-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581952A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010428651.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F40/247 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/31 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种用于自然语言信息隐藏的大规模可替换词词库构建方法，包括：步骤1，对于词典中的每个单词，对其进行计算以将其表示成低维稠密的词向量；步骤2，根据单词间的词向量距离，计算单词间的相似度，获取每个单词的相似词列表；步骤3，进行所有相似词之间的关联关系和相似程度的表示；步骤4，根据相似词之间的关联关系和相似程度构建候选可替换词词组。通过本发明，成功构建了一个大规模的候选可替换词词库，实现了对自然语言信息隐藏方法嵌入容量的提升，并通过候选可替换词的过滤提高了含密文本的质量，实现了秘密信息的安全性的提高。
-
公开(公告)号：CN114048314B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111330766.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种自然语言隐写分析方法，包括以下步骤：步骤1.利用单词对相关度、单词与文本关联度，将数据集构建为一个以文本和单词为节点的异构图；步骤2.获取初始文本节点特征和初始单词节点特征；步骤3.基于图注意力神经网络获得蕴含隐写分析特征的节点表示向量；步骤4.将得到的最终待分析文本节点表示向量输入训练好的联合分类器，实现对隐写文本、正常生成文本和正常自然文本的判定。
-
公开(公告)号：CN113657107A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110951492.2
申请日：2021-08-19
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F21/60 , G06F40/237 , G06F40/274
Abstract: 本发明公开了一种基于序列到隐写序列的自然语言信息隐藏方法，包括以下步骤：步骤1.数据预处理；步骤2.语言编码；步骤3.信息隐写；其中步骤1利用语料库训练分布式词向量表示模型，获得词汇表中每个词的稠密低维词向量。步骤2利用双向LSTM网络和复制机制构建语言编码器。步骤3利用步骤2获得的语言编码器提取源文本的上下文信息，并使用基于多候选的动态隐写编码方法，根据秘密信息控制隐写器生成隐写摘要文本。
-
公开(公告)号：CN111581952B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010428651.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F40/247 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/31 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种用于自然语言信息隐藏的大规模可替换词词库构建方法，包括：步骤1，对于词典中的每个单词，对其进行计算以将其表示成低维稠密的词向量；步骤2，根据单词间的词向量距离，计算单词间的相似度，获取每个单词的相似词列表；步骤3，进行所有相似词之间的关联关系和相似程度的表示；步骤4，根据相似词之间的关联关系和相似程度构建候选可替换词词组。通过本发明，成功构建了一个大规模的候选可替换词词库，实现了对自然语言信息隐藏方法嵌入容量的提升，并通过候选可替换词的过滤提高了含密文本的质量，实现了秘密信息的安全性的提高。
-
公开(公告)号：CN114048314A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111330766.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种自然语言隐写分析方法，包括以下步骤：步骤1.利用单词对相关度、单词与文本关联度，将数据集构建为一个以文本和单词为节点的异构图；步骤2.获取初始文本节点特征和初始单词节点特征；步骤3.基于图注意力神经网络获得蕴含隐写分析特征的节点表示向量；步骤4.将得到的最终待分析文本节点表示向量输入训练好的联合分类器，实现对隐写文本、正常生成文本和正常自然文本的判定。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.022 seconds)
