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公开(公告)号：CN119848603A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411930366.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06F40/20 , G06N3/042 , G06F18/213
Abstract: 本发明提出一种基于异构图的社交机器人检测方法和装置，包括获取社交网络中指定事件的用户文本，利用大语言模型分析文本间的隐式关联；以该用户文本的账号、内容和话题为节点，构建该指定事件下的异质图；根据预设的元路径，提取该异质图中各账号的特征表示；并利用图神经网络建模该特征表示，得到该元路径下的用户节点表示；将该账号的所有该用户节点表示进行融合，得到该账号的最终表示；将该最终表示输入到分类器中，得到该账号是否属于社交机器人的检测结果。
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公开(公告)号：CN112214558B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011296138.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置，方法包括：对获取的网页构建网页特征向量；利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算；筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合了语义向量相似度计算和机器学习方法的优点，相比于现有技术，可以实现较高的判别精度，并且本申请在训练样本的筛选上也作出了不同于现有技术的改进。
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公开(公告)号：CN110134876B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910360276.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于群智传感器的网络空间群体性事件感知与检测方法，属于数据挖掘领域，具体步骤如下：一、收集每日的微博流数据；步骤二、根据微博账号的影响力筛选用于感知网络空间群体性事件的传感器账号；步骤三、对传感器账号的微博数据进行去噪处理；步骤四、对去噪后的微博数据按评论转发数进行排序；步骤五、对排序后的微博数据进行去重处理；步骤六、识别出相关事件涉及的时间地点和人物；步骤七、提取与事件相关的微博数据，对该事件进行分类并计算各微博内容的敏感值。本发明通过筛选具有影响力的媒体和用户账号组成群智传感器网络对网络空间群体性事件进行感知，无需对大规模微博数据进行挖掘，有效节省了计算和时间成本。
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公开(公告)号：CN113313379A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110586002.3
申请日：2021-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质，包括：对各角色类别中的角色个体划分为一级指标和二级指标；根据角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵；对所提取形成的信息矩阵，利用熵权法计算二级指标的权重；针对二级指标权重利用变异系数法计算一级指标权重；将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个二级指标的综合权重；将目标角色个体的各二级指标对应的值与每个二级指标的综合权重相乘求和，得到所述目标角色个体的影响力指数。通过本发明的方法，能够计算出事件角色影响力，用于各领域角色影响力量化分析。
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公开(公告)号：CN113239663A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112069312A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010806716.6
申请日：2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法，包括：对待检测文本进行切词，得到情感词与实体词，并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别；对待检测文本进行断句，通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容，获取各句子的情感类别；依据各句子的情感类别，得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式，通过协同训练加主动学习的方式，结合学习加情感规则的方式，确定指向性实体集；通过识别指定方向实体，结合情感词进行倾向性判断；生成指定类别实体集，结合情感规则，实现对文本更深层次的分析。
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公开(公告)号：CN111694952A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010299741.X
申请日：2020-04-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种基于微博的大数据分析模型系统及其实现方法，该实现方法包括以下步骤：步骤1、首先对收集的数据进行清洗和预处理工作，然后对数据进行人工标注；步骤2、模型训练阶段，采用SVM、cnnrnn结合Bert预训练模的方式进行模型训练；步骤3、在次人工标注的训练集上进行模型训练；步骤4、通过对比真实数据标签和预测结果，不断迭代优化通过不断的迭代优化参数调优的方式得到最佳模型；步骤5、在海量的文章中聚类，通过simHash算法，对文章内容进行局部HASH；步骤6、把选择出来的HASH对应的文章查询出来，再通过机器学习的算法进行聚类。本发明能够在保证模型准确率的基础上可以有效地减少机器需求，提高模型的准确率以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110134876A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910360276.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于群智传感器的网络空间群体性事件感知与检测方法，属于数据挖掘领域，具体步骤如下：一、收集每日的微博流数据；步骤二、根据微博账号的影响力筛选用于感知网络空间群体性事件的传感器账号；步骤三、对传感器账号的微博数据进行去噪处理；步骤四、对去噪后的微博数据按评论转发数进行排序；步骤五、对排序后的微博数据进行去重处理；步骤六、识别出相关事件涉及的时间地点和人物；步骤七、提取与事件相关的微博数据，对该事件进行分类并计算各微博内容的敏感值。本发明通过筛选具有影响力的媒体和用户账号组成群智传感器网络对网络空间群体性事件进行感知，无需对大规模微博数据进行挖掘，有效节省了计算和时间成本。
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公开(公告)号：CN120045763A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411949680.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供了基于大语言模型的特定信息研判方法及系统，通过基于API接入、逆向分析APP和网络爬虫相结合的方式获取信息数据，并对所述信息数据进行清洗和规范化处理后存入分布式数据库中进行统一管理；基于大语言模型对信息数据进行预处理后，采用预训练和微调相结合的方式提取信息数据中待分析对象的基础属性信息，基于基础属性信息构建关系知识库；通过线上维度获取待分析对象的线上特征，通过线下维度获取待分析对象的线下特征，对线上特征和线下特征进行特征融合，得到立体属性描述；基于滑动窗口技术，对关系知识库和立体属性描述确定的文本进行信息研判分析，根据研判分析结果对异常信息进行实时提示。
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公开(公告)号：CN112069312B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010806716.6
申请日：2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法，包括：对待检测文本进行切词，得到情感词与实体词，并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别；对待检测文本进行断句，通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容，获取各句子的情感类别；依据各句子的情感类别，得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式，通过协同训练加主动学习的方式，结合学习加情感规则的方式，确定指向性实体集；通过识别指定方向实体，结合情感词进行倾向性判断；生成指定类别实体集，结合情感规则，实现对文本更深层次的分析。
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