一种面向智能应用的领域本体构建方法

    公开(公告)号:CN109460460B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811307870.8

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法,首先获取智能应用相关的多领域数据;明确并细化智能应用需求,构建面向本体的智能应用需求分析模型;定义本体中概念及其属性、各类型关系,创建实例,进行形式化编码;然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息;接着运用多维量化指标评估本体的体系结构,判断是否返回以修正本体;最后评估本体对智能应用需求的支持程度,动态更新体系结构以响应应用需求的变化,直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构,强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用,适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联,解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。

    一种面向智能应用的领域本体构建方法

    公开(公告)号:CN109460460A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201811307870.8

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法,首先获取智能应用相关的多领域数据;明确并细化智能应用需求,构建面向本体的智能应用需求分析模型;定义本体中概念及其属性、各类型关系,创建实例,进行形式化编码;然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息;接着运用多维量化指标评估本体的体系结构,判断是否返回以修正本体;最后评估本体对智能应用需求的支持程度,动态更新体系结构以响应应用需求的变化,直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构,强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用,适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联,解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。

    一种网络诈骗易感人群筛选方法

    公开(公告)号:CN111737318B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202010585668.2

    申请日:2020-06-24

    Abstract: 本发明提供一种网络诈骗易感人群筛选方法,包括:提取高危用户的社会属性数据;根据高危用户的社会属性进行分段,统计每个属性分段的访问诈骗网站人数;根据高危用户在各个属性分段的数量分布,为每个属性分段分配不同的权重,形成权重集合;计算所有高危用户的权重的加权平均值,取加权平均值最小的用户作为筛选阈值;使用权重集合与筛选阈值建立初始模型。由于容易受害的群体往往集中在部分人群,针对这些人群重点宣传,可以起到事半功倍的效果,因此通过本发明可以准确、迅速的对诈骗网站的访问数据分析筛选,挖掘出网络诈骗易受害人群,从而提高防网络诈骗宣传的效率,针对易被骗人群重点宣传,有效降低诈骗率,降低宣传成本。

    一种音视频片段分类方法及装置

    公开(公告)号:CN111625661B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202010408234.5

    申请日:2020-05-14

    Abstract: 本发明实施例公开了一种音视频片段分类方法及装置,所述方法包括:基于待分类音视频片段的视频帧序列提取目标视频帧,基于待分类音视频片段的音频帧序列提取目标音频帧;基于目标视频帧/目标音频帧的第一出现时刻/第二出现时刻及预设子片段时长确定第一音视频子片段/第二音视频子片段;基于第一音视频子片段/第二音视频子片段提取第一视频分量特征和第一音频分量特征/第二视频分量特征和第二音频分量特征;通过预设音视频分类模型基于第一视频分量特征、第一音频分量特征、第二视频分量特征和第二音频分量特征确定待分类音视频片段的音视频分类结果。采用本发明可以提高音视频分类效率,提高音视频分类的鲁棒性和准确率。

    一种基于频带选择的伪造语音检测方法

    公开(公告)号:CN116129913A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211490461.2

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于频带选择的伪造语音检测方法。所述方法包括,获取目标语音信号,将目标语音信号进行变换,获得语谱图特征;对所述语谱图特征进行频带切分,获得低频子带特征和高频子带特征;使用低频子带特征训练语音合成伪造语音检测模型;使用高频子带特征训练录音回放伪造语音检测模型;然后将低频子带特征输入语音合成伪造语音检测模型;以及将交叉匹配的高、低频子带特征输入录音回放伪造语音检测模型,获得最终的语音检测结果。在本发明实施例中,实现了提升神经网络伪造语音检测系统在数据集不匹配等情况下的鲁棒性,以及通过子带选择减小了特征大小,降低了伪造语音检测的参数量和计算量。

    一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法

    公开(公告)号:CN115759043A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211434726.7

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明涉及一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法,所述训练方法包括:获取训练样本集;使用上下文编码器对所述文档中的每个句子进行编码,得到句子中每个单词的上下文表示,根据所述句子中最短依赖路径上的关系和所述上下文语义的关联强度,生成文档级实体注意力权重图;将所述注意力权重图输入到图卷积神经网络中,得到文档级跨句语义结构,根据所述文档级跨句语义结构,更新所述注意力权重图;将更新后的注意力权重图输入到分类器中,得到分类分数;根据所述分类分数与所述标签计算损失值,根据所述损失值对所述上下文编码器、图卷积神经网络和分类器进行训练,得到训练完成的模型。

Patent Agency Ranking