[发明专利]文本密级判定方法、装置和电子设备在审

专利信息
申请号: 202210084092.0 申请日: 2022-01-21
公开(公告)号: CN114417866A 公开(公告)日: 2022-04-29
发明(设计)人: 罗立刚;张旸;郭哲聪 申请(专利权)人: 零氪科技(北京)有限公司
主分类号: G06F40/289 分类号: G06F40/289;G06K9/62
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 何明伦
地址: 100089 北京市*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 文本 密级 判定 方法 装置 电子设备
【说明书】:

本申请提供一种文本密级判定方法、装置和电子设备,该方法的一具体实施方式包括:获取待定级文本;将所述待定级文本所对应的向量、特征值输入预先训练好的分类器中,由所述分类器根据所述向量和所述特征值判定该待定级文本属于各个预设密级的概率信息;所述特征值包括所述待定级文本中满足预设条件的字符;根据各个所述概率信息,判定所述待定级文本的密级。该方法可以由分类器基于待定级文本的向量以及特征值输出该待定级文本属于各个预设密级的概率信息,提高了判定出的密级的准确度。

技术领域

本申请涉及信息处理领域,具体而言,涉及一种文本密级判定方法、装置和电子设备。

背景技术

涉密文本可以视为以文字形式记载商业、国家秘密等内容的资料,其牵涉到企业、国家的安全和利益。因此,需要判定涉密文本的密级,以合理划分其公开范围。

在相关技术中,通常由定密人员确定涉密文本的密级。这样,容易导致密级判定不准确、定密效率低下的情况。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种文本密级判定方法、装置和电子设备,可以由分类器基于待定级文本的向量以及特征值输出该待定级文本属于各个预设密级的概率信息,提高了判定出的密级的准确度。

第一方面,本申请实施例提供了一种文本密级判定方法,该方法包括:获取待定级文本;将所述待定级文本所对应的向量、特征值输入预先训练好的分类器中,由所述分类器根据所述向量和所述特征值判定该待定级文本属于各个预设密级的概率信息;所述特征值包括所述待定级文本中满足预设条件的字符;根据各个所述概率信息,判定所述待定级文本的密级。这样,可以由分类器基于待定级文本的向量以及特征值输出该待定级文本属于各个预设密级的概率信息,提高了判定出的密级的准确度。

可选地,所述分类器包括第一子分类器和第二子分类器,所述第一子分类器根据所述向量判定所述待定级文本属于各个预设密级的粗略概率信息;所述第二子分类器根据各个所述粗略概率信息以及所述特征值判定各个所述概率信息。这样,通过两个子分类器确定出待定级文本的密级信息,准确度高。

可选地,所述第一子分类器基于以下步骤训练:获取第一训练样本集;所述第一训练样本集包括多个第一训练文本分别对应的第一样本向量以及属于各个所述预设密级的第一实际概率信息;针对每一个所述第一训练文本,将该第一训练文本对应的第一样本向量作为所述第一子分类器的输入,得到与该第一训练文本对应的第一预测概率信息;根据多个所述第一预测概率信息与所述第一实际概率信息之间的差异,向该差异满足第一差异条件的方向训练所述第一子分类器。这样,可以训练得到收敛的第一子分类器。

可选地,所述第二子分类器基于以下步骤训练:获取第二训练样本集;所述第二训练样本集包括多个第二训练文本分别对应的第二样本特征值、属于各个所述预设密级的第二实际概率信息以及所述第一子分类器针对该第二训练文本得到的样本粗略概率信息;针对每一个所述第二训练文本,将该第二训练文本对应的第二样本特征值、样本粗略密级信息作为所述第二子分类器的输入,得到与所述第二样本向量对应的第二预测概率信息;根据多个所述第二预测概率信息与所述第二实际概率信息之间的差异,向该差异满足第二差异条件的方向训练所述第二子分类器。这样,可以训练得到收敛的第二子分类器。

可选地,所述分类器基于以下步骤训练:获取第三训练样本集;所述第三训练样本集包括多个第三训练文本分别对应的第三样本向量、第三样本特征值以及属于各个所述预设密级的第三实际概率信息;针对每一个所述第三训练文本,将该第三训练文本对应的第三样本向量以及第三样本特征值作为所述分类器的输入,得到与该第三训练样本对应的第三预测概率信息;根据多个所述第三预测概率信息与所述第三实际概率信息之间的差异,向该差异满足第三差异条件的方向训练所述分类器。这样,可以训练得到收敛的分类器。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于零氪科技(北京)有限公司,未经零氪科技(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210084092.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top