一种基于无网格最大互信息准则的神经网络训练加速方法

    公开(公告)号:CN108629412A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201710152727.5

    申请日:2017-03-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于无网格最大互信息准则的神经网络训练加速方法,本发明的方法通过对无网格最大互信息准则(LFMMI准则)下的神经网络CE准则输出端进行低秩转换,将原有的高秩矩阵模块拆分为两个低秩矩阵模块,拆分后的两个低秩矩阵模块内的子阵相乘最后的维度和之前的全连接矩阵一致,在保证神经网络CE准则输出端总体维度不变的情况下,利用改造后的低维度子阵进行神经网络训练,从而简化了运算结构,使神经网络的输出层前向计算和后向计算占据训练时间比例明显减小,加快了神经网络的训练。

    一种诈骗电话筛选分析方法及系统

    公开(公告)号:CN106686264A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201610965273.9

    申请日:2016-11-04

    Abstract: 本发明属于电信中有害电话监控技术领域,尤其是涉及一种诈骗电话筛选分析方法及系统。本发明的系统利用诈骗电话分析模型对历史数据进行分析,确定模型各特征权重值;对实时数据进行分析检测,检测结果与设定阈值比较给出诈骗电话的置信度。整个系统由数据查询管理系统、实时检测系统、模型自学习系统、趋势预测系统、数据存储系统组成。数据查询管理系统提供全量话单查询、诈骗话单查询、模型参数管理、自学习管理、趋势预测分析功能。实时检测系统通过诈骗电话发现模型实时分析、检测话单数据,发现诈骗电话。模型自学习系统对历史话单数据分析,通过自学习算法不断优化模型参数。趋势预测系统提供对未来诈骗电话趋势和变化进行预测。数据存储系统采用分布式存储系统,大数据分析处理引擎为整个系统提供快速数据抓取、数据分发、数据查询功能。

    电信网络诈骗事件的剧本提取方法以及装置

    公开(公告)号:CN111858925B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010501138.5

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本;对文本进行分句操作;提取文本中各单句的关键词;利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量;基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离,对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分;获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分,提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征,从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。

    一种自然语言文本的惯用句式提取方法及电子装置

    公开(公告)号:CN113779961A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202010518026.0

    申请日:2020-06-09

    Abstract: 本发明提供一种自然语言文本的惯用句式提取方法及电子装置,包括:对采集到的每一语句进行分词、词性标注及依存句法分析;将各语句转换为若干单句,并依据词性标注结果与依存句法分析结果,对各单句主干进行抽取,将各单句表示为词汇和词性标签的列表;将各单句的列表进行合并,得到各语句的惯用句式。本发明提出一种不损失句式信息的长难句化简方法,针对句式提取的需要对中文长难句中非句子主干部分进行处理,提高句式提取准确度,本发明还提出一种句式信息表示结构,使用词汇、词汇候选集、词性标签来表示句式信息,保留尽可能多的句式信息。

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