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公开(公告)号：CN111861120B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010556321.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/28
Abstract: 本申请涉及一种企业关联图谱的构建方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取目标数据集，目标数据集包括多个目标企业的数据，每条数据包括一个目标企业的关联特征；将多个目标企业中具有相同的关联特征的企业划分到同一个企业组中；为多个目标企业建立图谱节点，并按照关联类型为企业组中的图谱节点构建节点与节点之间的关联边；利用关联系数和关联权重确定关联边的关联强度。本申请实现了企业关联图谱的构建，利用企业关联图谱表示了企业之间存在的各种关联关系及企业之间的关联强度，为企业间风险传播的评估提供了基础。
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公开(公告)号：CN116702022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310512618.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李林 , 李美燕 , 王秀文 , 崔雨涵 , 陈鹏云 , 杨菁林 , 徐丹丹 , 秦韬 , 郭富民 , 刘志丞 , 李娅强 , 曾宣玮 , 张栋 , 王峰 , 李政达 , 李东明 , 秦恺
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明实施例涉及一种商品分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据特征提取模型提取商品集合中每个商品的第一特征，得到第一特征集合，所述第一特征用于表征所述商品的商品特征和所述商品对应的企业特征；对所述第一特征集合进行聚类处理，得到多个簇，每个所述簇中包含多个所述第一特征；从每个所述簇中提取多个目标第一特征，得到目标第一特征集合；根据所述目标第一特征集合对第一初始模型进行训练，得到训练好的商品分类模型。由此，可以实现通过商品特征和企业特征结合进行分类模型的训练，提高了分类的准确度，且对训练的特征进行了筛选，提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN118734928A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410629625.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种微调指令的构造方法、装置、设备及介质，该方法包括：将负面文本样本的标签划分为多个级别的目标分类标签；基于目标分类标签，使用预设的大模型对负面文本样本构造初始微调指令数据；在检查待微调的目标模型无法遵循初始微调指令数据的情况下，将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据。本公开针对从知识库或网络上中搜索到负面文本样本，先划分目标分类标签，在基于此构造初始微调指令数据，其中，对于模型不能理解指令的问题，本实施例可以检查目标模型是否能遵循初始微调指令数据，并在无法遵循的情况下，将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据，由此得到的目标微调指令能够使文本分类任务更好的拟合预训练目标模型的知识，提高了微调指令的可用性。
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公开(公告)号：CN111382181B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010183474.X
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2455 , G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及数据处理的技术领域，具体涉及一种基于股权穿透的指定企业派系归属分析方法及系统，包括对每个待分析企业信息数据进行采集存储，得到原始信息数据，信息数据包括股东信息数据；根据原始信息数据对每个待分析企业向上发散计算股权链路占比，并确定所述每个待分析企业的全部股东，所述全部股东包括最终股东；通过检索出与所述最终股东相关的关联待分析企业，生成与最终股东相关的第一派系信息数据；对第一派系信息数据进行合并，生成最终派系信息数据；通过对股东信息进行采集存储以及分析，从而计算出每个待分析企业的向上发散计算股权链路占比。对待分析企业进行了基于最终股东的集合划分，为企业关联分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN110852090B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201911080694.3
申请日：2019-11-07
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/284 , H04L41/147
Abstract: 本发明提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展系统，包括：数据采集模块：用于采集数据；特征词清洗加工模块：用于对特征词进行初步筛选；特征词统计分析模块：用于通过相关度分析，进一步筛选特征词，最终生成拓展特征词。本发明另一方面提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展方法，采用上述方案，筛选掉无用特征词并进行分析，生成拓展特征词，全面、快速采集相关舆情信息，一方面有效的避免了漏查情况的发生，另一方面也减少了无用特征词增加无用的数据，提高检索效率和质量，减少内存的占用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111914542A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010437168.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06Q40/02 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例提供了疑似非法集资市场主体识别方法、装置、终端及存储介质，涉及金融安全领域。本申请通过从互联网公开数据中获取与市场主体相关联的文本数据；通过预先训练的数据识别模型，从文本数据中识别出非法集资线索数据；将非法集资线索数据输入到预先训练的市场主体抽取模型中，得到疑似非法集资市场主体。本方案可以从互联网公开数据中自动识别出疑似非法集资行为的线索信息，定位疑似非法集资市场主体，从而提高识别非法集资市场主体的效率。
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公开(公告)号：CN111382181A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010183474.X
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2455 , G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及数据处理的技术领域，具体涉及一种基于股权穿透的指定企业派系归属分析方法及系统，包括对每个待分析企业信息数据进行采集存储，得到原始信息数据，信息数据包括股东信息数据；根据原始信息数据对每个待分析企业向上发散计算股权链路占比，并确定所述每个待分析企业的全部股东，所述全部股东包括最终股东；通过检索出与所述最终股东相关的关联待分析企业，生成与最终股东相关的第一派系信息数据；对第一派系信息数据进行合并，生成最终派系信息数据；通过对股东信息进行采集存储以及分析，从而计算出每个待分析企业的向上发散计算股权链路占比。对待分析企业进行了基于最终股东的集合划分，为企业关联分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN110837608A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911080716.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9538 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据的舆情话题传播路径分析系统，包括：多源数据采集模块，用于对舆情话题进行多源数据采集，获取至少一项来源信息；传播路径分析模块，用于根据来源信息的类型采用不同的单源传播路径建立方案，得到单源传播路径，多个单源传播路径相互关联，得到交叉传播路径；传播主路径分析模块，用于分析各个节点的转发关系和转发量，得到舆情话题的关键传播节点，保留根节点与关键传播节点、关键传播节点之间的传播路径，删掉无关路径，得到传播主路径；路径显示模块，用于显示路径信息。本发明还提供了一种基于多源数据的舆情话题传播路径分析方法，帮助用户更加直观的了解舆情话题的传播情况。
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公开(公告)号：CN109919414A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910039691.9
申请日：2019-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种P2P网络借贷平台风险分析方法、装置及存储介质，该方法包括：获取第一P2P网络借贷平台中的第一借款人的标识；获取至少一个第二P2P网络借贷平台发布的借贷信息，借贷信息包括在第二P2P网络借贷平台上的至少一个第二借款人的标识以及至少一个第二借款人的借款信息；根据借贷信息与第一借款人的标识，判断第一借款人在第二P2P网络借贷平台中是否存在借款；根据判断第一借款人在第二P2P网络借贷平台中是否存在借款的结果，生成检测报告，实现了判断用户是否存在向其他P2P网络借贷平台借款的情况，进而降低了借贷风险。
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公开(公告)号：CN119940360A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510203852.9
申请日：2025-02-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/166 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的企业文本数据多维处理方法和电子设备，包括：获取待处理文本数据中的关键词和对应的权重，并将获取的关键词按照权重由大到小的顺序进行重排序，得到排序后的关键词；为排序后的关键词赋予新权重，作为该关键词的最终权重；基于每个关键词对应的最终权重，从待处理文本数据中获取对应的上下文内容，作为对应的文本片段；利用多个文本分类模型对每个文本片段的类别标签进行预测，类别标签包括表征文本数据为正常文本数据的第一标签和表征文本数据为异常文本数据的第二标签。本发明基于关键词抽取和重排序进行数据处理，融合多种方式进行多维度分类，能够提高异常文本数据识别的准确率和增强泛化能力和鲁棒性。
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