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公开(公告)号：CN115129884A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210605631.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法，其包括以下步骤：S1、将数据集划分为训练子集、验证子集和测试子集；S2、设定初始参数K、θ1、θ2；S3、构建支持集、查询集和负样本集；S4、获取第一子图表示、第二子图表示和第三子图表示；S5、计算得相似度得分一和相似度得分二；S6、计算损失函数值L；S7、获取知识谱图补全模型；S8、将补全信息补入至待补全的知识图谱中。本发明通过捕获实体邻居之间的语义交互来增强实体表示，实现了对小样本数据的知识图谱的补全工作，并取得了较好的成果，大大提升了知识图谱补全技术的泛用性、可拓展性，促进了知识图谱在当前尚不完善的特定领域的普及。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255918A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110393843.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N5/04 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06K9/62 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种强化聚合知识指导的生成常识推理方法，包括：基于知识图谱构建概念推理图和分层概念扩展图；搭建强化聚合指导下基于概念推理图的知识图谱增强型编码器；搭建强化聚合指导下基于分层概念扩展图的知识图谱增强型解码器；训练包含知识图谱增强型编码器和知识图谱增强型解码器的生成常识推理模型；应用训练后的生成常识推理模型生成常识推理语句。本发明提供的方法可以有效避免因未考虑概念之间关系而导致生成语句不符合日常情景、逻辑不合理等一系列问题，通过引入强化聚合过程从知识图谱中筛选能提供丰富关系信息的附加概念描述，有效提升了模型对不可见概念集的概括。
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公开(公告)号：CN113220964A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110357064.7
申请日：2021-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/9032 , G06F16/955 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于网络信息以及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于网信领域短文本的观点挖掘方法。本方法包括网信领域相关的数据获取与预处理模块、基于短文本的特征提取模块、短文本属性推断模块、观点挖掘结果输出模块。本发明方法提出了基于网信领域的短文本获取与数据清洗模型，建立了面向社交网络短文本的文本特征提取模型，设计了基于网信领域的社交网络短文本的属性推断模型，综合考虑了文本关键词抽取和摘要生成，提出对应的观点挖掘输出模型，最终基于实际采集的网络安全法相关短文本数据实现输出及可视化的展示。本发明极大地减少了人工收集、分析与网信领域相关的短文本的时间成本，能够有效的为网信领域相关专业人士提供观点挖掘结果。
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公开(公告)号：CN112214558A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011296138.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置，方法包括：对获取的网页构建网页特征向量；利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算；筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合了语义向量相似度计算和机器学习方法的优点，相比于现有技术，可以实现较高的判别精度，并且本申请在训练样本的筛选上也作出了不同于现有技术的改进。
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公开(公告)号：CN111858728A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010605313.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/25
Abstract: 本发明公开了不同数据源的数据抽取方法，包括：获取数据源和数据源属性名，计算数据源属性名与预设属性名的相似度，若所述相似度大于预设阈值，则建立所述数据源属性名与所述预设属性名的映射关系，构建属性名映射表；根据所述属性名映射表，获取与所述预设属性名对应的不同数据源，根据数据源的优先级，按照设定的抽取规则抽取数据入库；以及，不同数据源的数据抽取装置，设备和存储介质。本发明通过自动化创建属性名映射表，可以对不同数据源的数据进行自动抽取，高效地构建不同领域的知识库并自动化更新，成本低。
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公开(公告)号：CN111581956A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010269087.8
申请日：2020-04-08
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 , 葛自发 , 孙小宁 , 张冰 , 王欣欣 , 李欣 , 袁钟怡 , 孙立远 , 付培国 , 王禄恒 , 左源 , 李丰志 , 李英汉 , 户中方
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法，包括：步骤一、对文本进行预处理；步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息，步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征；步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据，构建近似最邻近搜索图；步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图，搜索得到近似最近邻的K个节点，判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重，修正其敏感度值后，判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量，提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
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