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公开(公告)号：CN116561244A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310403811.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/30 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明实施例涉及一种目标关系的识别方法及装置，所述方法包括：获取目标关系对应的训练数据集和检测数据集；根据上下句预测和掩码预测对联合模型进行模型预训练，得到训练好的联合抽取预训练模型；将所述训练数据集输入到所述联合抽取预训练模型中进行模型训练，得到训练好的联合抽取模型；将所述检测数据集输入到所述联合抽取模型中进行数据抽取处理，得到检测抽取结果；根据所述检测抽取结果确定所述检测数据集对应目标关系的识别结果。通过将检测数据集输入到训练好的联合抽取模型中，实现数据抽取，得到检测抽取结果，将在抽取到的检测抽取结果进行判断分析，确定所述检测数据集的识别结果；由本方案，可以实现企业关系、资本谱系或实体关系的快速识别的技术效果。
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公开(公告)号：CN116092102A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211714858.5
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/18 , G06V30/162 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种包含文本信息的结构图的处理方法，所述方法包括：基于包含文本信息的结构图的线段组成进行轮廓检测；根据检测出的轮廓拟合出几何多边形；基于所述结构图中文本框的特征条件，从所述几何多边形中过滤掉不符合所述特征条件的形状，得到边框。本发明能够从包含有文本信息的结构图中高效、准确地提取出边框。
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公开(公告)号：CN115827871A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211690035.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种互联网企业分类的方法和装置，其中该方法包括：S1：获取互联网企业的多维度数据，并对所述多维度数据预处理以生成长文本数据；S2：将所述长文本数据输入基于Transformer编码器的Bert网络模型进行处理；S3：将经过处理后的数据送入分类器来对所述互联网企业进行分类。本发明的方案基于在Transformer架构的深度神经网络中进行自动特征组合学习，能够对互联网企业准确进行行业分类，并能够极大提升互联网企业行业分类的准确率。本发明的方案能够快速将海量企业多维度信息进行识别，无需人工干预。本发明的方案基于大语料预训练模型加下游任务微调的方案能灵活应用在不同场景中海量企业的快速分类。
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公开(公告)号：CN116561334A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310403556.4
申请日：2023-04-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例涉及一种关系抽取方法、装置、图谱构建方法及存储介质，所述方法包括：确定预设实体库中各实体之间的关系，所述关系为所述实体库中技术与技术之间的关系，和/或所述实体库中技术与企业之间的关系；根据所述实体库中所述实体之间的关系，建立邻接矩阵；基于所述邻接矩阵，构建与所述实体对应的图卷积网络；利用所述图卷积网络抽取所述实体库中各实体之间的关系。由此，可以实现确定预设实体库中各实体之间的关系，根据实体之间的关系建立邻接矩阵，进而构建与实体对应的图卷积网络，以实现基于图卷积网络简单、便捷地确定各个实体之间的关系，提高效率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN111785253A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554156.X
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布不均衡的语种识别方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：训练步骤，具体包括：对各语种的语音数据进行BN特征提取，生成的特征参数输入语种识别系统生成语种识别模型；步骤SS2：识别步骤，具体包括：加载步骤SS1获得的语种识别模型，对待识别的语音做判别，输出识别结果。通过本发明，使语种识别可以在分布不均衡的数据环境下同样产生有效作用，解决现有通用技术下的语种识别问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110942783A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910978660.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法，该方法包括：S100，将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组，将每个分组依次进行特征提取及特征对比，进而执行聚类分析，得到音频聚类；S200，将音频进行语音转写，将语音转写的文本进行关键词库检索对比，得到关键词对比结果；S300，将音频聚类执行音频库检索对比，得到音频聚类结果；S400，对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析，得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为：能够有效检测和发现群呼型骚扰电话；结合关键词、文本转写等手段，对骚扰电话实现了自动分类，节省了人工成本，提高了效率。
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公开(公告)号：CN110602332A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910708779.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述通信线路特征提取方法包括：获取主叫端与被叫端之间的通话音频；对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频；分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征，从而能够准确且高效的提取通信线路特征，进而提高通信线路识别的准确性和高效性，提高电话通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN110942783B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910978660.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法，该方法包括：S100，将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组，将每个分组依次进行特征提取及特征对比，进而执行聚类分析，得到音频聚类；S200，将音频进行语音转写，将语音转写的文本进行关键词库检索对比，得到关键词对比结果；S300，将音频聚类执行音频库检索对比，得到音频聚类结果；S400，对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析，得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为：能够有效检测和发现群呼型骚扰电话；结合关键词、文本转写等手段，对骚扰电话实现了自动分类，节省了人工成本，提高了效率。
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公开(公告)号：CN113742478A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010474192.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种针对海量文本数据的定向筛选架构及方法。本方法步骤包括：1)使用关键词匹配方法从待筛选文本中获取疑似目标文本；2)从已标注的目标文本中提取常用句式，并分为与业务强相关句式、与业务弱相关句式；对待筛选文本进行模糊句式匹配，如果与业务强相关句式匹配，则将文本判断为目标文本，否则为疑似目标文本；3)对每一疑似目标文本进行分类；4)根据疑似目标文本匹配上的关键词的个数确定文本的评估值E1；根据分类判别结果，确定文本的评估值E2；基于文本与外部辅助语料的信息匹配结果确定文本的评估值E3；然后基于评估值E1～E3，计算得到文本最终评分反馈给研判层；5)研判层确定反馈的文本是否为目标文本。
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公开(公告)号：CN109920406B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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