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公开(公告)号：CN104809161B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201510152316.7
申请日：2015-04-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种对稀疏矩阵进行压缩和查询的方法及系统。该方法对k2‑tree方法进行了改进：一是rank操作的改变，二是对于一般矩阵和非零一矩阵的处理。首先对待处理的稀疏矩阵进行预处理，得到单元值为0或1且为方阵的稀疏矩阵A；然后采用k2‑tree算法得到数组T(tree)和L(leaves)，根据T(tree)中的信息对Rank数组间隔固定位数进行存储，得出Rank(tree)，并根据L(leaves)和对应的原稀疏矩阵得到V(leaves)和rank(leaves)值，输入查询单元的坐标后，可查询得出稀疏矩阵A中存储的数值。本发明可以有效地压缩稀疏矩阵，使查询速度更快，存储空间更节省。
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公开(公告)号：CN107402959A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710451043.5
申请日：2017-06-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供URL匹配方法、URL匹配设备及存储介质，该方法通过将输入的待匹配的原始URL数据在URL结果缓存中查询是否已存储过其对应的信息，若是则查询标志位及已命中规则表得到以前是否匹配的信息，输出匹配结果；否则在模式匹配引擎中进行匹配，并进行存储URL数据。该方法对大量重复的URL数据去重，以降低URL数据重复匹配次数，提高匹配速度。同时本发明采用比实际串匹配复杂度低的多项式散列算法，但不仅限于多项式散列算法。在增添数据去重操作后可以减少重复的URL数据的匹配次数，达到去重和降低匹配时间的目的。
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公开(公告)号：CN117909438B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410024769.0
申请日：2024-01-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种文档的篇章级事件论元抽取方法、系统及介质，属于文本信息抽取领域，针对上下文一致性检索、模式一致性检索和自适应混合检索这三种检索方式，通过构建基于T5模型的检索增强生成模型，执行对应的检索增强策略，可以回忆起有助于演示模型应该如何解决任务的样例。其中，本发通过自适应混合检索增强范式来生成参考向量作为深度线索，能够提高模型的类比能力。
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公开(公告)号：CN116170168B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210253611.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统，涉及网络安全领域，为解决解决已有工作检测未知DGA家族方法单一、检测率低的问题，本发明首先从真实DNS流量获取不可解析域名作为待检测域名，然后对不可解析域名提取特征向量，最后将特征向量输入至深度支持向量数据描述算法模型中，判别每个不可解析域名是否是DGA域名。
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公开(公告)号：CN116628303B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310462355.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/958 , G06F16/353 , G06F18/2415 , G06F40/186 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的半结构化网页属性值抽取方法和系统，涉及互联网领域，首先根据DOM树简化算法检索变量节点的DOM树视角提示，然后设计包含任务描述的任务模板获得模板视角提示信息，最后引入基于encoder‑decoder结构的预训练语言模型，并以“提示”为核心操作，全面分析领域数据特点和目标任务特点，设计两种视角的提示信息，通过模板填充融合双视角提示信息，通过提示学习的方式在语义层面和任务层面联合引导预训练语言模型进行任务学习，实现预训练语言模型和属性值抽取任务的有效结合，实现了领域标注数据稀缺场景下优越的模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118760772A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410736212.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图蒸馏增强的实体链接方法。本方法包括：1)多视图实体表征：将每个实体原本篇章级的文本描述分成多个句子级的视图，对每一视图独立地经过语言模型进行编码，得到每一句子视图对应的向量表征；从中选择一个和提及最相关的视图的向量表征作为实体的向量表征，以避免与提及无关的信息被引入到实体表征中；2)多视图蒸馏增强：在引入了细粒度的视图表征后，通过交叉对齐和自对齐机制，分别在原始的实体层次以及细粒度的视图层次两个维度上对齐学生模型和教师模型间的相关性分数分布，从而促进教师模型到学生模型的细粒度知识蒸馏。本发明促进了实体链接系统的整体性能的提升。
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公开(公告)号：CN118646570A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410715623.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于元伪标签的半监督恶意域名检测方法及系统，属于网络安全领域。本发明从DNS流量中提取域名之间的关联关系并建立域名关联图，提取域名特征并作为域名关联图中节点的初始化向量；将由金标签节点和无标签节点输入到伪标签生成器，推测出无标签节点上的伪标签，得到伪标签节点；将金标签节点和伪标签节点输入到域名分类器中，预测出良性域名和恶意域名；通过对伪标签生成器和域名分类器进行循环迭代训练，优化域名分类器的内循环参数和伪标签生成器的外循环参数；利用训练好的域名分类器对网络DNS流量中的恶意域名进行检测。本发明能够检测出隐藏在孤立节点中的恶意域名。
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公开(公告)号：CN113627164B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110784458.0
申请日：2021-07-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种状态爆炸型正则表达式的识别方法及系统。本方法为：1)对于一待识别的正则表达式，生成其对应的NFA图，得到该正则表达式对应的NFA图集合；2)对于NFA图集合中的每一NFA图，提取该NFA图中的所有根子图并将其输入graph2vec模型，训练得到该NFA图的嵌入表示；3)利用分类模型处理该NFA图的嵌入化表示，判定该正则表达式是否为状态爆炸型正则表达式。该方法可高效快速的批量处理正则表达式，满足在线系统的高效处理性能与较低空间消耗的需求。
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公开(公告)号：CN115630145A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211175448.8
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度情感的对话推荐方法及系统。本方法为：1)利用对话推荐系统中的编码器对历史对话上下文语句进行语义编码；其中，所述语义编码包括历史对话上下文语义向量编码和多粒度情感感知向量编码；所述历史对话上下文语义向量编码方法为：使用词向量嵌入矩阵和位置嵌入矩阵将历史对话上下文中的每个文本单元表示为对应的文本单元语义向量，得到历史对话上下文的语义表示向量；所述多粒度情感感知向量编码方法为：对历史对话上下文中的情感词进行编码得到历史对话上下文的多粒度情感感知向量；2)对语义编码进行线性变换映射，并将映射结果与历史对话上下文进行拼接后输入对话推荐系统中的解码器，得到推荐的回复语句。
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公开(公告)号：CN108492200B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201810124041.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06Q50/00 , G06F16/9535 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的用户属性推断方法和装置。该方法根据用户节点的属性和好友关系，建立自中心网络；然后采用卷积神经网络提取所述自中心网络中用户节点的属性信息和好友关系中所包含的隐藏信息，利用所述隐藏信息推断出用户的缺失属性。针对好友关系无法直接获取或获取难度较大的社交网络，采用神经网络仅利用用户的属性信息对缺失的属性进行分类预测。本发明可以很好的避免人为定义相似度函数的局限性，而且通过卷积核的卷积操作能够更好的表现出不同属性间以及不同的属性维度间的关系，从而能够高效、准确地进行用户缺失属性推断。
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