公开(公告)号：CN110781297A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910881086.6

申请日：2019-09-18

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 刘玮 ,  吴俊杰 ,  李超 ,  左源 ,  纪玉春 ,  袁石

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了一种基于层次判别树的多标签科研论文的分类方法，包括：步骤一、获取标签已知的论文和标签，提取标签的特征词语集合，构建二元判别模型；步骤二、将标签更新为二元判别模型，得层次判别树模型；步骤三、获取标签未知论文的文本表征，输入到层次判别树模型中根节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点对应标签的概率，若大于阈值，则输出该根节点对应的标签；输入至该标签对应的节点的子节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点代表标签的概率，若大于阈值，则输出该子节点对应的标签，逐级判断，直至叶节点；输出的所有标签即为该论文的标签。本发明具有充分挖掘论文的特征词语，快速、准确对论文进行层次分类的有益效果。

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

Inventor： 赵忠华 ,  吴俊杰 ,  赵志云 ,  袁石 ,  王禄恒 ,  左源 ,  付培国 ,  万欣欣 ,  李欣 ,  王涵菲

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。

公开(公告)号：CN107944559A

公开(公告)日：2018-04-20

申请号：CN201711190865.9

申请日：2017-11-24

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 王丽宏 ,  彭浩 ,  马宏远 ,  刘哲 ,  聂健 ,  袁石 ,  孙佩源 ,  王博 ,  贺敏 ,  刘玮

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N5/022 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统，该方法包括：训练卷积神经网络得到实体关系识别模型；获取对应待确认实体组的相关语料库；将相关语料进行分词，并将分词得到的相关词语转化为相关词向量；将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入，得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值，将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型，在出现新增实体时，计算得到一系列新增实体组的关系种类，并得出每一项关系种类的相似度值，通过具体的数值来确定相关关系种类的程度，提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。