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公开(公告)号：CN115269877A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210957668.X
申请日：2022-08-10
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
摘要： 本发明属于数据挖掘与识别技术领域，公开了领域实体与事件双中心知识图谱构建方法、系统及设备，知识图谱构建结合以实体为中心和以事件为中心，描绘现实事件中的实体、实体属性、实体关系等静态信息，还可以表达事件属性、事件关系等动态信息。设计一种新型的四元组数据结构，实现知识图谱中数据的来源追踪，可支撑数据访问控制、隐私保护和许可证管理等实际应用。设计一种新型的衍生图计算模块，支持对知识图谱数据聚合、统计、关联和变换等运算，同时支撑图嵌入、机器学习模型等智能计算，并将运算后的数据保存在图存储引擎当中，加快知识图谱查询和检索本发明提升了知识图谱的细粒度访问控制、隐私保护和数据管理能力。
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公开(公告)号：CN118093894A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410273686.5
申请日：2024-03-11
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于网络空间技术领域，公开了指定情感社交评论生成方法、系统、介质、设备及终端，对社交主贴与社交评论数据进行七类情感人工标注；生成bert模型，利用标注好的数据集训练bert模型，再采用训练好的bert模型生成标签数据集；针对社交主贴内容提取核心关键词；将提取的核心关键词和生成的标注数据集作为Nezha模型输入，输出指定情感社交评论。本发明创新性地实现指定七类情感社交评论的生成，利用改进的语义分析技术提取主贴内容关键词，利用主贴内容关键词和七类情感限定社交评论生成，比传统的词频‑反文档频率方法得到的核心关键词的准确度更高，弥补现有社交评论指定情感数据集缺失和模型生成效果不可控的问题。
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公开(公告)号：CN117591722A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311574029.6
申请日：2023-11-23
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于网络信息处理技术领域，公开了基于社交网络舆论动力学模型的舆论传播预测方法及系统。该方法通过采集真实社交网络中的话题传播数据，完成数据预处理；构建马尔科夫链传播模型；然后将不同的节点影响力向量、不同时刻对话题的传播度作为输入，训练得到马尔科夫链模型的马尔科夫转移矩阵函数表达式；最后在真实社交网络的子网络上进行模型性能测试。本发明解决了当前舆论传播动力学模型没有考虑节点在社交网络中具有不同影响力的问题，更加真实的模拟舆论在社交网络中传播过程。
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公开(公告)号：CN111241338B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010016290.4
申请日：2020-01-08
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/732 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/42 , G06V10/44
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的深度特征融合视频拷贝检测方法，包括：(1)对于视频数据抽取帧图像，然后利用不同的尺度构造图像金字塔；(2)以深度卷积神经网络模型为基础网络，并在该深度卷积神经网络模型的中间卷积层中加入注意力机制；(3)将帧图像和图像金字塔输入加入注意力机制的深度卷积神经网络模型，并通过拼接融合得到融合特征；(4)利用度量学习的方式训练深度卷积神经网络模型；(5)利用训练好的深度卷积神经网络模型，并通过相似度计算得到源视频数据。本发明利用注意力机制，以及全局特征和局部特征的融合，不仅可以解决传统图像处理方法效率低、精度低的问题，而且也能解决全局特征不能适应各种复杂变换的问题。
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公开(公告)号：CN115270784A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210957673.0
申请日：2022-08-10
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于人工智能、深度学习以及信息传播技术领域，公开了一种跨平台传播路径构建方法、系统、设备及终端，利用提取文本摘要技术抽取博本的核心内容，再计算不同博文的相似度，结合时间及博文热度对博文跨平台传播路线信息进行构建；和/或，模型的输入为多个不同平台关于某个事件的博文数据，通过博文内容、博文发表时间以及博文热度对某个事件博文在社交网络上的传播路径进行构建，并利用Gephi将传播关系图进行展示。本发明利用数据文本内容、时间及热度对博文的传播路径进行构建，综合三个因素计算博文在用户之间存在的隐式传播概率P，实现跨平台间博文的传播路径关系图，为舆情传播态势分析等领域奠定研究基础。
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公开(公告)号：CN109523993B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201811303649.5
申请日：2018-11-02
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于CNN与GRU融合深度神经网络的语音语种分类方法，包括以下步骤：S1：获取服务器源音频数据，音频预处理并切分该源音频数据；S2：读取音频数据文件信息，生成音频数据清单CSV文件；S3：将音频数据文件进行短时傅里叶变换，获取语音信号时频分析后一系列频谱函数展开的时域频域相关的二维语音语谱图；S4：构建模型；S5：将二维语音语谱图图像数据输入到CNN与GRU融合的语音语种分类深神经网络模型中，分类输出语种类别数据；S6：存储语种类别数据与源音频数据文件信息。本发明解决了语音语种分类问题，具有自动化、识别率高、鲁棒性强、成本低、可移植性强等优点，且可以方便的与第三方系统进行业务对接。
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公开(公告)号：CN117612562A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311682362.9
申请日：2023-12-08
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第三十研究所
摘要： 本发明属于语音检测技术领域，公开了一种基于多中心单分类的自监督语音鉴伪训练方法及系统。该方法包括：将处理后的语音数据输入到特征提取模块，使用预训练自监督前端网络提取语音特征；将预训练的自监督前端提取到的语音特征进融合；将融合后的语音特征输入到鉴伪网络中，加入多中心单分类的损失模型，并对多中心单分类的损失模型以及鉴伪网络进行训练优化；利用推理过程使用阈值判断语音的真伪。本发明结合不同特征说话人在嵌入空间上的不同位置，引入多中心的嵌入空间进行训练，解决单中心嵌入空间方法鉴伪导致的错误率高问题，同时添加多种噪音和混响模拟真实环境，有效解决语音鉴伪在真实环境下准确率较低，泛化性差的问题。
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公开(公告)号：CN117332161A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311311433.4
申请日：2023-10-11
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于网络空间认知技术领域，公开了一种社交网络话题讨论影响力检测方法、系统。该方法提出子图分离平行演化计算传播网络模型，科学区分话题舆情发展过程中的波动演变所受到的影响因素来源，精确区分目标账号主体参与话题讨论的发帖、言论传播影响效果范围。本发明解决了传统基于监测互联网社交媒体话题舆情指标参数如话题热度、网民立场分布、情绪态势等指标进行量化评估时仅能够分析体现互联网舆情宏观态势，无法更加详细精确的深入挖掘目标账号参与讨论的言论、发帖等的实际受众范围、影响力大小、传播路径以及过程中随时间变化的传播关键节点、二次传播推手等高价值具体信息的问题。
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公开(公告)号：CN116992885A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310880660.2
申请日：2023-07-18
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
摘要： 本发明公开是关于一种中英港语混合场景下自适应的地址库建设方法，涉及机械技术领域。地址分类转换：根据语言特性不同，对中文、港语、英语、港拼混合构成的地址进行分类；地址语义解析：对于地址翻译和地址拆分比对无法处理的基于语义构成的地址数据，通过语义特征及地区语言文化特征解析生成中文地址；地址关联比对：对多语言混合数据进行语义层面的关联比对，提取缺失、矛盾的地址数据，同时提炼地址补全素材库，支撑后续地址核准及补全；地址核准及补全：对确实和矛盾的地址进行关联关系推理，补全缺失地址，消解矛盾冲突地址信息，形成标准中文地址库。
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公开(公告)号：CN109558792B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201811185976.5
申请日：2018-10-11
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统，数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
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