公开(公告)号：CN107332848B

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201710542877.7

申请日：2017-07-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李智星 ,  沈柯 ,  于洪 ,  徐家男 ,  孙钰山 ,  林智敏 ,  封楠 ,  欧阳卫华 ,  王进 ,  胡峰 ,  雷大江

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据的网络流量异常实时监测的系统，使用了一种解耦合的系统设计，数据采集，数据处理，数据分析与及时响应自成一体，系统高度模块化。其特征在于：用嗅探器进行了数据的分布式采集，实现全网监测，实时抓取网络数据包信息。根据URL结构设定了特定规则，构建数据处理模块，实现对URL的有效信息提取。大量URL数据输入到利用bagging集成的机器学习器中进行有监督式学习，得到能够识别URL类型的数据分析模块；Web端与移动客户端的结合以多角度，多层次呈现数据。安装在服务器上的防御插件实现了对服务器的及时防护，与此同时，实时更新系统分类器数据，提高系统实用性。

公开(公告)号：CN111310411B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202010155810.X

申请日：2020-03-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 林智敏 ,  邓蔚 ,  雷大江 ,  黄媛 ,  李子杨

IPC: G06F40/12 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多样性模型的文本相关性判定方法，包括：获取第一文档与第二文档，分别进行预处理，其中，所述预处理包括去除特殊符号和乱码；将预处理后的第一文档和第二文档合并转化为数字序列，输入至少两个预训练模型中；所述至少两个预训练模型分别获取合并后数字序列的向量，并加入噪声层分别获得对应的特征向量；将所述特征向量分别送入softmax函数，获得各自的相关性矩阵；将所述各自的相关性矩阵加权求和，获得相关性判断结果。本发明提高了判定文本相关性的有效性和准确性。

公开(公告)号：CN111274394A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010058018.2

申请日：2020-01-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄媛 ,  邓蔚 ,  李智星 ,  林智敏 ,  李子杨 ,  王晓浪

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，涉及一种实体关系的抽取方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括获取每条语料的句法信息并预处理，将预处理后的句法信息输入到BERT模型中；获取语料的序列特征向量和每个词语的实值特征向量；利用词性标注和句法分析，划分出包含实体对的完整短句，利用词向量模型将完整短句中单词与实体的依存关系映射为实值向量；采用基于依存分析的单词级别的注意力机制，获取局部上下文语义特征向量；获得实体对的平移距离特征向量，将各个特征向量进行融合，从而抽取出的实体关系的多粒度特征；将抽取出的多粒度特征输入到分类器中进行分类。本发明能够减少噪声单词和错误句法分析带来的影响，提高了关系抽取的准确率。