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公开(公告)号：CN116367181B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202211679996.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W16/22 , H04W16/18 , H04B17/318 , H04B17/336 , H04B17/382 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种空地融合蜂窝网络中的无人机基站部署方法，包括如下步骤：S1：在地面基站侧和网络侧分别进行信息采集；S2：基于步骤S1中的信息建立系统模型，系统模型包括地面基站参数模型、无人机基站传播模型和无人机基站天线阵列模型；S3：基于地面基站用户的平均传输速率和无人机基站用户的平均传输速率，建立性能评估模型；S4：根据步骤S3的性能评估模型，设置多组网络参数组合进行关键性能指标的数值计算，并根据计算结果选择使关键性能指标达到最大的参数组合，作为最终的参数配置；S5：确定无人机基站的水平位置部署。本发明充分考虑了无人机之间的空间保护距离，尤其适用于无人机基站采用多天线配置的场景。
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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：CN110688306A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910834943.7
申请日：2019-09-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于概率图模型的移动应用风险等级推理评估方法及装置，所述方法包括：对已经标注风险等级的移动应用的属性进行过滤，得到对移动应用区分有帮助的属性；通过预先确定的概率图模型对过滤后的已经标注风险等级的移动应用的属性进行模型训练；利用训练好的概率图模型对新的移动应用进行风险等级推理评估。
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公开(公告)号：CN118821782A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410768553.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种多粒度相似性增强的篇章级事件论元抽取方法及系统，属于文本信息抽取领域。本发明首先将文档输入预训练语言模型编码，得到高维度嵌入表示；然后构建包含句子和段落节点的异构图，通过图神经网络融合全局语义信息；最后，通过对比学习和排序损失增强段落和句子粒度的相似性。本发明解决了远距离事件论元抽取的难题，并有效缓解了噪音实体对抽取结果的干扰，提高了抽取的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115269833B
公开(公告)日：2024-08-16
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 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/25
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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公开(公告)号：CN118227796B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410641847.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 长文本特定内容自动分类与阈值优化方法及其系统，涉及自然语言处理长文本领域。为了解决现有的长文本处理方法在自动分类时存在准确性差、效率低、动态调整、阈值自适应差的缺陷，本发明采用基于深度学习的长文本语义分析模型对待处理的长文本信息数据进行自动分类处理；对长文本进行动态分区域处理；对所述长文本信息数据的语义进行上下文感知融合，提高长文本内容自动分类的准确度；采用误差反馈机制动态调整分类阈值，从而实现长文本内容自动分类的阈值优化。本发明主要用于对互联网长文本的内容进行自动分类和阈值优化。
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公开(公告)号：CN118227796A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410641847.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 长文本特定内容自动分类与阈值优化方法及其系统，涉及自然语言处理长文本领域。为了解决现有的长文本处理方法在自动分类时存在准确性差、效率低、动态调整、阈值自适应差的缺陷，本发明采用基于深度学习的长文本语义分析模型对待处理的长文本信息数据进行自动分类处理；对长文本进行动态分区域处理；对所述长文本信息数据的语义进行上下文感知融合，提高长文本内容自动分类的准确度；采用误差反馈机制动态调整分类阈值，从而实现长文本内容自动分类的阈值优化。本发明主要用于对互联网长文本的内容进行自动分类和阈值优化。
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公开(公告)号：CN116680419B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310955604.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法，所述方法包括：获取待检测文本和历史浏览文本，待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本；对待检测文本进行实体关系抽取，得到待检测三元组；获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组，并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度，从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法，能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组，避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题，进一步提高的不良信息的检测精度。
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公开(公告)号：CN110851612B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910806480.3
申请日：2019-08-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开了一种基于百科知识的移动应用知识图谱复合型补全方法及装置，所述方法包括：对于给定的百科站点，读取该百科站点对应的配置文件，并利用配置文件中的信息，筛选出该百科站点中与移动应用相关联的百科页面；利用网络爬虫抓取筛选出的所述百科页面并存储；针对不同的移动应用属性值采取不同的属性识别算法，从所述百科页面中进行结构化知识的抽取，并以预定格式进行存储；根据抽取的所述结构化知识，更新AllegroGraph中移动应用的属性信息，同时返回一个更新文件提示原始的数据库进行移动应用图谱数据的同步更新补全。
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