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公开(公告)号：CN111737551B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010452949.0
申请日：2020-05-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/953 , G06F16/951 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于异构图注意力神经网络的暗网线索检测方法：步骤一、对暗网进行文本采集；步骤二、针对采集到的暗网文本信息，进行事件标题、关键词及实体提取，构建动态异构信息网络；步骤三、对构建的异构信息网络中的节点进行embedding处理，并得到各节点的特征向量；步骤四、对异构信息网络的图结构进行学习；步骤五、根据对异构信息网络的图结构学习得到的结果，对异构信息网络中的节点进行线索类别分类，从而完成对暗网信息的线索检测。本发明利用了外部知识库作为依托，并且采用了两套方法来对构建的异构信息网络的图结构进行学习，具有良好的线索检测效果。
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公开(公告)号：CN111597333A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010343965.6
申请日：2020-04-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种面向区块链领域的事件与事件要素抽取方法及装置，该方法包括：步骤一、基于区块链关键词图的web文本聚类，得到区块链文本聚合词图；步骤二、基于所述的区块链文本聚合词图，构建图注意力机制的图表示学习的事件及其要素抽取方法；首先以区块链文本聚合词图作为输入，基于图注意力模型GAT的深度学习模型进行词的表示学习，以事件及其要素进行抽取的模型训练直到模型收敛；基于收敛的模型实现Tensorflow的后台接口，而对于新的待抽取的文本通过该后台接口进行预测，返回输出的抽取值。本发明可以准确提取事件及其事件要素。
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公开(公告)号：CN111597333B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010343965.6
申请日：2020-04-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种面向区块链领域的事件与事件要素抽取方法及装置，该方法包括：步骤一、基于区块链关键词图的web文本聚类，得到区块链文本聚合词图；步骤二、基于所述的区块链文本聚合词图，构建图注意力机制的图表示学习的事件及其要素抽取方法；首先以区块链文本聚合词图作为输入，基于图注意力模型GAT的深度学习模型进行词的表示学习，以事件及其要素进行抽取的模型训练直到模型收敛；基于收敛的模型实现Tensorflow的后台接口，而对于新的待抽取的文本通过该后台接口进行预测，返回输出的抽取值。本发明可以准确提取事件及其事件要素。
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公开(公告)号：CN111737551A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010452949.0
申请日：2020-05-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/953 , G06F16/951 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于异构图注意力神经网络的暗网线索检测方法：步骤一、对暗网进行文本采集；步骤二、针对采集到的暗网文本信息，进行事件标题、关键词及实体提取，构建动态异构信息网络；步骤三、对构建的异构信息网络中的节点进行embedding处理，并得到各节点的特征向量；步骤四、对异构信息网络的图结构进行学习；步骤五、根据对异构信息网络的图结构学习得到的结果，对异构信息网络中的节点进行线索类别分类，从而完成对暗网信息的线索检测。本发明利用了外部知识库作为依托，并且采用了两套方法来对构建的异构信息网络的图结构进行学习，具有良好的线索检测效果。
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