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公开(公告)号:CN103761239B
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201310664725.6
申请日:2013-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种根据表情符号对微博进行情感倾向分类的方法,包括:创建中性情感集、消极情感集和积极情感集;利用中性情感集、消极情感集和积极情感集,建立中性情感贝叶斯分类器;利用由消极情感集和积极情感集,建立极性情贝叶斯情感分类器;利用中性情感贝叶斯分类器和极性情感贝叶斯分类器对待测微博进行情感分类。本发明通过建立一个两阶段分类,即建立中性情感分类器,把中性情感的微博剔除,建立极性情感分类器,将有极性情感的微博分为积极情感和消极情感,该分类器分类速度快、占用空间小且鲁棒,且本发明能通过微博准确的了解到人们对当前的热门话题或事件的态度和网民的情绪,对社会科研和调查有着重要的帮助。
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公开(公告)号:CN105808525A
公开(公告)日:2016-07-27
申请号:CN201610186810.X
申请日:2016-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/271 , G06F17/2705 , G06F17/274 , G06F17/2785
Abstract: 本发明提供一种基于相似概念对的领域概念上下位关系抽取方法,包括以下步骤:步骤1,领域概念集合由若干个领域概念组成;基于概念聚类的方法从领域概念集合中抽取相似的领域概念;步骤2,获得可能存在上下位关系的候选概念对,然后根据步骤1获取的相似概念产生相似候选概念对;步骤3,利用知识库获取部分训练数据,并通过相似候选概念对共同表征关系特征,实现基于多句特征的关系抽取,从而抽取到领域概念上下位关系。优点为:本发明可以突破语料规模的限制,利用多句特征抽取领域概念的上下位关系,可提升领域概念上下位关系抽取的准确率。
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公开(公告)号:CN104899156A
公开(公告)日:2015-09-09
申请号:CN201510229346.3
申请日:2015-05-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模社交网络的图数据存储及查询方法,本发明数据存储管理器对收到的图数据采用Key-Value方式存储,以图数据的顶点ID为Key,以顶点邻域为Value;对每一顶点邻域的数据存储:将与该顶点邻域相连的多条边以时间戳有序存储到固定大小的内存块中,并构成双向链表,将该顶点的属性信息和索引信息存储到一数据结构中。当数据存储管理器收到访问顶点v的访问请求时,数据存储管理器将该顶点v及其k阶邻域传输给请求者;请求者将返回数据缓存在本地,下次查询时,首先检查本地的缓存,如果不存在查询的顶点,则将访问请求发送给所述数据存储管理器。本发明能满足动态更新、适合处理数据稀疏的场景和随机访问。
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公开(公告)号:CN104778209A
公开(公告)日:2015-07-15
申请号:CN201510111752.X
申请日:2015-03-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种针对千万级规模新闻评论的观点挖掘方法。具体步骤如下:1)、统计千万级规模新闻评论的数量;2)、判断该数量是否大于或等于阈值K,如果是不予处理,否则进入步骤三;3)、利用中文分词工具,对数量小于阈值K的新闻标题和评论进行分词,进行词性标注;4)、根据分词结果对新闻评论聚类,得到类别标签;5)、对新闻评论进行关键词对提取;6)、统计新闻评论的比例和混杂度;7)、根据关键词对筛选并提取代表性文本。本发明利用中文分词工具,考虑汉语语言的用法和搭配关系,结合新闻标题的作用,处理千万级规模的新闻评论,具有高效性、鲁棒性和易用性等优点。
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公开(公告)号:CN103678565A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310659722.3
申请日:2013-12-09
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
CPC classification number: G06F17/30666 , G06F17/30737
Abstract: 一种基于自引导方式的领域自适应句子对齐系统,包括:网页处理模块,中文文本处理模块,英文文本处理模块和双语文处理模块。首先,针对不同的网页,对于料进行提取和相应做预处理;使用一种基于自引导的方式并融合多种特征的句子对齐算法对中英文进行句子级的对齐;同时,对可能能够反映相关领域信息和主题信息的互译词对进行提取。本发明提高了句子对齐质量,具有领域适应性强的优点。
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