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公开(公告)号:CN118332103A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410507046.6
申请日:2024-04-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供一种主题提取方法、装置、相关设备和计算机程序产品,涉及计算机与互联网技术领域。主题提取方法包括:获取多个文本和多个热点关键词,热点关键词是从网络中获得的;根据多个热点关键词对各个文本分别进行关键词匹配,以确定各个文本中的文本关键词;通过文本关键词对多个文本进行文本聚类,以确定至少一个文本组;将每个文本组中命中热点关键词最多的文本作为文本组的主题。本公开实施例可以快速且准确的从多个文本中提取出主题信息。
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公开(公告)号:CN116775943A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310498578.3
申请日:2023-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F18/25 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于图挖掘的电信异常检测方法。克服了现有技术在进行电信异常检测时检测效率低和检测不够精准等问题。检测方法对通联记录数据处理后组织成图,将图由全图划分成一系列子图,进行图表征的局部学习和全局学习,获得节点级别的本地表征和子图级别的全局表征,通过异常检测算法得到每个子图的异常得分,选取异常得分最高的部分子图,通过异常检测算法得到这些子图中每个节点的异常得分,取异常得分最大的部分节点作为最终检测结果输出。此检测方法能实现大规模图中电信异常行为高效准确的检测。
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公开(公告)号:CN115083422A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210859678.X
申请日:2022-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种语音溯源取证方法及装置、设备及存储介质,所述方法包括:本提取待测试语音的至少两种不同的声学特征;对提取的待测试语音的至少两种不同的声学特征进行融合,得到第一融合声学特征;基于预先训练的语音溯源取证模型,从所述第一融合声学特征中提取帧级别的算法指纹特征,对帧级别的算法指纹特征进行池化平均,根据池化平均得到的特征加权平均向量和加权标准差向量计算段级别的算法指纹特征,以基于段级别的算法指纹特征预测出待测试语音的生成算法;将预测出的待测试语音的生成算法作为语音溯源取证结果,通过提取算法指纹,不仅可以判断音频的真实性,而且可以进一步溯源取证,得到虚假音频的生成来源。
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公开(公告)号:CN114936723A
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210856300.4
申请日:2022-07-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域,公开了一种基于数据增强的社交网络用户属性预测方法及系统,该属性预测方法,基于用户的历史行为序列,推断用户未来一段时间的行为序列,通过将历史行为序列与预测得到的行为序列进行拼接,扩大行为序列的长度,对用户的行为数据进行增强。本发明解决了现有技术存在的线网络用户行为序列长度较短时不能为用户属性预测任务提供足够信息、从而导致用户属性预测的预测准确性低的问题。
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公开(公告)号:CN113420123A
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110705729.9
申请日:2021-06-24
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本申请提供了一种语言模型的训练方法、NLP任务处理方法及装置,包括:获取训练样本集;训练样本集包括新任务的第一任务标签、新任务的多个第一训练文本和每个第一训练文本的第一文本标签、至少一个旧任务中每个旧任务的第二任务标签;复制语言模型得到教师语言模型,将语言模型作为学生语言模型;将第二任务标签输入至教师语言模型中,生成旧任务对应的多个第二训练文本和每个第二训练文本的第二文本标签;将第一任务标签、第二任务标签、第一训练文本和第二训练文本输入至学生语言模型中,生成第一预测文本、第一预测结果、第二预测文本和第二预测结果,对学生语言模型进行训练。根据本申请实施例,能够解决相关技术中存储资源占用大的问题。
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公开(公告)号:CN113420121A
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110704938.1
申请日:2021-06-24
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种文本处理模型训练方法、语音文本处理方法及装置,涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:从互联网爬取对话文本,得到正样本;对对话文本中的语句进行变换操作,得到负样本和负样本的第一标签信息;将正样本和负样本对应输入至预先训练的第一文本处理模型中和待训练的第二文本处理模型中,生成第一文本处理模型的目标层的第一特征向量和第二文本处理模型的目标层的第二特征向量;根据第一特征向量、第二特征向量,对第二文本处理模型进行知识蒸馏,得到训练好的第二文本处理模型。根据本申请实施例,能够解决相关技术中对语音文本进行校对效率低、耗时长且计算资源占用大的问题。
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公开(公告)号:CN109960756B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201910207437.5
申请日:2019-03-19
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: G06F16/953 , G06F16/34 , G06F16/35 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种新闻事件信息归纳方法,包括:收集新闻素材,创建新闻库;从新闻库中获取目标事件的所有新闻文本,并进行热度分析,获取拐点新闻文本,抽取所述拐点新闻文本中的事件信息并保存;其中,获取拐点新闻文本的方法包括:统计所有新闻文本的热度值,按照新闻文本发布的时间顺序排序,构建热度值随时间变化的曲线图,取曲线图的所有极大点对应的新闻文本,即为所述拐点新闻文本,所述热度值为新闻的页面浏览量和网站独立访客量之和。本发明的方法通过选择对于目标新闻事件处于关键节点时的新闻文本——即拐点新闻文本进行摘要分析处理,准确地反映了新闻事件的发展态势。
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公开(公告)号:CN112466310A
公开(公告)日:2021-03-09
申请号:CN202011105315.4
申请日:2020-10-15
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了深度学习声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取包含用户个人信息的音频数据,输入特征提取模型,输出用户个人信息+声纹音频数据;将所述声纹音频数据输入已训练的声纹识别模型,输出声纹识别信息;根据预先存储的验证音频信息对所述声纹识别信息和用户个人信息进行识别,以识别用户身份;响应于所述用户身份识别成功,输出音频数据的声纹识别指令。本发明解决了传统声纹识别算法或者单纯数字密码验证的局限性,实现了较理想的密码验证准确率。
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公开(公告)号:CN109977219A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910207415.9
申请日:2019-03-19
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
Abstract: 本发明公开了基于启发式规则的文本摘要自动生成方法,包括:S1、以文本的段落、句子顺序作为启发式语序,将新闻正文分为开始段落、中间段落和结尾段落,并以句子和片段为粒度对各段落进行启发式分割;S2、先以句子为粒度,分别抽取各段落的目标句子,得到各段落的句子摘要集合,再以所述句子摘要集合中的片段为粒度,分别抽取各段落的目标片段,得到各段落的片段摘要集合;S3、去除所述片段摘要集合中的冗余片段,将筛选出的片段按照片段出现的顺序组合,生成文本摘要。以及,基于启发式规则的文本摘要自动生成装置。采用本发明的方法生成的文本摘要的句子组织连贯性好,可读性强。
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公开(公告)号:CN117095673A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310830037.6
申请日:2023-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。
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