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[发明专利]基于指针网络的解码器的生物医药知识抽取方法和装置-CN202310506805.2有效
发明人：邱炎龙;杨灿群;吴诚堃;刘毅;赵然;张森 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本申请涉及大数据处理技术领域的一种基于指针网络的解码器的生物医药知识抽取方法和装置。所述方法包括：设置相互作用元组表示形式；获取生物医药文献的摘要文本数据，并将摘要文本数据中的单词和字符映射成嵌入向量，得到源文本序列的特征表示；将源文本序列特征表示的向量输入到编码器中，得到隐藏表示；将隐藏表示采用注意力机制，得到文本序列编码向量；将源文本序列编码、隐藏表示以及t时刻之前生成的所有元组输入到基于指针网络的解码器中，得到一组相互作用元组。该方法提取整个相互作用元组，而不是单个单词，有助于加快训练过程，并且需要更少的资源，有助于模型从基于句子级的知识抽取转移到基于文档级的知识抽取。
基于指针网络解码器生物医药知识抽取方法装置

[发明专利]一种基于能力数据底图的目标状态规律知识挖掘方法-CN202210416929.7有效
发明人：岳丽军;杨朝晖;蔡姝;赵和鹏;杨强;张宁燕;张祺;侯文君;汪涛;刘超;文叙菠;王玉菊 -专利权人：中国人民解放军91977部队
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种一种基于能力数据底图的目标状态规律知识挖掘方法，包括步骤：目标运动状态分析模型训练集构建；目标知识存储；目标运动状态分类模型构建；目标运动状态识别；目标状态规律知识获取；目标状态规律知识展现。本发明以海量历史态势数据为依据，训练分类模型，能够提高历史数据的利用率，同时以历史数据为依托，提高分析结果可信度。结合当前数据底图，增加区域环境等要素信息，生成目标知识图谱，分析区域环境和目标运动状态的关联关系，实现扩充目标状态规律和典型行为模式知识的目的，为区域情况分析提供支撑。
一种基于能力数据目标状态规律知识挖掘方法

[发明专利]知识库文本同步方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011594478.3有效
发明人：黄亚文 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本申请涉及一种知识库文本同步方法、装置、电子设备及存储介质。应用于数据处理技术领域，其中知识库文本同步方法包括：在同步任务被触发后，获取目标数据源中的待同步知识库文本；对待同步知识库文本进行文本分割，得到章节数据；以及，提取待同步知识库文本中的格式数据，将待同步知识库文本中，格式数据与知识库的预设格式数据匹配的文本数据，配置为标准问题数据和富文本问题数据，将标准问题数据和富文本问题数据作为问题数据；将章节数据和问题数据存储至智能问答系统的知识库，以使智能问答系统根据知识库中数据进行知识匹配。
知识库文本同步方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于合作多智能体的知识图谱元路径和元图自动挖掘算法-CN202310459095.2在审
发明人：宫继兵;林宇庭;林天宇;赵金烨;彭吉全 -专利权人：燕山大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于合作多智能体的知识图谱元路径和元图自动挖掘算法，属于深度学习和模式挖掘相关领域，包括将知识图谱元路径和元图挖掘与表示学习过程建模为团队马尔可夫博弈问题，利用合作型多智能体为知识图谱中不同类型的实体挖掘最优元路径组合，通过元路径聚合学习中间节点表示，利用元路径缓冲池感知采样机制，为每个实体挖掘多条元路径，根据元路径构建基于元路径的子图，利用哈达玛积将多个元路径子图合成元图，通过元图相似聚合学习最终实体表示，从而应用下游任务监督和奖励信号增强多智能体在知识图谱中的自动挖掘策略。本发明挖掘的元路径和元图可以高效指导知识图谱表示学习，有效提高实体分类和链接预测等下游任务的性能。
基于合作智能知识图谱路径自动挖掘算法

[发明专利]知识图谱的特征表达方法、系统及电子设备-CN202310216341.1在审
发明人：田甜;李冰;江易;赵博超;舒塘浩;吕添;姚世凯 -专利权人：杭州中奥科技有限公司;之江实验室
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种知识图谱的特征表达方法、系统及电子设备，涉及知识图谱技术领域，在知识图谱的特征表达过程中，首先获取包含人员关系数据的知识图谱数据集，并根据知识图谱数据集构建正样本和负样本；其中，知识图谱数据集中包含实体向量和关系向量；然后利用知识图谱数据集生成人员关系的字向量；再获取更新后的实体向量的头实体向量和尾实体向量，并根据头实体向量、尾实体向量和关系向量计算正样本与负样本之间的距离结果；最后利用距离结果确定知识图谱数据集的特征得分。该方法将字向量与实体向量进行融合计算，可充分发挥知识图谱的语义信息，能够解决因遇到新实体而出现oov问题从而导致的知识图谱的准确性受损问题。
知识图谱特征表达方法系统电子设备

[发明专利]内容风险识别方法、装置、系统及设备-CN202310127372.X在审
发明人：黄龙涛;毛丁辉;肖鹏;薛晖 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本申请公开了内容风险识别方法、内容风险知识点构建及更新方法、内容风险识别语句生成方法。其中，内容风险识别方法通过将运营专家的内容风险识别知识通过特定领域语言形式进行表达，使得风险识别规则适用于符合知识点筛选条件的所有知识点，这样就无需在风险识别规则中对相关知识点进行枚举，只要为知识点设置属性信息，即可基于知识点的属性信息通过知识点筛选条件选取出适用于相关风险识别规则的知识点，由此可实现规则的快速迭代。同时，通过设置风险识别规则子句，并设置至少一个风险算子的目标风险要素值作为规则子句的构成要素，使得风险识别算法与风险识别规则相结合，这样即达到风险识别方式具有可解释性，又可利用风险算子提升泛化性。
内容风险识别方法装置系统设备

[发明专利]一种基于单变量时序数据生成知识点的方法-CN202310054888.6在审
发明人：文成武;夏敏;易丛文 -专利权人：深圳智现未来工业软件有限公司
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于单变量时序数据生成知识点的方法，包括：获取单变量时序数据，所述时序数据为半导体制造过程中设备的传感器产生的数据；将所述时序数据中时间排序在前的目标子序列输入到预测模型中，得到预测数据；根据所述预测数据与所述时序数据中接续所述目标子序列的实测数据，确定与所述设备传感器相关的异常类型；根据所述异常类型、所述时序数据的类别、所述设备的设备编号和所述设备正在加工的晶圆的编号，确定对应的知识点，所述知识点用于生成或更新半导体领域的知识图谱。
一种基于变量时序数据生成知识点方法

[发明专利]一种基于图数据库管理系统的知识图谱配置方法及装置-CN202211640079.5在审
发明人：王庚午;李调全 -专利权人：百融至信（北京）科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图数据库管理系统的知识图谱配置方法及装置，涉及计算机技术领域，主要目的在于可根据用户需求自由进行知识图谱的配置，以提升对知识图谱进行灵活管理的能力。本发明主要的技术方案为：获取用户发送的多个指定数据和用户的目标需求；基于所述多个指定数据构建指定知识图谱，所述指定知识图谱表现所述多个指定数据间的关系；基于所述目标需求对所述指定知识图谱进行指定配置，得到目标知识图谱，其中，对所述指定知识图谱进行指定配置包括所述指定知识图谱的业务配置、所述多个指定数据的配置、所述多个指定数据的属性配置及所述多个指定数据之间关系的映射配置。本发明用于知识图谱配置。
一种基于数据库管理系统知识图谱配置方法装置

[发明专利]一种多源知识图谱对齐模型及其构建方法、装置及应用-CN202310499591.0有效
发明人：李圣权;黎维;毛云青;张香伟;王理程 -专利权人：城云科技（中国）有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本申请提出了一种多源知识图谱对齐模型及其构建方法、装置及应用，包括以下步骤：构建多源知识图谱对齐模型，输入两个待对齐知识图谱并构建两个知识图谱的第一知识图和第二知识图；使用图注意力神经网络融合知识图中的实体语义关系和领域特征得到包含关系的实体特征；计算实体距离和实体关系距离并构建对齐矩阵，对对齐矩阵筛选得到实体预对齐对和实体关系预对齐对；根据实体预对齐对和实体关系预对齐对获取正负样本；基于锚样本和正负样本更新模型参数。本方案通过图注意力神经网络得到了不同方向关系的实体向量表示，从而提高了多源知识图谱对齐的准确性。
一种知识图谱对齐模型及其构建方法装置应用

[发明专利]一种面向公共安全领域的多模态数据管理方法及系统-CN202310315483.3有效
发明人：李存冰;尹萍;林杰;王金超;英杰 -专利权人：浪潮软件科技有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开一种面向公共安全领域的多模态数据管理方法及系统，涉及数据识别技术领域；基于元模型建立知识图谱进行多模态数据管理，利用流批一体化计算引擎进行多模态数据加工，建立多模态数据的向量空间，基于多模态数据的向量空间，利用哈希的无监督学习方法检索多模态数据；本发明利用深度学习、向量计算、知识图谱等技术，实现多源异构数据下海量多模态数据统一管理，基于元模型实现公共安全领域下本体模型的自定义管理，将元模型本体下同一实体的多模态数据，建立相关联的多模态向量空间，基于哈希的无监督学习快速检索方法实现多模态数据检索，从而实现公共安全领域下对管控对象在图像、文本、结构化等多模态数据里统一搜索与智能关联比对。
一种面向公共安全领域多模态数据管理方法系统

[发明专利]临床医疗实体及其属性抽取方法-CN201811476992.X有效
发明人：汤步洲;石雪;陈清财;王晓龙;熊英;蒋德焕 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本申请涉及一种临床医疗实体及其属性抽取方法。该方法包括：3个模块：(1)预处理；(2)句子的信息全面性表示；(3)临床医疗实体及其属性抽取的联合学习。其中联合学习方法主要包括两种方式：(1)串行联合方式；(2)并行联合方式。串行联合方式又分为3个子模块：(1)临床医疗实体‑属性识别；(2)临床医疗实体‑属性关系抽取；(3)联合学习；并行联合方式是采用序列标注的方法进行临床医疗实体及其属性联合抽取。该方法对临床医疗辅助决策、临床医疗研究等具有重要意义。
临床医疗实体及其属性抽取方法

[发明专利]一种基于深度模型迁移学习的问答系统答案抽取方法-CN202310394497.9在审
发明人：邓涵;苏磊 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度模型迁移学习的问答系统答案抽取方法，属于信息检索技术领域。本发明首先对斯坦福数据集进行预处理，当文本段落和问句进入模型计算向量表征时，通过疑问词的问题分类方法将数据集中的问题进行分类，获取问句对应的预期答案类型；根据问句的分类信息，对文本段落进行处理，将问句中预期答案类型对应的实体做特殊标记；其次，对处理过的问句和文本段落输入BERT模型中，利用BERT模型的自注意力机制，重点关注有特殊标记的文本片段，计算出文本段落与问句之间的语义相似度；最后，在相似层通过全连接层和sigmoid归一化计算最终概率。
一种基于深度模型迁移学习问答系统答案抽取方法

[发明专利]一种隐式篇章关系识别模型的构建方法及其应用-CN202310468690.2在审
发明人：张青;项威;王邦;梁超;徐明华 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种隐式篇章关系识别模型的构建方法及其应用，建立了基于任务增强提示学习的隐式篇章关系识别模型，包括编码模块、门控融合模块和语义标签分类模块。该构建方法首先对论元进行模板化，利用输入的论元、连接词等信息构成合适的提示模板并使用编码模块进行编码，得到[MASK]、[CLS]的隐层向量；通过门控融合模块将[CLS]的隐层向量融入主任务[MASK]的隐层向量中得到新的[MASK]隐层向量；最后通过语义标签分类模块预测两个论元之间的隐式篇章关系识别结果。本发明采用任务增强提示学习的方式对隐式篇章关系识别任务的论元、连接词等信息进行了更加全面的建模，有效的提高了隐式篇章关系识别的准确度。
一种篇章关系识别模型构建方法及其应用

[发明专利]用于工程系统的知识图的逻辑规则归纳的系统-CN202080106713.X在审
发明人：阿伦·拉马穆尔蒂;张玉瑜;桑吉韦·斯里瓦斯塔瓦;利维奥·达洛罗 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：用于工程系统设计的知识图的逻辑规则公式归纳的系统和方法，包括接收工程系统的多个知识图。对于断开的知识图，聚合集束搜索以关注节点连接的边为限，并且生成表示由集束搜索引擎找到的相应边的候选公式，每个公式都受到定义的公式链长度的至少两个自变量的要求约束。公式评估确定每个候选公式是否有效。根据定义的标准从候选公式中选择排名最高的公式。对于连接良好的图，训练图神经网络来预测查询图的第一类和干扰图的第二类。反事实解算器引擎求解对查询图朝向干扰图的最小编辑数，将预测的查询图第一类转换为预测的第二类。
用于工程系统知识逻辑规则归纳

[发明专利]一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用-CN202310270564.6在审
发明人：骆祥峰;潘琦菲;谢少荣;王欣芝 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用，该方法通过计算相邻关系与目标三元之间的语义相关性，通过选择高相关的信息来构造子图，再初始化子图中的节点表征，并且在关系表征初始化中加入了语义信息，将处理后的子图送入图神经网络更新节点和边，最终将更新结果送入打分网络获得目标三元组的分数，完成预测。与现有技术相比，本发明有效捕获了对目标推理有价值的邻居信息，减少了不相干邻居信息的影响，提高了归纳关系预测的准确性。
一种融合增强关系语义归纳预测方法应用