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公开(公告)号：CN119562067A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411647634.6
申请日：2024-11-18
IPC: H04N19/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提供跨模态隐写方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将载体图像和密文文本数据对应的密文图像分别输入预设的编码器，使得该编码器中的可学习小波变换网络和可逆神经网络分别对载体图像和密文图像进行正向特征提取，以得到载体图像对应的目标载体特征向量和密文图像对应的目标密文特征向量；基于目标载体特征向量和目标密文特征向量生成密文文本数据对应的密文跨模态隐写结果数据以进行网络传输。本申请能够将文本模态的密文文本数据嵌入到图像模态的载体图像中，实现多模态的隐写技术，并能够有效提高密文隐写的隐蔽性与鲁棒性，进而能够提高密文网络传输的安全性及可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117591752A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311411955.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种多模态虚假信息检测方法、系统及存储介质，所述方法的步骤包括：获取待辨认信息，从待辨认信息中分离图像信息和文本信息；将图像信息输入到第一网络模型中，得到图像特征向量，将图像特征向量输入到图像分类网络中，得到图像分类向量；将图像特征向量和图像分类向量输入到多专家结构中，得到融合类别图像特征向量；将文本信息输入到第二网络模型和情感提取模块中，第二网络模型输出文字特征向量，情感提取模块输出文字情感特征向量，融合文字特征向量和文字情感特征向量得到融合情感文字特征向量；将融合类别图像特征向量和融合情感文字特征向量融合，得到融合图文特征向量，并输入到判别模块中判定待辨认信息是否为虚假信息。
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公开(公告)号：CN119312928A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411426100.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统，其方法包括：S1、构建关联模型样本数据库；构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量；S2、先进行社交文本数据拼接处理，经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量；S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量；S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码，目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练，显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。
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公开(公告)号：CN119312928B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411426100.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统，其方法包括：S1、构建关联模型样本数据库；构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量；S2、先进行社交文本数据拼接处理，经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量；S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量；S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码，目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练，显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。
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公开(公告)号：CN119204182A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411259298.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国民航科学技术研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/0895 , G06N5/04 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种民航服务领域知识图谱构建方法、系统及存储介质，其方法包括：S1、BERT‑BiLSTM‑CRF算法模型进行实体抽取处理并得到相互关联的实体向量序列、特征向量序列、标注序列；S2、卷积神经网络模型抽取句子向量以及所包含的实体向量并采用n个过滤器识别抽取得到实体‑关系‑实体的三元组数据库；S3、通过条件随机场实体节点整合模型整合标注信息对应存储于实体并作为实体的属性值；S4、利用三元组数据库及整合后实体的属性值进行链接融合构建得到民航知识图谱。本发明能够基于民航知识文本数据库获得全面、准确实体间关系的民航知识图谱，可以满足乘客知识问答、查询外，还可以作为培训和教育资源，提升了整体服务水平。
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公开(公告)号：CN117591752B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311411955.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种多模态虚假信息检测方法、系统及存储介质，所述方法的步骤包括：获取待辨认信息，从待辨认信息中分离图像信息和文本信息；将图像信息输入到第一网络模型中，得到图像特征向量，将图像特征向量输入到图像分类网络中，得到图像分类向量；将图像特征向量和图像分类向量输入到多专家结构中，得到融合类别图像特征向量；将文本信息输入到第二网络模型和情感提取模块中，第二网络模型输出文字特征向量，情感提取模块输出文字情感特征向量，融合文字特征向量和文字情感特征向量得到融合情感文字特征向量；将融合类别图像特征向量和融合情感文字特征向量融合，得到融合图文特征向量，并输入到判别模块中判定待辨认信息是否为虚假信息。
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