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公开(公告)号：CN113095858A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110497356.0
申请日：2021-05-07
IPC分类号： G06Q30/00 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明为解决没有考虑对文本信息的过滤及涉诈类别的分类导致存在识别准确率和效率低的问题，提出一种涉诈短文本识别方法，包括以下步骤：获取待识别的短文本，对所述短文本中的正常短文本进行过滤，得到疑似涉诈短文本数据集；将所述疑似涉诈短文本数据集输入神经网络模型中提取语义特征；根据所述疑似涉诈短文本数据集中字符的拼音和笔顺与预设的涉诈关键词的相似度对所述疑似涉诈短文本数据集进行特征抽取得到人工特征，并基于预设的涉诈关键词进行硬匹配，得到硬匹配特征；将所述语义特征、人工特征和硬匹配特征进行特征融合后通过多分类算法进行建模训练，生成用于诈骗短文本识别的分类器，输出得到涉诈短文本识别结果。
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公开(公告)号：CN114398581B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210056971.2
申请日：2022-01-18
IPC分类号： G06F16/958 , G06F16/903 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06V30/42 , G06V30/18
摘要： 本发明提出一种诈骗网站的识别方法及系统，包括：采集诈骗网站和官方网站的网页数据，构建碰撞数据库和比对数据库；判断待识别网站是否存在入口页面，若存在入口页面则利用碰撞数据库的数据下载待识别网站的页面图片；提取待识别网站的页面图片中的文字和图片特征，将所述文字和图片特征与比对数据库进行比对，分别判断待识别网站是否为诈骗网站；本发明考虑到诈骗网站利用入口页面来规避一般的诈骗网站检测的特点，对待识别网站进行入口页面判断，且构建了碰撞数据库，绕过待识别网站的入口页面并获取待识别网站的页面图片，利用待识别网站的页面图片，与基于官网网站的网页数据构建的比对数据进行比对，提升了诈骗网站的识别效果。
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公开(公告)号：CN114398581A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210056971.2
申请日：2022-01-18
IPC分类号： G06F16/958 , G06F16/903 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06V30/42 , G06V30/18
摘要： 本发明提出一种诈骗网站的识别方法及系统，包括：采集诈骗网站和官方网站的网页数据，构建碰撞数据库和比对数据库；判断待识别网站是否存在入口页面，若存在入口页面则利用碰撞数据库的数据下载待识别网站的页面图片；提取待识别网站的页面图片中的文字和图片特征，将所述文字和图片特征与比对数据库进行比对，分别判断待识别网站是否为诈骗网站；本发明考虑到诈骗网站利用入口页面来规避一般的诈骗网站检测的特点，对待识别网站进行入口页面判断，且构建了碰撞数据库，绕过待识别网站的入口页面并获取待识别网站的页面图片，利用待识别网站的页面图片，与基于官网网站的网页数据构建的比对数据进行比对，提升了诈骗网站的识别效果。
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公开(公告)号：CN114143290B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111407941.3
申请日：2021-11-19
发明人： 周小敏 , 应鸿晖 , 林国池 , 石易 , 麦丽娟 , 莫凡 , 林佳涛 , 黄福鸿 , 李高翔 , 卓采标 , 杨慧强 , 廖淑敏 , 宋宜昌 , 周毅 , 黄正国 , 吴冠标 , 李新 , 蒋维 , 曹勇 , 高欢
IPC分类号： H04L61/5061 , H04L61/5007 , H04L61/5053 , H04L67/56 , G06F16/951
摘要： 本发明属于IP代理技术领域，具体涉及一种多网站并行爬取的IP代理池的构建系统和方法，所述构建系统包括：IP验证模块，用于对初始IP集合内的代理IP进行代理可用性验证，并将可用的代理IP置入有效队列中，得到有效IP集合；IP标记模块，用于对有效IP集合内的代理IP进行逐一标记，得到具有标记信息的标记IP集合；IP组合模块，用于获取若干待爬取网站信息并为每个待爬取网站构建对应的网站代理IP队列，还用于基于待爬取网站信息在标记IP集合中挑取标记信息与其匹配的代理IP，并将挑取的代理IP置入与其匹配的网站代理IP队列中。上述构建系统构建了多网站并行爬取代理池，实现了多网站并行爬取，进而提高代理IP的利用率以及爬取成功率。
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公开(公告)号：CN114143290A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111407941.3
申请日：2021-11-19
发明人： 周小敏 , 应鸿晖 , 林国池 , 石易 , 麦丽娟 , 莫凡 , 林佳涛 , 黄福鸿 , 李高翔 , 卓采标 , 杨慧强 , 廖淑敏 , 宋宜昌 , 周毅 , 黄正国 , 吴冠标 , 李新 , 蒋维 , 曹勇 , 高欢
IPC分类号： H04L61/5061 , H04L61/5007 , H04L61/5053 , H04L67/56 , G06F16/951
摘要： 本发明属于IP代理技术领域，具体涉及一种多网站并行爬取的IP代理池的构建系统和方法，所述构建系统包括：IP验证模块，用于对初始IP集合内的代理IP进行代理可用性验证，并将可用的代理IP置入有效队列中，得到有效IP集合；IP标记模块，用于对有效IP集合内的代理IP进行逐一标记，得到具有标记信息的标记IP集合；IP组合模块，用于获取若干待爬取网站信息并为每个待爬取网站构建对应的网站代理IP队列，还用于基于待爬取网站信息在标记IP集合中挑取标记信息与其匹配的代理IP，并将挑取的代理IP置入与其匹配的网站代理IP队列中。上述构建系统构建了多网站并行爬取代理池，实现了多网站并行爬取，进而提高代理IP的利用率以及爬取成功率。
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公开(公告)号：CN109934251B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811615581.4
申请日：2018-12-27
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种用于小语种文本识别的方法，包括以下步骤：S1.构建来源于不同语种的训练文本集；S2.对训练文本集中的文本进行基于字节的N‑gramrank特征的提取；S3.对训练文本集中的文本进行基于互信息的度量特征的提取，即计算文本中的所有信息字节在单个语种中的信息度量；S4.对训练文本集中的文本进行基于转移概率的概率特征的提取，即计算文本中所有相邻字节能在单个语种中表达完整信息的概率；S5.利用步骤S2～S4提取的特征训练分类器；S6.对待识别的文本按照步骤S2～S4进行特征的提取，然后将提取的特征输入分类器中进行识别，分类器输出语种识别结果。
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公开(公告)号：CN112148872B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011043378.1
申请日：2020-09-28
IPC分类号： G06F16/34 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F18/22
摘要： 本公开实施例公开了一种自然对话主题分析方法、装置、电子设备、及存储介质，方法包括：获取多个自然对话文本，对任一自然对话文本进行切和分词处理得到分词序列；将根据所述多个自然对话文本得到的分词序列集合进行聚合分组分成多个分词序列子集合；对任一分词序列子集合提取核心关键词；对任一分词序列子集合中任一分词序列，分别计算任意两个核心关键词词序字符串的莱文斯坦距离以获取主题纯度；根据所述分词序列集合所包含的各分词序列子集合的主题纯度和对应的关键词集合，进行分析结果输出。本实施例的技术方案能够直接根据批量或海量的自然对话分析主题，无需人工参与，能提高主题分析效率。
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公开(公告)号：CN111639703A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010471807.9
申请日：2020-05-29
摘要： 本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于离散点集最小包围圆计算基站位置的方法，包括以下步骤：S1，采集基站终端位置数据，建立数据采集点集合P；S2，对数据采集点集合P中异常的数据进行清洗；S3，计算数据采集点集合P的最小包围圆，将最小包围圆的圆心作为待处理基站的最终位置；S4，判断是否为非全向基站，若否，直接进入步骤S5，若是，对临近小区的基站进行K-means聚类计算，获得临近小区非全向基站的最终基站位置；S5，对多次计算获得历史基站位置进行K-means聚类调优，本发明通过综合K-means聚类算法和最小包围圆算法两种算法的优点，在最大减少信息依赖的情况下，较准确计算获得基站的位置数据，最终构建出一份已有基站的较准确位置信息清单。
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公开(公告)号：CN114265932A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111530106.9
申请日：2021-12-10
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统，所述方法包括如下步骤：对新闻数据集合进行分词，合并后生成词文档序列；训练主题模型，利用训练好的主题模型来完成主题的聚类，得到主题聚类结果；将所有的关键词拼接后输入到bert模型中，最终的新闻文本向量表示为所有token的向量的平均；对于每个主题下获得的所有事件进行分支确定，得到每个主题对应的分支集合，将每个分支中的事件按照时间先后顺序连接，并将分支也按照时间先后顺序连接，即按照分支中最早事件的时间先后顺序连接，最终获得事件脉络。本发明通过结合基于主题模型的文本聚类方法和基于深度语义的事件聚类方法完成事件脉络的生成过程。
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公开(公告)号：CN109934251A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201811615581.4
申请日：2018-12-27
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种用于小语种文本识别的方法，包括以下步骤：S1.构建来源于不同语种的训练文本集；S2.对训练文本集中的文本进行基于字节的N-gramrank特征的提取；S3.对训练文本集中的文本进行基于互信息的度量特征的提取，即计算文本中的所有信息字节在单个语种中的信息度量；S4.对训练文本集中的文本进行基于转移概率的概率特征的提取，即计算文本中所有相邻字节能在单个语种中表达完整信息的概率；S5.利用步骤S2～S4提取的特征训练分类器；S6.对待识别的文本按照步骤S2～S4进行特征的提取，然后将提取的特征输入分类器中进行识别，分类器输出语种识别结果。
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