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公开(公告)号：CN110263343A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910548261.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及自然语言处理和深度学习技术领域，特别涉及一种基于短语向量的关键词抽取方法及系统。本发明的主要技术方案包括：对原始文本分词并标注词性，根据词性保留n元组，得到候选词项集；对候选关键词集合中包含的大量短语构建向量表示；计算各候选词项的主题权重；以候选词项作为图中的顶点，以候选词项的共现信息为边构造图，以候选词项之间的语义相似度和共现信息计算边的权重，迭代计算每个候选词项的得分并排序。本发明提供的关键词抽取方法及系统，既引入了文档中的主题信息，又通过短语间的语义相似度引入了上下文信息，更能够捕捉全文中的重点词，语义精度高，应用范围广。
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公开(公告)号：CN106126577A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610439802.1
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2465 , G06F16/24564
Abstract: 本发明涉及一种基于数据源划分矩阵的加权关联规则挖掘方法，属于人工智能、机器学习、数据挖掘技术领域。利用人工智能方法，能够从海量、复杂的行业文本数据中挖掘隐含的有价值的专家知识，并以关联规则的方式表达，可以为专家系统中知识库的构建提供支持。本发明通过对经典关联规则挖掘算法的分析，针对Apriori算法重复扫描数据集造成效率低下的问题，提出基于数据源划分矩阵的快速计算支持度的方法；针对Apriori算法将事务数据集中的数据项同等对待的问题，采用基于概率的权重标定方法对关联规则挖掘过程中的数据项目集进行加权。实验验证所提出的方法能够减少传统关联规则挖掘的空间复杂度和时间复杂度。
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公开(公告)号：CN102055769B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201010622681.7
申请日：2010-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于格的网格环境下多信任域认证技术，属于信息安全领域。包括四个模块：网格结构构建模块、信任域管理模块、格结构转换模块和跨域访问控制模块，其工作过程包括网格初始化、域内初始化、认证服务器初始化和用户认证。本发明每个信任域都是认证实体，充分利用了网格模型的资源共享优势；每个域在作为认证服务器的时候，只需要存储以自身作为上界或者下界的域的相关认证信息，而不必存储全局的认证信息，减少了信息存储的冗余，便于维护和管理；在认证过程中，每个域的认证服务器对自身来说都是已知的，并且其认证路径也是相对确定的，从而提高了跨域认证的效率。
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公开(公告)号：CN101170578B
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200710178463.7
申请日：2007-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语义相似度的层次式对等网络结构及其构建方法，属于计算机网络技术领域。本发明以域作为划分单位、构建三层的网络拓扑结构。将网络中的节点分为超级节点和普通节点。超级节点分为一级超级节点和二级超级节点。一级超级节点位于网络结构的第一层，二级超级节点位于网络结构的第二层。一级超级节点之间的关系是对等的。通过节点加入网络方法、语义相似度的计算方法、超级节点备份方法，减少了资源搜索的时间和带宽消耗，兼顾了实际物理结构，网络具有可管理性，负载平衡的特性。
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公开(公告)号：CN101729321A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200910259453.5
申请日：2009-12-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信任评估机制的动态跨域访问控制方法，属于网络安全技术领域。本方法基于主观逻辑理论，通过在访问控制中引入信任评估机制，为网格中每个实体设置信誉值，不同的实体信誉值对应不同的角色，每个角色具有相应的权限。根据实体在网格的历史访问行为和信任策略，当实体的信誉值发生改变，实体在网格中的角色也相应改变，从而达到动态改变实体的访问权限。本发明具有可靠性、动态性和可扩展性，能够有效解决在网格环境下网格实体间共享资源的安全性和动态性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111125434B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911171322.1
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/75 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及自然语言处理和深度学习技术领域，特别涉及一种处理远程监督关系抽取中重复实体方法及系统。本发明的主要技术方案包括：将语料根据实体对组成句包，确定含重复实体语句中的目标实体位置；构建包含语义和位置信息的词向量；通过多角度卷积神经网络，构建句向量；通过动态路由机制，构建句包级别的向量以及对句包分类。本发明提供的关系抽取方法及系统定位到并能够有效处理现有远程监督关系抽取方法及系统没有提及的重复实体导致的注意力偏差问题。
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公开(公告)号：CN115408987A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210675548.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理和深度学习技术领域，特别涉及一种基于句子级文档分割的长文本阅读理解方法。本发明的主要技术方案包括：S1、将文档进行分段；包括：将文档以句子为单位进行切分，并将切分后的句子按照在原文中的顺序放入集合S中，取前N句话拼接成初始文档分段并利用编码器进行编码；通过强化学习模型动态地调整文档分段的初始位置，得到文档的分段结果；S2、将文档分段与问题进行拼接输入答案抽取模型，输出每个字作为答案起始位置和终止位置的概率，并预测分段包含答案的概率，由三个概率值共同决定最终答案。通过本发明，使得文档分段在保留完整句子的基础上，尽可能地将完整的答案包含在内，并提升了答案抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN114969338A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210580293.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明对原始图文数据进行特征提取，获得单词和图片的特征向量；用Transformer编码器将图文进行融合获得输出的变量拼接为指导向量；基于注意力机制将单词特征向量编码得到句子特征向量；基于注意力机制和指导向量将句子特征向量编码得到文本特征向量；结合两个编码器的输出向量和文本特征向量进行情感分类。本发明提供的图文情感分类方法及系统，一方面更多的考虑文本模态的作用，另一方面在考虑各个句子对于文本情感影响的同时，使用对称翻译模块融合后的向量指导生成文本向量，解决了指导向量与文本向量异质的问题，同时在文本向量生成过程中又再次考虑了文本与图片的融合，而不是单一的融合方式，进一步提升了图文融合的效果。
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公开(公告)号：CN102073817B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201010622664.3
申请日：2010-12-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/00
Abstract: 本发明涉及一种基于RBAC模型的动态访问控制改进方法，属于访问控制领域。对原有RBAC模型进行了权限的改进和约束条件的改进，具体为将权限分为静态权限和动态权限，其中静态权限是非工作流的权限，动态权限是工作流中的权限；将约束条件分为静态约束和动态约束，其中静态约束包括最小权限约束和职责分离约束，动态约束使动态权限按照工作流进行操作。采用本发明的方法改进后的RBAC模型具有以下优势：为传统的RBAC模型中增加了动态特性；跟纯动态模型相比较具有更高的效率；保证需要按顺序执行的权限能够按顺序执行，使得系统更加安全；克服了传统的RBAC模型的不能适用于工作流的系统的不足，使得系统更加接近于现实世界。
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公开(公告)号：CN101753625B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200910265420.1
申请日：2009-12-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及分布式环境，特别是对等网络环境下的副本服务的部署和副本创建方法，属于分布式数据管理技术领域。本发明针对超级节点的P2P系统，首先设计了一种通用的副本服务的部署方法，构建副本服务的体系架构。然后，设计了一种动态的副本创建方法，从系统全局的数据资源分布出发，根据资源请求方访问资源的代价和副本访问频率两方面因素，确定需要创建副本的资源；根据各个域对资源的缺乏程度和访问频率，及创建副本后访问代价的减少程度确定副本创建地点。模拟实验和评估显示，在资源访问性能提升和副本数量之间能够获得好的平衡。
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