大型语言模型评估方法及装置
    101.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119397536A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411185875.3

    申请日:2024-08-27

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供一种大型语言模型评估方法及装置。涉及数据处理技术领域,包括:获取完成训练的目标大语言模型;基于目标攻击算法对所述目标大语言模型进行攻击评估,得到攻击评估特征;基于目标统计算法或者目标评估模型,对所述攻击评估特征进行评估,得到所述目标大语言模型的风险评估等级。

    大模型预训练语料构建方法及装置
    102.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119397267A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411185872.X

    申请日:2024-08-27

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 叶蔚 谢睿 张世琨

    Abstract: 本发明提供一种大模型预训练语料构建方法及装置,涉及数据处理技术领域,包括:将多个语料样本输入到目标大语言模型,输出各个所述语料样本对应的文本标量分数;将所述语料样本与所述语料样本对应的文本标量分数作为一个训练样本,获取多个训练样本;基于所述多个训练样本对分类器进行训练,得到训练好的目标分类器;其中,所述分类器所需的计算资源小于所述目标大语言模型;基于所述目标分类器对预设语料库中的各个语料样本进行筛选,得到高质量训练语料。

    增量代码的静态检测方法及检测系统

    公开(公告)号:CN114510722B

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202210147761.4

    申请日:2022-02-17

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及计算机科学技术领域,尤其涉及一种增量代码的静态检测方法及检测系统。静态检测方法具体包含以下步骤:识别所述待测代码的增量部分,构建抽象语法树,合成待测代码的函数调用图,构建增量部分的值依赖图和待测代码的值依赖图,对待测代码值依赖图进行漏洞检测得增量代码的静态检测结果;还包含步骤:将原代码进行静态分析和将原代码和增量代码的静态检测结果结合得到待测代码的静态检测结果。本发明解决了现有技术中静态检测方法精度差容易漏报或误报及代码更新后全检测周期长、资源消耗大、经济性差的问题,具有以下优点:大幅减少分析时间和内存,效率高,成本低和精度高的特点。

    细粒度情感分析模型训练方法及装置

    公开(公告)号:CN111666761B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202010404188.1

    申请日:2020-05-13

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种细粒度情感分析模型训练方法及装置,所述方法包括:获取带有情感标记以及方面词的文本信息;对文本信息中的每条语句进行分词处理,获取每条语句中每个词的上下文词向量,根据每个词的上下文词向量以及方面词的词向量得到文本信息中每条语句对应的语句向量;根据每条语句对应的语句向量获取每条语句的上下文语句向量,并获取每条语句基于方面词的语句权重,根据上下文语句向量与语句权重得到文本信息的文本向量;将文本向量、情感标记、以及方面词输入到循环神经网络,训练得到神经网络模型。采用本方法能够对文本数据的细粒度的各种方面情感类型进行识别,进而也提高了情感识别的准确率。

    基于可回溯序列生成方法的事件检测方法和系统

    公开(公告)号:CN114548101A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210436226.0

    申请日:2022-04-25

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域,提出一种基于可回溯序列生成方法的事件检测方法和系统,其中方法包括:对作为训练文本的输入句子进行编码;对编码后的输入句子计算Luong注意力,并根据计算出的注意力权重定位出输入句子中权重最大的单词;对计算Luong注意力后的输入句子计算其中上下文向量;根据所述上下文向量,对输入句子进行解码,每时刻解码出一个事件类型的名称;根据解码结果、输入句子中包含的事件触发词、触发词触发的事件类型和预先定义的目标函数训练模型,得到事件监测模型;将作为待测文本的输入句子输入所述事件监测模型得到事件检测结果。根据本发明的方案,事件检测效率高,准确度高。

    基于自适应图神经网络的敏感文本检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113946682A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111565272.2

    申请日:2021-12-21

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于自适应图神经网络的敏感文本检测方法及系统,方法包括:采集网络敏感文本,将敏感文本以及敏感文本的类型保存至数据库;解析敏感文本,过滤解析后的敏感文本,得到高质量敏感文本语料库;对语料库进行预处理,得到模型训练需要的敏感语句输入序列以及目标敏感类型序列;将敏感语句输入序列和目标敏感类型序列输入模型进行训练,训练后经过验证得到分类模型;将数据库中用于测试的文本信息输入分类模型,输出分类结果。本发明提出基于采用强化学习的自适应图神经网络,改模型基于图神经网络,能够很好的从敏感文本中提取有用特征,用强化学习来生成图,并输入图神经网络,提升文本分类的准确率。

    安卓APK文件依赖组件识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112000339B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202010657866.5

    申请日:2020-07-09

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种安卓APK文件依赖组件识别方法及装置。其中,方法包括:解析安卓APK文件,获取代码文件和清单文件,根据代码文件和清单文件,获取安卓工程依赖的各组件的文件和package目录;将安卓工程依赖的各组件的文件和package目录与Android SDK部分中各组件的jar的反编译结果进行比较,获取Android SDK部分所依赖的组件;将安卓工程依赖的各组件的文件和package目录与非Android SDK部分的各package依赖的jar的反编译结果进行比较,获取非Android SDK部分所依赖的组件。本发明实施例提供的安卓APK文件依赖组件识别方法及装置,能降低误识别率。

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