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公开(公告)号：CN116821747A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310439834.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于图文多模态信息融合的互联网不良应用分类识别方法，针对不良应用具有识别效果佳的优点。互联网不良应用分类识别方法包括：收集网站应用，并对网络应用进行类别标注；提取网站应用的应用名称并基于此构建第一向量；对网络应用进行沙盒运行，以获取网络应用的访问信息以及运行界面截图；基于访问信息构建第二向量；从运行界面截图中提取有效文本字符并基于此构建第三向量；融合第一向量、第二向量、第三向量，以获得融合向量；将融合向量作为输入，训练互联网不良应用分类识别模型，互联网不良应用分类识别模型包括全连接层、Softmax层、损失函数；基于训练完成的互联网不良应用分类识别模型对待识别的网站应用进行分类识别。
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公开(公告)号：CN112836493B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202011404000.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/226 , G06F40/284 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种转写文本校对方法及存储介质，包括，基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，并通过所述校对方案确定校对结果。本发明方法基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，由此从不同的文本粒度出发确定校对方案，提高了转写文本的准确性和语义的合理性。
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公开(公告)号：CN111159990B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201911244936.8
申请日：2019-12-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/186 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/31
Abstract: 本发明提出一种基于模式拓展的通用特殊词识别方法及系统，提出了一种基于基础词的音形编码，常用汉字音节，常用汉字结构以及特殊字符映射节点来构建前缀树，通过比较字符编码相似度进行模糊匹配，完成新词提取的方法及系统。本发明可以应用于大量文本中特定词的发现提取，某些任务的数据集的提取生成，给定文本数据集的预处理等场景中，比如短信、微博等数据集的筛选以及纠正等文本预处理过程。本发明为下一步的文本分类任务提供了数据来源和基本标注，也对文本数据中新词的发现和纠正提供了帮助。
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公开(公告)号：CN114330307A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110483554.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于限定领域的分词方法及系统，方法包括：对限定领域的数据进行预处理，对预处理后得到的数据中的命名实体进行识别，并抽取出数据中的实体词汇，得到命名实体识别结果；基于预处理后得到的数据计算限定领域语料中的特征信息，并根据得到的特征信息构建新词发现模型，利用新词发现模型对语料库中的新词进行识别，以获取新词数据组；利用所述命名实体识别结果及常用词词典对获取的新词数据组进行过滤，排除掉常用词汇和实体词汇，以获取并确认敏感词，并基于确认后的敏感词建立敏感词库；结合敏感词库中获取的敏感词信息和命名实体识别结果进行分词。解决了现有技术中在限定领域中分词准确性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111143508A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911244928.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于通信类短文本的事件检测与跟踪方法，包括：提取与某事件对应的样本集合中各通信类短文本的语义特征、关键要素，及该样本集合的传播网络；根据该语义特征、该关键要素和该传播网络，分别获得任意两个该通信类短文本之间的语义距离、要素距离和用户距离；以该语义距离、该要素距离和该用户距离，获得任意两个该通信类短文本之间的度量距离；对所有该度量距离进行聚类，获得该事件的事件检测结果；提取该事件检测结果的特征属性以跟踪该事件。还提出一种基于通信类短文本的事件检测与跟踪系统，以及一种进行基于通信类短文本的事件检测与跟踪的数据处理装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110825998A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910733928.3
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种网站识别方法及可读存储介质，该方法包括如下步骤：提取网站样本数据，并对所述网站样本数据进行处理构建网页文本卷积神经网络CNN特征；提取网页特征，根据所述网页特征和所述网页文本CNN特征进行特征融合获得网站融合特征；根据所述网站融合特征进行模型训练获得识别模型，根据所述识别模型对待识别的网站进行识别。本发明方法通过使用网页文本特征构建的分类模型比较构建多特征融合分类模型，分类精度有大幅度提高。
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公开(公告)号：CN119598054A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143768.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种网站类型识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待识别网站的网址，并基于所述待识别网站的网址，获取所述待识别网站内所有的待分类图像；基于特征提取模型，对各待分类图像进行特征提取，得到所述各待分类图像的图像特征；基于文本特征库中的各文本特征和所述各待分类图像的图像特征，确定所述各待分类图像的类别；基于所述各待分类图像的类别，确定所述待识别网站的类型。本发明通过结合图像特征和文本特征，实现了基于图像和文本描述的多模态特征的检索式分类判断，可以有效提高网站类型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114625978B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202011454130.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于类型感知的异质网络用户锚链接预测方法及电子装置，包括收集待检测网络和目标网络的网络信息，构建待检测异质网络和目标异质网络；获取每一节点各维度的初始特征向量，得到每个节点的初始特征向量表示；将初始特征向量表示输入基于自注意力图神经网络进行学习，计算各节点的类型感知向量和类型融合向量；通过待检测异质网络和目标异质网络中各节点对之间属于同一类型的类型感知向量及类型融合向量的相似度，判断待检测网络和目标网络是否为锚链接。本发明采用注意力机制捕获节点与类型信息之间影响，利用图注意力网络学习类型感知向量和类型融合向量，解决异质网络中对多种类型信息建模的问题，取得较好的锚链接预测效果。
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公开(公告)号：CN118520929B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411003497.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/09 , G06N3/0455 , G06F40/194
Abstract: 本发明提供一种文本相似度确定模型的训练方法及文本相似度计算方法，属于计算机技术领域，该训练方法包括：获取第一数据集和第二数据集；第一数据集中包括至少一个短文本数据对；第二数据集中包括至少一个目标文本数据对，目标文本数据对中的两个目标文本数据至少一个为长文本数据；基于句向量对比模型，获取第二数据集中各目标文本数据的关键表述；句向量对比模型是基于第一数据集和第一损失函数对第一预训练模型训练得到的；基于各关键表述和第二损失函数，对第二预训练模型进行训练，得到文本相似性确定模型。通过在判定过程中引入短文本和长文本，提升了文本相似度确定模型输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115080871B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210847062.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法，涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷，采用如下步骤实现：采集社交网络的用户属性信息，构建用户关系拓扑图；根据边权重和节点的出入度计算节点权重；构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型，确定一阶邻居节点和二阶邻居节点，得到用户节点之间的相互关系；构建社交对齐神经网络，通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换，得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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