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公开(公告)号：CN113239663A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
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: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
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公开(公告)号：CN112069312A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010806716.6
申请日：2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法，包括：对待检测文本进行切词，得到情感词与实体词，并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别；对待检测文本进行断句，通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容，获取各句子的情感类别；依据各句子的情感类别，得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式，通过协同训练加主动学习的方式，结合学习加情感规则的方式，确定指向性实体集；通过识别指定方向实体，结合情感词进行倾向性判断；生成指定类别实体集，结合情感规则，实现对文本更深层次的分析。
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公开(公告)号：CN113239663B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
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: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
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公开(公告)号：CN112069312B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010806716.6
申请日：2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法，包括：对待检测文本进行切词，得到情感词与实体词，并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别；对待检测文本进行断句，通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容，获取各句子的情感类别；依据各句子的情感类别，得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式，通过协同训练加主动学习的方式，结合学习加情感规则的方式，确定指向性实体集；通过识别指定方向实体，结合情感词进行倾向性判断；生成指定类别实体集，结合情感规则，实现对文本更深层次的分析。
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公开(公告)号：CN114077838A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010825717.5
申请日：2020-08-17
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: G06F40/295 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供一种基于词表示特征的命名实体识别方法及电子装置，包括：对待检测文本进行分词，获取各词语的基础特征；将各词语组成一词语序列，并对每一词语进行编码，提取编码结果的词嵌入特征；根据词语序列的设定权重与设定主题，生成一词向量序列，提取词向量序列的词表示特征；将基础特征、词嵌入特征及词表示特征输入一实体识别模型，获取待检测文本中的命名实体。本发明采用了word2vec训练的词嵌入及LSTM训练的词表示，捕获了语句的长期依赖性，充分的利用了长距离上下文信息对命名实体进行识别，相对于传统模型有较好的改进，提高了微博命名实体的识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108920447B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201810426812.0
申请日：2018-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289
Abstract: 本发明一种面向特定领域的中文事件抽取方法，包括：预处理：对原始数据信息去除冗余标签、分句、分词；字典构建：人工对大规模新闻语料分析，对特定领域常见角色总结，构建角色字典；对报道特定领域事件的常见句型进行总结，构建基于触发词的句型字典；句法分析：对给定的中文新闻报道语句，进行句法解析得到句法解析树；句型匹配：根据句型字典在句法树上进行句型匹配；事件要素抽取：根据角色字典在句法树上进行角色抽取，根据时间和地点要素的句法特征在句法树上进行时间和地点抽取。本发明解决了大数据环境下快速获取中文新闻资讯信息的难题，通过自动化处理，用户根据自己输入关键词即可得到关键词相关的新闻事件，为信息获取提供极大便利。
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公开(公告)号：CN111930957A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010598739.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了实体间亲密度的分析方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取知识图谱中的多个实体以及所述多个实体之间的关系；根据所述多个实体中两个实体与所述多个实体中的其他实体之间的关系，确定所述两个实体之间的关系关联度；根据所述两个实体之间的关系关联度，确定所述两个实体之间的亲密度。基于该方法和装置，可以从实体间关系维度对实体间亲密度的分析，提高了实体间亲密度分析的全面性。
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公开(公告)号：CN111861144A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010605353.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了面向多维指标分析的评估方法，包括：获取预定地区的产业发展相关指标的数据，所述产业发展相关指标至少包括产业指标、科研机构指标及政策法规指标；对所述产业发展相关指标的数据执行无量纲化处理；根据无量纲化处理得到的数据，计算所述产业发展相关指标的熵值，根据所述熵值计算所述产业发展相关指标的权值；根据无量纲化处理得到的数据和权值，评估预定地区的产业发展。本发明还提供了面向多维指标分析的评估装置。本发明通过对多个角度的指标数据信息进行获取和计算，实现了全方面、多维度、快速评估。
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公开(公告)号：CN111488424A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010230061.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/31 , G06F16/38 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F40/14
Abstract: 本发明提出一种特定学术领域人物的发现与跟踪方法，包括：发现步骤，以某一特定学术领域的关键词对论文网站进行检索，以获取对应论文的作者的作者信息，以及该作者的作者详情页链接URL，根据该作者详情页链接URL抽取该作者于该论文网站的所有论文的论文信息；更新步骤，以该作者信息和该论文信息，更新或加入特定学术领域数据库。
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公开(公告)号：CN111461348A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010264622.0
申请日：2020-04-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于图核的深度网络嵌入学习模型，包括构造节点的子结构集合、生成子结构的特征向量、在多个重构核希尔伯特空间上近似特征向量、设计基于图核的深度卷积模型、提出一种挖掘潜在社区信息的优化方法5个部分；本发明综合利用了社交网络分析、图算法分析、机器学习等技术，为网络的节点生成高质量表征向量，进而基于该向量可进行其他应用的研究，对进一步研究社交网络的特性和挖掘相关信息提供了关键基础。
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