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公开(公告)号：CN116702022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310512618.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李林 , 李美燕 , 王秀文 , 崔雨涵 , 陈鹏云 , 杨菁林 , 徐丹丹 , 秦韬 , 郭富民 , 刘志丞 , 李娅强 , 曾宣玮 , 张栋 , 王峰 , 李政达 , 李东明 , 秦恺
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明实施例涉及一种商品分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据特征提取模型提取商品集合中每个商品的第一特征，得到第一特征集合，所述第一特征用于表征所述商品的商品特征和所述商品对应的企业特征；对所述第一特征集合进行聚类处理，得到多个簇，每个所述簇中包含多个所述第一特征；从每个所述簇中提取多个目标第一特征，得到目标第一特征集合；根据所述目标第一特征集合对第一初始模型进行训练，得到训练好的商品分类模型。由此，可以实现通过商品特征和企业特征结合进行分类模型的训练，提高了分类的准确度，且对训练的特征进行了筛选，提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN113742478B
公开(公告)日：2023-09-05
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 , G06N3/0464
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：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：CN111708887B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010542354.4
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种自定义规则的多模型融合的不良呼叫识别方法，包括：构建规则策略模型：设置若干条规则，将多条规则通过逻辑运算符连接构成策略，并设置策略的模型融合方式，由所有策略构成规则策略模型；构建识别不良呼叫的卷积神经网络和基于不良呼叫投诉的BERT文本分类模型；根据策略包含的规则的计算式，为每条策略生成递归计算表达式，然后执行递归计算表达式以获得策略执行结果，同时，运行卷积神经网络和BERT文本分类模型以获得输出结果，最后根据每条策略的模型融合方式和执行结果、卷积神经网络和BERT文本分类模型的输出结果，计算得到不良呼叫识别结果。本发明属于信息技术领域，能将规则和隐性表征模型有效融合到不良呼叫识别技术中。
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公开(公告)号：CN113077785B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911300918.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，具体涉及一种端到端的多语言连续语音流语音内容识别方法，该方法包括：将待识别的语音频谱特征输入至预先构建的基于深度神经网络的段级别语种分类模型，提取语句级别语种状态后验概率分布向量；将每一种语言种类的待识别的语音频谱特征序列和语句级别语种状态后验概率分布向量输入至预先构建的多语言语音识别模型，输出对应语言种类的语音识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110266902B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910444314.3
申请日：2019-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京中新赛克科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种VoIP信令与媒体数据关联系统、方法及计算机存储介质，系统包括识别过滤装置、解析处理装置、核心关联装置和数据分析反馈装置，方法上采用多维度数据对互联网VoIP网络电话协议信令与媒体数据进行关联。本发明从功能上，既保证了关联结果的高质量性，又保证关联结果的高数量性；从可靠性上，对关联结果的后续分析并将分析结果反馈给关联使用，逐步优化系统的关联效果；从可扩展性上，采用多装置处理的方式，使得需要拓展功能时，只需要修改或者扩展单装置功能而不影响整体的功能以及效果。
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公开(公告)号：CN111901818A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010541708.3
申请日：2020-06-15
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MAP信令的核心网网元异常行为的判断方法、装置及介质的技术方案，包括：S100，对发起方的MAP信令进行解析，获取发起方的MAP信令对应的源地址及目标地址；S200，根据源地址及目标地址判断发起方的第一异常行为，根据第一异常行为对发起方的后续MAP信令进行持续监控；S300，获取持续监控的MAP信令的一项或多项参数，根据参数判断发起方的第二异常行为。本发明的有益效果为：还原异常方法入手，通过现网数据与已知异常方法拟合的方法，在合规的MAP信令中分析识别网元异常行为。
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公开(公告)号：CN110708418A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910848492.2
申请日：2019-09-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种识别呼叫方属性的方法及装置，涉及通信技术领域，包括：接收到第二设备的通话请求后，与所述第二设备建立通话连接；获取所述第二设备发送的语音数据；提取所述语音数据的噪声特征，作为待处理噪声特征；所述噪声特征包括以下任意一项或多项：期望、熵和超熵；在预先建立的噪声特征与属性标签的对应关系中，查找所述待处理噪声特征对应的属性标签，作为所述第二设备的第一属性。本发明通过噪声特征来识别呼叫方的属性，相比于现有技术提升了识别准确性。
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公开(公告)号：CN110556114A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910684343.7
申请日：2019-07-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的说话人识别方法及装置，包括如下步骤：采集多个被测试通话人的通话录音和测试通话人的通话录音；根据所述被测试通话人对应的通话录音，建立通话人语音库；采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型；存储所述测试通话人的通话录音，获得录音文件；将所述录音文件采用所述训练模型识别所述被测试通话人是否目标通话人。通过采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型，采用训练模型识别所述被测试通话人，确认了拨号码对应的主人的一致性，避免了由于通话人身份被仿冒带来的通信安全隐患，进一步提高了通话过程中的信息的安全性。
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公开(公告)号：CN110545359A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910713518.2
申请日：2019-08-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04M3/22
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。所述方法包括：通过运营商通信线路建立位于主叫地的主叫终端与位于被叫地的被叫终端之间的通话连接；在所述主叫终端处播放语音；在所述被叫终端处获取所述语音对应的音频；从所述音频中提取音频特征作为通信线路特征，所述通信线路特征为所述主叫地与所述被叫地之间的所述运营商通信线路的特征，从而有助于准确且高效的识别相应的运营商和来源地，进而提高用户通话的可靠性。
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