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公开(公告)号：CN115270717A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210764767.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本公开涉及一种立场检测方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取文本中包含的词汇的语义编码和特征信息，特征信息包括词性信息；根据文本中包含的词语的排列顺序以及词性，生成至少一个预设句式结构的短语；根据文本中包含的词汇的语义编码生成短语的语义编码序列；基于短语的第一语义编码序列和预设的观点的第二语义编码序列，对短语和观点进行聚类；根据聚类结果确定文本中包含的观点，实现了对文本所包含词汇的特征信息的综合分析，从而能够准确判断文本的立场观点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113505221A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010214386.1
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括：在目标企业对应的多个企业舆情文本中，提取疑似风险文本；在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征，形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量；将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型，使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别，并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本；根据确定出的所有风险文本的信息，确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值；如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值，则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性，提升了虚假宣传风险识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113450116A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010214388.0
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种交易风险分析方法，包括：获取待分析数据，待分析数据包括：交易数据以及舆情数据；对交易数据进行定量分析得到第一数据特征，对舆情数据进行定量分析得到第二数据特征；对第一数据特征进行判别确定交易数据的第一风险类型，对第二数据特征进行判别确定舆情数据的第二风险类型，对第一风险类型以及第二风险类型分别进行向量化，得到第一特征向量和第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入预先训练的预警模型，由预警模型根据第一特征向量和第二特征向量进行计算得到风险指数；根据风险指数确定待分析数据的风险分析结果。本方案采用机器学习的方法对交易风险进行分级预警，从而大大提高交易风险预警的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN114357111A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111619071.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种政策关联影响分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建目标异质信息网络，构建预训练语言模型以及构建目标向量运算模型；获取待测政策数据，待测政策数据包括政策要素以及政策要素之间的关联关系，政策要素包括政策内容和政策背景；将待测政策数据映射至目标异质信息网络中，得到包含关联关系的政策要素的节点学习结果；将待测政策数据映射至预训练语言模型中，得到包含政策背景的政策内容的训练学习结果；将节点学习结果和训练学习结果映射至目标向量运算模型中，得到政策关联影响分析结果。本发明信息利用充分、分析结果准确度高。
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公开(公告)号：CN114818733A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210555613.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种媒体转引类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于自然语言处理领域。其中，该方法包括：将源媒体发布的源信息和转引媒体发布的转引信息输入预训练语言模型，分别得到源信息和转引信息的篇章表示向量以及句子表示向量；对源信息和转引信息的各句子表示向量进行双向交互式语义信息学习，得到双向的交互语义篇章表示向量；将基于预训练语言模型得到篇章表示向量和交互语义篇章表示向量进行融合，得到增强语义表示向量；根据所述增强语义表示向量进行媒体转引类型识别，得到媒体转引类型。通过本发明，实现了多层级、细粒度地增强篇章的语义表征能力，有效提升媒体转引类型的识别性能。
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公开(公告)号：CN114818733B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210555613.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种媒体转引类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于自然语言处理领域。其中，该方法包括：将源媒体发布的源信息和转引媒体发布的转引信息输入预训练语言模型，分别得到源信息和转引信息的篇章表示向量以及句子表示向量；对源信息和转引信息的各句子表示向量进行双向交互式语义信息学习，得到双向的交互语义篇章表示向量；将基于预训练语言模型得到篇章表示向量和交互语义篇章表示向量进行融合，得到增强语义表示向量；根据所述增强语义表示向量进行媒体转引类型识别，得到媒体转引类型。通过本发明，实现了多层级、细粒度地增强篇章的语义表征能力，有效提升媒体转引类型的识别性能。
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