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公开(公告)号：CN116821455A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310511094.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , H04L67/1004 , H04L67/52 , H04L51/52
Abstract: 本发明公开了一种基于社交工具的区域数据回溯分析方法，包括：步骤一，提供一个前端浏览器访问页面，创建区域任务参数，将区域任务转化成json格式存放并进入消息队列；步骤二，实时监听消息队列，解析得到区域任务并分发到各个节点；步骤三，各个节点通过所述区域任务参数对社交工具的区域数据进行回溯获取；步骤四，对获取的每条数据进行分析，包括计算哈希值、提取关键词、标记语言标签；步骤五，以索引的形式将每条数据的分析结果及其原始数据存储入库。本发明还公开了一种基于社交工具的区域数据回溯分析系统，及电子设备和存储介质。本发明通过对特定地理区域的社交工具数据获取，能够实现对获取到的数据结合具体的业务逻辑进行分析。
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公开(公告)号：CN115393697A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210895693.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于多元特征融合分割的图片伪造检测方法和系统，通过提取图像中伪造区域的光照梯度、噪声分布、压缩一致性特征后，对其进行加权融合成一个新的综合特征，送入到专用的分割神经网络判断图像是否是伪造的，并标记出伪造区域，同时将多元融合特征与网络分割结果结合，给出伪造检测的解释性展示，在提高传统方法的准确率和普适性的同时，弥补了深度学习方法可解释性较低的不足。
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公开(公告)号：CN115270807A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210764771.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种网络用户的情感倾向判定方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取网络用户对目标事件评论的第一评论信息，以及对象对所述目标事件的第二评论信息；根据所述第一评论信息构建所述目标事件的知识图谱；基于所述知识图谱对所述第二评论信息进行情感分析，得到第一情感倾向值；至少基于所述第一情感倾向值，确定所述对象对于所述目标事件的情感倾向。本公开使用整体网络用户的评论构建知识图谱作为目标事件的背景知识库，通过结合目标事件的背景知识来对目标对象的网络用户的评论进行情感分析，进而判定情感倾向，使得对网络用户情感倾向的判定更准确。
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公开(公告)号：CN114912434A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210495306.3
申请日：2022-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/268 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种风格文本的生成方法及装置、存储介质、电子设备，其中，该方法包括：根据特征词和观点词构建句法模板；根据所述句法模板提取文本特征标签组合；确定目标风格文本的目标写作风格，将所述目标写作风格的风格参数作为生成条件嵌入Bert生成模型中，生成目标Bert语言表征模型；以所述文本特征标签组合为所述目标Bert语言表征模型的输入，生成与所述目标写作风格对应的条件文本。通过本发明，解决了相关技术采用网络模型生成的文本风格单一的技术问题，本方案可用于在信息传播过程中生成更多优质内容和个性化内容，提高文本的丰富度，提升传播影响力。
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公开(公告)号：CN108804527A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810400819.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于微信区域朋友圈数据分析系统，包括：账户采集模块，账户消重模块，账户存储模块；信息采集模块，用于连续多次采集该限定区域内的朋友圈可见信息；信息消重模块，过滤掉该限定区域内在该次采集的朋友圈可见信息中以前已经出现过的朋友圈可见信息，得到新的朋友圈可见信息；信息存储模块，用于接收并储存新的朋友圈可见信息。本发明还公开了一种基于微信区域朋友圈数据分析方法。本发明实现了对限定区域内的所有微信用户的朋友圈可见信息进行了全面的分析，及时监测舆情，有效预警突发事件，防患于未然。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118503420A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410583474.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及一种立场分析方法、装置、电子设备及存储介质。其中，立场分析方法包括：获取待处理文本以及待处理文本对应的词语集合和词语集合中每个词语的词频；基于每个词语的词频计算每个词语对应的互信息值，并根据互信息值确定待处理文本对应的多个主题短语；计算多个主题短语与待处理文本之间的关系矩阵；基于关系矩阵对待处理文本的每个主题短语的立场进行分析，得到每个主题短语对应的立场分析结果，由此，能够通过确定多个主题短语与待处理文本之间的关系矩阵，根据关系矩阵对每个主题短语进行立场分析，得到主题短语对应的立场分析结果，避免了立场分析模型难以泛化的问题，提高了待处理文本对应的主题短语的立场分析结果。
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公开(公告)号：CN116992300A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310538489.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/22 , G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本公开涉及一种可解释性的社交机器人检测方法、装置、设备及存储介质。本公开通过获取社交图中各用户节点的节点特征向量以及不同用户节点之间构成的边的权重，针对待解释节点，通过领域聚合得到待解释节点的嵌入向量，进而通过社交机器人检测模型对待解释节点的嵌入向量进行处理，以预测待解释节点为社交机器人的第一概率；从而基于第一概率，可以确定社交图中任一用户节点对待解释节点的预测结果的节点贡献度，表示任一用户节点对于待解释节点预测结果的影响程度，并且可以确定待解释节点的嵌入向量中的任一特征对待解释节点的预测结果的特征贡献度，表示任一特征对于待解释节点预测结果的影响程度，解决社交机器人检测的解释性差的问题。
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公开(公告)号：CN115270717A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210764767.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本公开涉及一种立场检测方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取文本中包含的词汇的语义编码和特征信息，特征信息包括词性信息；根据文本中包含的词语的排列顺序以及词性，生成至少一个预设句式结构的短语；根据文本中包含的词汇的语义编码生成短语的语义编码序列；基于短语的第一语义编码序列和预设的观点的第二语义编码序列，对短语和观点进行聚类；根据聚类结果确定文本中包含的观点，实现了对文本所包含词汇的特征信息的综合分析，从而能够准确判断文本的立场观点。
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公开(公告)号：CN113268673A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110443364.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F40/253 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法，包括：从互联网获取信息文本；将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中，应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词；其中，所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型，所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析，获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息，这样就可以对关键词信息进行标注或分类，最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。
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公开(公告)号：CN113268673B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110443364.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F40/253 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法，包括：从互联网获取信息文本；将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中，应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词；其中，所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型，所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析，获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息，这样就可以对关键词信息进行标注或分类，最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。
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