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公开(公告)号：CN104424436B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201310381536.8
申请日：2013-08-28
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F21/56
摘要： 本发明实施例公开了一种恶意广告识别方法，包括：获取信息源；第一时长的滑动窗口以第一滑动速度从所述信息源的第一端向所述信息源的第二端滑动；扫描所述滑动窗口每个停顿时所覆盖的所述信息源的信息单元中数量大于或者等于N的多个相似的信息元素，并确定所述多个相似的信息元素为恶意广告；其中，所述N为大于或者等于2的整数，所述多个相似的信息元素是指相似度大于第一阈值的多个信息元素。相应地，本发明实施例提供一种恶意广告识别装置。本发明实施例可以快速有效地识别出恶意广告。
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公开(公告)号：CN109034207A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810715472.3
申请日：2018-06-29
申请人： 华南理工大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/628 , G06K9/6293
摘要： 本申请涉及一种数据处理方法、装置和计算机设备。根据预设源域中源域数据的特征空间结构，将目标分类数据划分为同构部分及异构部分，所述同构部分为与所述源域数据在特征空间中结构相同的部分，所述异构部分为与所述源域数据在特征空间中结构不同的部分；对所述同构部分进行分类，得到基于所述预设源域的同构分类结果；对所述异构部分进行分类，得到基于所述预设源域的异构分类结果；根据基于所述预设源域的同构分类结果及异构分类结果，确定与所述预设源域对应的组合分类结果；根据所述组合分类结果，确定所述目标分类数据的目标分类结果。如此，可以提高数据分类的准确性。
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公开(公告)号：CN104580100B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201310501326.8
申请日：2013-10-23
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 一种恶意消息的识别方法及装置，该方法包括：识别每一分析周期内训练信息源的每一维度的各类相同消息特征的聚集度；若每一维度的各类相同消息特征的聚集度中存在聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值，提取聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值的相同消息特征加入恶意消息特征集合；从聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值的相同消息特征中每一消息特征所属消息内，提取该消息特征所属消息包括的位于其他维度的消息特征加入恶意消息特征集合；当检测到用户输入的信息源时，若判断用户输入的信息源包括的消息特征属于恶意消息特征集合包括的恶意消息特征，识别出用户输入的信息源包括的恶意消息特征所属消息为恶意消息。能够提高恶意消息的识别率。
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公开(公告)号：CN104199964B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201410483125.4
申请日：2014-09-19
申请人： 大连民族学院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F17/30 , H04M1/725 , H04M1/2745
摘要： 本发明公开了一种信息处理方法及装置；所述方法包括：解析联系人信息，确定与所述联系人信息对应的拓扑信息，所述联系人信息包括联系人的至少一个维度的属性，所述拓扑信息包括节点之间的关联信息；基于所述拓扑信息，在所述节点中确定至少一个节点作为待建立分组的原始节点，所述原始节点与所述待建立分组一一对应；对应每个所述原始节点建立分组，基于所述原始节点与邻居节点在不同维度的属性，标识至少一个所述邻居节点为归属于所述分组的节点；其中，所述邻居节点为与所述原始节点关联的节点，且所述邻居节点为基于所述节点之间的关联信息确定。采用本发明，能够准确快速对联系人进行管理、以节省用户操作时间，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN104049755B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410271542.2
申请日：2014-06-18
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F3/01
CPC分类号： G06N3/08 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/0454
摘要： 本发明实施例公开了一种信息处理方法及装置；所述方法包括：利用评价对象种子、评价词种子以及评价关系种子对深度神经网络进行训练；在第一输入层对候选评价对象、候选评价词以及候选评价关系对应的向量进行连接得到第一输入向量，在第一隐藏层对所述第一输入向量进行压缩得到第一中间向量，在第一输出层将所述第一中间向量进行解码得到第一输出向量；确定解码错误值小于解码错误值阈值的第一输出向量，并将所确定的第一输出向量对应的候选评价对象、候选评价词以及候选评价关系确定为第一观点信息。采用本发明实施例的技术方案，能够提升从评价文本中提取观点信息的精度。
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公开(公告)号：CN106161415A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510224038.1
申请日：2015-05-05
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种信息处理方法及移动群智感知应用(MCS)平台，其中，所述方法包括：MCS平台接收MCS任务发起方所发布的满足预设规则的MCS任务；所述MCS平台公布所述MCS任务，所述MCS任务包含m个细分的子任务；m为大于零的正整数；所述MCS平台与MCS任务参与方采用第一传输协议进行针对所述子任务的通信交互，保护所述接收方的隐私不被所述发送方所知道；所述MCS平台与所述MCS任务参与方采用第一验证机制对针对所述子任务的通信交互进行验证，从验证通过的用户中寻找目标用户，以通过所述目标用户能最大限度增加高效完成的所述子任务的数量。
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公开(公告)号：CN105022982A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201410163979.4
申请日：2014-04-22
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00355 , G06K9/00201 , G06K9/00335 , G06K9/00744 , G06K9/4671
摘要： 本发明涉及一种手部运动识别方法和装置。所述方法包括：获取待识别视频；对所述待识别视频进行手部区域定位和跟踪，提取手部的RGB视频和深度信息视频对；对所述手部的RGB视频和深度信息视频对进行检测得到特征点；将所述特征点采用三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子表示；将所述特征点的三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子与预先训练得到的正样本中的三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子进行比较得出所述待识别视频中手部运动类别。上述手部运动识别方法和装置，因采用特征点的提取包括了深度信息，极大的提高了手部识别的准确性，采用三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子能精确描述特征点，进一步提高手部运动识别准确性。
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公开(公告)号：CN105005755A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201410171665.9
申请日：2014-04-25
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC分类号： G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/00288 , G06K9/4671 , G06K9/4676
摘要： 本发明提供了一种三维人脸识别方法和系统。所述方法包括：通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对；以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。采用本发明能降低计算成本和所需存储空间。
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公开(公告)号：CN104580100A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310501326.8
申请日：2013-10-23
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/14
摘要： 一种恶意消息的识别方法及装置，该方法包括：识别每一分析周期内训练信息源的每一维度的各类相同消息特征的聚集度；若每一维度的各类相同消息特征的聚集度中存在聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值，提取聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值的相同消息特征加入恶意消息特征集合；从聚集度大于等于该维度对应的聚集阈值的相同消息特征中每一消息特征所属消息内，提取该消息特征所属消息包括的位于其他维度的消息特征加入恶意消息特征集合；当检测到用户输入的信息源时，若判断用户输入的信息源包括的消息特征属于恶意消息特征集合包括的恶意消息特征，识别出用户输入的信息源包括的恶意消息特征所属消息为恶意消息。能够提高恶意消息的识别率。
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公开(公告)号：CN110162749B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201811231847.5
申请日：2018-10-22
申请人： 哈尔滨工业大学(深圳) , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F40/126 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种信息提取方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，该方法包括：在字符级编码器层中，根据待提取文本的字符级信息，进行从所述字符级信息到字符特征向量、以及从所述字符特征向量到词级特征向量序列的编码；在词级编码器层中，进行从所述词级特征向量序列对应的词级信息到词特征向量，以及从所述词特征向量到片段特征向量序列的编码；在条件随机场层中接收所述片段特征向量序列并标注语义标签，确定满足概率条件的所述语义标签。
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