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公开(公告)号：CN116340477A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310110049.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06Q50/00 , G06F18/22 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种网络欺凌会话预测方法、系统及存储介质，包括：获取待预测的会话数据的多个评论，将多个评论输入至评论级别编码模块得到各评论的评论级特征向量；将各评论级特征向量输入至会话级别编码模块得到评论的会话级特征向量；基于各评论级特征向量构建社交网络图，社交网络图的节点表示评论，社交网络图的边表示相邻两个评论的相似度或提及关系，基于图注意网络获取社交网络图对应的社交特征向量；将各社交特征向量进行全局平均池化，得到第一特征向量，将会话级特征向量输入至第一注意力层得到第二特征向量，将第一特征向量和第二特征向量输入至第一多层感知器MLP层中，得到网络欺凌会话预测结果。该方法提高了网络欺凌会话预测的准确度。
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公开(公告)号：CN114157713B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111175928.X
申请日：2021-10-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/562 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开了一种捕获隐藏服务流量的方法和系统，所述方法包括：部署在匿名网络中的代理隐藏服务站接收到客户端发送的隐藏服务的请求后，将所述请求向目标隐藏服务站转发；其中，所述隐藏服务的入口节点设置为部署于所述匿名网络中的受控入口节点；所述代理隐藏服务站将所述目标隐藏服务站返回的信息转发至所述客户端后，所述受控入口节点捕获所述目标隐藏服务站的流量。应用本发明可以较低的金钱成本和较低的时间成本，有效捕获各种隐藏服务的流量模式，具有较好的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN116260668A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310070374.X
申请日：2023-01-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/18 , H04L51/216 , G06N3/08 , G06N3/0464 , H04L51/04 , H04L51/21
Abstract: 本发明提供一种面向聊天群组的关键人物提取方法及装置，包括：获取聊天群组中的消息信息，采用滑动时间窗口算法为消息构建全连接消息图，采用结构感知图神经网络计算消息边的向量值，并通过多层感知器层计算第一权值，构建消息关系图；基于消息关系图确定发送消息的用户，并计算用户边第二权值，构建用户关系图；基于各用户的发言数和各用户边的第二权值设置预设PageRank算法的分数分配权重，对用户关系图采用预设PageRank算法进行迭代，直至收敛，得到各用户的影响力分数；按照影响力分数对各用户进行排序，以提取该聊天群组中的关键人物。本发明构建了有向的用户关系图，并对PageRank算法进行改进，实现了针对聊天群组的关键人物提取。
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公开(公告)号：CN113378565B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110542573.7
申请日：2021-05-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种多源数据融合的事件分析方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一数据源产生的当前文本，并对当前文本进行预处理得到目标文本；根据历史事件集，判断目标文本是已知事件文本还是未知事件文本；根据事件关键词搜索除第一数据源以外的其他数据源产生的相关文本；根据预设的事件热度预测模型对目标文本进行事件热度预测，得到对应的事件热度值；根据预设的摘要抽取模型对目标文本进行摘要抽取，得到对应的事件摘要；将目标文本及其对应的事件关键词、数据源、相关文本、事件热度值和事件摘要关联存储于历史事件集中。能够从多数据源对热点舆情事件进行检测和追踪，综合多维特征抽取摘要并预测事件热度，分析当前热点舆情事件。
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公开(公告)号：CN113239926B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110671289.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/22 , G06V20/62 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 基于对抗的多模态虚假信息检测模型涉及虚假信息检测技术领域，解决了现有虚假信息伪装则检测器检测常出现错误的问题，该装置包括视觉特征提取模块、多模态预训练模块、协同视觉‑文本多头注意力模块和对抗训练模块；多模态预训练模块用于得到多融合的文本序列特征、视觉序列特征和图文内容特征；协同视觉‑文本多头注意力模块用于得到多模态线索不同层次关系的文本内容特征和视觉内容特征；对抗训练模块用于从文本、视觉和图文角度对抗训练模型以提高鲁棒性。本发明可以捕捉信息数据的多模态线索之间元素级别和模态级别的关系，充分挖掘线索之间的隐藏联系；使得多模态预训练模块能够直接应用于虚假信息检测中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113610080A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110892160.1
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态感知的敏感图像识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取网络社区中待识别的图像信息；将所述图像信息输入预设的敏感图像识别模型中的跨模态感知模块，得到所述图像信息的跨模态文本描述；将所述图像信息的跨模态文本描述输入所述敏感图像识别模型中的敏感信息识别模块，得到含有敏感信息的敏感图像。根据本公开实施例提供的敏感图像识别方法，旨在跨模态表达网络社区图像的语义信息内容,并融合大量网络社区敏感文本内容先验知识,对社区图像的内容进行更准确的分析判别，通过获取图像的跨模态文本描述使得对敏感图像信息的传播及追溯成为可能。
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公开(公告)号：CN113378565A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110542573.7
申请日：2021-05-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种多源数据融合的事件分析方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一数据源产生的当前文本，并对当前文本进行预处理得到目标文本；根据历史事件集，判断目标文本是已知事件文本还是未知事件文本；根据事件关键词搜索除第一数据源以外的其他数据源产生的相关文本；根据预设的事件热度预测模型对目标文本进行事件热度预测，得到对应的事件热度值；根据预设的摘要抽取模型对目标文本进行摘要抽取，得到对应的事件摘要；将目标文本及其对应的事件关键词、数据源、相关文本、事件热度值和事件摘要关联存储于历史事件集中。能够从多数据源对热点舆情事件进行检测和追踪，综合多维特征抽取摘要并预测事件热度，分析当前热点舆情事件。
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公开(公告)号：CN112711948A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011530521.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种中文句子的命名实体识别方法，包括：将中文字符序列输入识别模型，由识别模型通过字符嵌入层将中文字符序列转换为字向量并输出到识别模型中的卷积网络，卷积网络对每个字向量进行卷积运算得到局部语义向量并输出到识别模型中的自适应结合层，自适应结合层对字符的局部语义向量进行注意力计算后与对应字向量拼接得到表征向量并输出到识别模型中的序列建模网络，序列建模网络对字符的表征向量进行隐层建模并将建模得到的隐层向量输出到识别模型中的标签推理层计算字符的隐层向量对应的标签。通过卷积网络提取字符的局部语义信息后与潜在词基于字词间注意力实现字词信息融合，从而实现潜在词信息的利用，避免词边界错误传递的问题。
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公开(公告)号：CN111199002A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911299125.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/958 , G06F40/194
Abstract: 本发明实施例提供了一种信息处理方法及装置。方案如下：在预设网络中获取待确定信息源，以及待确定信息源在不同平台上发布的待处理信息；其中，预设网络是根据多个信息源在不同平台上发布的信息生成的多个数据节点之间的结构相似度和内容相似度构建的；根据结构相似度和内容相似度，计算待确定信息源与预设网络中目标信息源之间的相似度；根据该相似度和目标信息源的类别，确定待确定信息源的类别；根据待确定信息源的类别，处理待处理信息。通过本发明实施例提供的技术方案，提高了信息识别的准确性，降低了信息识别错误造成的损失。
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公开(公告)号：CN110991218A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910959356.0
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图像的网络舆情预警系统和方法，包括：信息获取模块获取网络社区中各话题的主题信息和评论信息，发送主题信息至分类与识别模块，发送评论信息至表情分析模块；分类与识别模块分类主题信息中的图像，得到图像类别，提取图像中的文字，将图像类别、图像中的文字与主题信息中的文字发送至预警与得分模块；表情分析模块分析评论信息中的图片，得到评论信息的舆情分析结果，发送至舆情预警模块；预警与得分模块根据图像类别、图像中的文字和主题信息中的文字确定舆情得分，发送至舆情预警模块；舆情预警模块根据舆情分析结果和舆情得分确定预警得分，发出预警。本申请能够准确、快速地发布与图像中的舆情对应的舆情预警。
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