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公开(公告)号：CN113128557B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110266706.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/284
Abstract: 本发明请求保护一种基于胶囊网络融合模型的新闻文本分类方法、系统及介质，属于深度学习领域，该方法包括：文本预处理与词向量生成；选择BiLSTM模型对新闻文本进行特征表示；考虑新闻文本标题与正文的重要程度，引入注意力机制，实现新闻词向量加权；通过BiLSTM获得新闻文本的向量表示之后，再通过CNN获得句子的局部表示，弥补BiLSTM的缺点；结合BiLSTM模型对文本长序列表示和CNN模型提取局部特征的优势，并利用胶囊网络对获得的信息进行聚合，完成文本分类。
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公开(公告)号：CN113128557A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110266706.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/284
Abstract: 本发明请求保护一种基于胶囊网络融合模型的新闻文本分类方法、系统及介质，属于深度学习领域，该方法包括：文本预处理与词向量生成；选择BiLSTM模型对新闻文本进行特征表示；考虑新闻文本标题与正文的重要程度，引入注意力机制，实现新闻词向量加权；通过BiLSTM获得新闻文本的向量表示之后，再通过CNN获得句子的局部表示，弥补BiLSTM的缺点；结合BiLSTM模型对文本长序列表示和CNN模型提取局部特征的优势，并利用胶囊网络对获得的信息进行聚合，完成文本分类。
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公开(公告)号：CN107947923A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711229373.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L9/0825 , H04L9/083 , H04L9/0869 , H04L9/3236
Abstract: 本发明请求保护一种无可信中心的属性密钥分发方法，属于信息安全领域，包括步骤：首先进行用户属性的分发，由云存储服务商(CSC)产生用户的属性，然后将属性分成若干个属性块并分发，用户接到自己的属性块后与其它用户相互交换，并通过中国剩余定理还原属性；接着多个密钥管理中心根据用户属性生成属性参数；最后用户通过接收的属性参数计算得属性密钥。本发明基于中国剩余定理还原属性，与基于拉格朗日插值的方案相比，具有较高的计算效率；采用多个密钥管理中心完成属性密钥的生成和分发，杜绝了可信中心的“权威欺骗”，保证了方案的安全性和公正性。
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公开(公告)号：CN107947923B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201711229373.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种无可信中心的属性密钥分发方法，属于信息安全领域，包括步骤：首先进行用户属性的分发，由云存储服务商(CSC)产生用户的属性，然后将属性分成若干个属性块并分发，用户接到自己的属性块后与其它用户相互交换，并通过中国剩余定理还原属性；接着多个密钥管理中心根据用户属性生成属性参数；最后用户通过接收的属性参数计算得属性密钥。本发明基于中国剩余定理还原属性，与基于拉格朗日插值的方案相比，具有较高的计算效率；采用多个密钥管理中心完成属性密钥的生成和分发，杜绝了可信中心的的“权威欺骗”，保证了方案的安全性和公正性。
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