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公开(公告)号：CN111178498A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911252197.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种股票预测方法及装置，获取待预测的目标股票的多源历史数据，以及与目标股票相关的参考股票的多源历史数据；其中，股票的多源历史数据包括：在预测时间点之前预设数量个单位时间的每个单位时间内与股票相关的股市量化数据，新闻标题数据以及网络评价数据；从多源历史数据中提取特征数据；基于参考股票的多源历史数据的特征数据，对目标股票的多源历史数据的特征数据进行修正，得到目标股票的修正数据；将修正数据输入预测模型，得到目标股票的波动预测结果。综合考虑了多个数据源的历史数据，包括股市量化数据，新闻标题数据以及网络评价数据，能够更准确的捕捉股票波动的趋势。
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公开(公告)号：CN111144709A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911244272.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/06 , G06F40/289 , G06F40/211
Abstract: 本发明实施例提供了一种机器生成文本的新颖度确定方法及装置：获取机器生成文本以及机器生成文本对应的多个参考文本；根据机器生成文本包括的词语，以及多个参考文本包括的词语，确定机器生成文本的重叠因子；根据机器生成文本包括的短句，确定机器生成文本的重复惩罚因子；根据机器生成文本的文本长度，多个参考文本的平均文本长度以及多个参考文本的最小文本长度，确定机器生成文本的长度惩罚因子；根据机器生成文本的重叠因子、重复惩罚因子和长度惩罚因子，确定机器生成文本的新颖度。综合考虑了机器生成文本与参考文本的重叠度，机器生成文本自身的重复度，机器生成文本和参考文本的长度因素，更有效的衡量机器生成文本的新颖度。
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公开(公告)号：CN104091206B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410273421.1
申请日：2014-06-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈论的社交网络信息传播预测方法，首先将社交网络的信息聚类成不同的类别，然后建立信息博弈传播模型，并通过学习的方法拟合模型参数得到描述信息相互作用关系的收益矩阵，最后利用信息传播模型，对信息传播能力进行预测。本发明方法通过演化博弈来表示社交网络上信息之间的相互作用，并建立信息博弈传播模型揭示信息博弈和信息传播的关系，从而在信息相互作用且用户顶点传播多条信息的情况下，获得对信息在社交网络传播的预测。
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公开(公告)号：CN104091206A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410273421.1
申请日：2014-06-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈论的社交网络信息传播预测方法，首先将社交网络的信息聚类成不同的类别，然后建立信息博弈传播模型，并通过学习的方法拟合模型参数得到描述信息相互作用关系的收益矩阵，最后利用信息传播模型，对信息传播能力进行预测。本发明方法通过演化博弈来表示社交网络上信息之间的相互作用，并建立信息博弈传播模型揭示信息博弈和信息传播的关系，从而在信息相互作用且用户顶点传播多条信息的情况下，获得对信息在社交网络传播的预测。
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公开(公告)号：CN103259667A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310226357.7
申请日：2013-06-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，提供了一种移动终端上eID身份认证的方法及系统，包括：eID终端载体，eID客户端和eID统一认证服务系统，eID客户端从eID终端载体获取相关的eID信息；eID客户端与eID统一认证服务系统进行信息交互，进行用户身份验证。本发明传递的信息不包含个人信息，不会造成个人信息的泄漏；采用NFC技术，拓展了eID身份认证的适用场合；整个认证过程中需要两次访问eID统一认证服务系统，增加了系统的安全性，防止了由于浏览器cookies被他人窃取利用所造成的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116738962B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310157754.7
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/166 , G06F40/226 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向社交媒体的事实核查方法及系统，接收网页语句和比对文章，将所述网页语句和比对文章输入到推文核查模型中，在推文核查模型中将所述比对文章拆分为多个比对语句，将网页语句和每个比对语句组合拼接为句子对，将所述句子对输入到预设的第一BERT模型中，输出对应所述句子对的第一向量；将所述第一向量分别输入到预设的第一分类器中，得到证据筛选结果；将所述第一向量经过全连接层进行处理得到第二向量，基于所述证据筛选结果对第二向量进行加权处理，将加权处理后的多个第二向量输入到预设的验证模型中，所述验证模型通过第二分类器输出验证结果。本方案不需要人为进行处理，在节约大量人力资源的前提下提高了验证精确度。
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公开(公告)号：CN111178498B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201911252197.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种股票预测方法及装置，获取待预测的目标股票的多源历史数据，以及与目标股票相关的参考股票的多源历史数据；其中，股票的多源历史数据包括：在预测时间点之前预设数量个单位时间的每个单位时间内与股票相关的股市量化数据，新闻标题数据以及网络评价数据；从多源历史数据中提取特征数据；基于参考股票的多源历史数据的特征数据，对目标股票的多源历史数据的特征数据进行修正，得到目标股票的修正数据；将修正数据输入预测模型，得到目标股票的波动预测结果。综合考虑了多个数据源的历史数据，包括股市量化数据，新闻标题数据以及网络评价数据，能够更准确的捕捉股票波动的趋势。
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公开(公告)号：CN116167385A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211550298.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/40 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N20/00 , G06F40/221
Abstract: 本发明提供一种跨语言宣传检测方法、系统及存储介质，包括：获取待预测原语言文本，基于所述待预测原语言文本确定目标语言文本，基于待预测原语言文本和目标语言文本确定第一词嵌入表示矩阵和第二词嵌入表示矩阵；确定第一词性表示向量和第二词性表示向量；将第一词嵌入表示矩阵和第一词性表示向量进行拼接得到第一拼接矩阵，将第二词嵌入表示矩阵和第二词性表示向量进行拼接得到第二拼接矩阵，将第一拼接矩阵和第二拼接矩阵均输入至第一网络模型中，得到融合表示矩阵；将融合表示矩阵拆分为第一矩阵和第二矩阵，将第一矩阵和第二矩阵分别输入至第二网络模型中得到第一预测结果和第二预测结果。该方法提高了跨语言宣传检测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN112711948B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011530521.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种中文句子的命名实体识别方法，包括：将中文字符序列输入识别模型，由识别模型通过字符嵌入层将中文字符序列转换为字向量并输出到识别模型中的卷积网络，卷积网络对每个字向量进行卷积运算得到局部语义向量并输出到识别模型中的自适应结合层，自适应结合层对字符的局部语义向量进行注意力计算后与对应字向量拼接得到表征向量并输出到识别模型中的序列建模网络，序列建模网络对字符的表征向量进行隐层建模并将建模得到的隐层向量输出到识别模型中的标签推理层计算字符的隐层向量对应的标签。通过卷积网络提取字符的局部语义信息后与潜在词基于字词间注意力实现字词信息融合，从而实现潜在词信息的利用，避免词边界错误传递的问题。
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公开(公告)号：CN111310454B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202010051693.2
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于领域迁移的关系抽取方法及装置，所述方法包括：获取待处理文本；提取待处理文本中具有第一预设词性的词语，以及具有第二预设词性的词语，并生成第一预设词性的词语与第二预设词性的词语对应的关系词对；根据待处理文本的标识，关系词对在待处理文本中的位置，待处理文本所属的领域，生成关系提及特征向量矩阵；利用预先训练好的关系分类模型对关系提及特征向量矩阵中每一关系提及特征向量进行处理，得到关系提及特征向量对应的关系类别。本发明实施例，使用优化的样本数据训练关系分类模型，能够提高分类结果的准确度。
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