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公开(公告)号:CN117240937A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311256072.8
申请日:2023-09-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L69/16 , H04L41/0896
Abstract: 本发明涉及一种窄带宽环境下基于共享元数据的军事数据传输方法,属于军事数据交换传输领域;本发明通过统一的共享元数据标准,能够有效解决发送端和接收端对于信息资源的理解偏差,从而提高使用率;通过提供不同类型的数据资源压缩方法和数据包组织方法,能够厘清和验证数据资源信息,显著降低数据文件大小;通过数据动态传输策略,能够最大限度地提高数据传输效率和网络带宽利用率,提高了数据传输流程的稳定性;通过采用数据清单对账和数字水印验证方法,能够验证数据资源传输前后的完整性和真实性,敏锐地发现数据丢包情况和篡改情况,保障数据资源的安全传输。
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公开(公告)号:CN119720991A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411699658.6
申请日:2024-11-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/194 , G06F16/353 , G06F40/279 , G06F40/186 , G06F40/30 , G06F40/12 , G06F40/216 , G06F18/22 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于语义相似度对文本提取数据相似度匹配方法,属于自然语言处理领域。本发明获取并处理实体数据作为实体数据的标准词库,初始语义相似度模型训练,选取文档中的候选文本,获得文档主题及其分布,计算文档主题和各个事件领域的主题相似度来确定文档的类别,利用标准的事件领域划分方法,创建事件抽取模板,根据文档主题类别抽取文档数据至对应的事件抽取模板,将非结构化数据转化为结构化数据,从结构化数据中,识别实体数据作为待匹配文本,利用语义相似度模型确定待匹配文本和目标文本之间的相似度。本发明实现了对非结构化文档中的名词类文本与标准实体文本的自动匹配。
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公开(公告)号:CN116932685A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310911137.1
申请日:2023-07-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/2457 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种基于规则算法抽取和实体消歧算法构建实体画像的方法,属于数据融合处理领域。本发明通过规则算法将非结构化数据涉及到的实体、实体与实体之间的关系、属性的信息抽取到结构化数据库中。本发明采用实体消歧算法解决信息重复或者歧义的信息,对于实体重复信息,通过构建实体画像,建立多维度的特征模型的方法建立一套标准的实体数据。本发明通过实体画像建模将各类实体表间的字段关联匹配、信息融合,从多维度、多特征构建成实体画像模型,助于用户快速、高效、直观了解实体的多维特征,更好的理解实体数据含义。
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