(公告)号：CN108920447A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810426812.0
申请日：2018-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明一种面向特定领域的中文事件抽取方法，包括：预处理：对原始数据信息去除冗余标签、分句、分词；字典构建：人工对大规模新闻语料分析，对特定领域常见角色总结，构建角色字典；对报道特定领域事件的常见句型进行总结，构建基于触发词的句型字典；句法分析：对给定的中文新闻报道语句，进行句法解析得到句法解析树；句型匹配：根据句型字典在句法树上进行句型匹配；事件要素抽取：根据角色字典在句法树上进行角色抽取，根据时间和地点要素的句法特征在句法树上进行时间和地点抽取。本发明解决了大数据环境下快速获取中文新闻资讯信息的难题，通过自动化处理，用户根据自己输入关键词即可得到关键词相关的新闻事件，为信息获取提供极大便利。
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公开(公告)号：CN105117340B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510546738.2
申请日：2015-08-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种用于iOS浏览器应用质量评估的URL检测方法和装置。所述URL检测方法，包括：测试脚本生成步骤：基于iSO的键盘布局信息和URL，生成测试脚本；测试步骤：根据测试脚本对iOS浏览器应用进行自动化模拟点击动作，同时进行测试，并且在测试完成后截取浏览器应用的实时画面；验证步骤：比对所述实时画面和浏览器响应失败图片，得出验证结果；结果输出步骤：输出包括验证结果的质量评估报告，有效提高了iOS浏览器应用测试的简便性和测试结果的准确度。
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公开(公告)号：CN106055633A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610367978.0
申请日：2016-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F16/35 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了一种中文微博主客观句分类方法，所述方法包括：根据预设的主观句训练语料集和客观句训练语料集形成如下的六个特征集：3‑POS主观模式特征集、句法依存关系特征集、情感词特征集、情感影响因子特征集、语气词及标点符号特征集、字数及链接特征集；根据所述六个特征集，利用支持向量机SVM算法，形成中文微博主客观句分类模型，以利用所述中文微博主客观句分类模型对待测试语句进行主客观句分类。所述方法不但考虑了中文文本的语言学特点，同时也充分利用微博的个性化特征，使得本文所选取的特征更加接近微博本身的语义描述。
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