专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种知识图谱构建方法和系统-CN202310645744.8在审
  • 袁琳;贾强槐 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-06-01 - 2023-08-18 - G06N5/02
  • 本发明涉及大数据处理领域,特别涉及一种知识图谱构建方法和系统。其中,该方法从知识的元数据结构和语义概念两个层面对实体实例进行描述,其进一步包括:基于包含有相同类型特征信息的实体实例生成实体类型的元数据结构定义;所述实体类型的元数据结构定义包括一个以上属性字段的定义以及关系的定义;获取对应于抽象语义知识的概念类型以及各概念类型下的概念实例;其中,至少部分概念类型和/或概念类型下的至少部分概念实例提炼自实体实例的特征信息;基于一个以上实体类型的元数据结构定义从实例数据中获取各实体类型下的一个以上的实体实例及其属性值和关系数据;将实体实例边连到相应的概念实例。
  • 一种知识图谱构建方法系统
  • [发明专利]一种基于层内相似关系的认知诊断方法-CN202310649596.7在审
  • 张玉红;王冕;卜晨阳;胡学钢 - 合肥工业大学
  • 2023-06-02 - 2023-08-18 - G06N5/02
  • 本发明公开了一种基于层内相似关系的诊断方法,包括:1.根据学生的历史答题记录,习题与知识点的关联关系,计算学生、习题、知识点之间的相似性,形成层内相似关系;2.利用这种层内相似关通过关系图卷积网络学习节点的嵌入表示,把学生做题记录少或知识点关联信息少的节点称作为学生尾节点或习题尾节点。并将头节点信息传递给尾节点,改善尾节点层间关系的稀疏性;3.融合学生向量和知识点向量获取学生的认知状态,然后得到学生的认知状态和习题所需的知识点掌握情况。本发明通过增加学生与学生、习题与习题、知识点与知识点之间的层内相似关系实现尾节点的信息传递,从而能提高少量做题学生的认知诊断精度。
  • 一种基于相似关系认知诊断方法
  • [发明专利]知识库平台-CN202310387874.6在审
  • 苏开亮 - 上海数禾信息科技有限公司
  • 2023-04-12 - 2023-08-18 - G06N5/022
  • 本发明涉及知识库平台。包括:主题配置模块;资料配置模块;资料查询模块。提供了可以快速高效录入知识信息的文档管理平台,满足企业内部各种比较复杂的搜索查询条件,打通企业内部其他重要的项目提高企业的工作效率。通过不同维度分布式锁提供了多线程并发新增/更新/删除文档功能,通过将热点搜索进行缓存,在保证查询正确性的同时也减轻了查询接口的压力。
  • 知识库平台
  • [发明专利]融合图嵌入和注意力的知识追踪方法-CN202310481693.X在审
  • 屠静;王亚;赵策 - 卓世科技(海南)有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-08-18 - G06N5/022
  • 本发明公开了一种融合图嵌入和注意力的知识追踪方法,通过在线学习系统后台获取若干条答题记录,构建得到题目和技能点的关联结构图,进行图嵌入得到每个题目节点和技能点节点的嵌入向量,构建包括多头注意力模块,点积模块和Sigmoid模块的认知状态预测模型,通过在线学习系统后台获取不同学习者的若干条答题记录,对认知状态预测模型进行训练,对于需要进行知识追踪的学习者,将其历史答题记录的信息输入训练好的认知状态预测模型中,得到该学习者答对下一道题目的预测概率。本发明利用图结构表达每个题目和技能点的关联关系,并将题目难易程度编码为属性信息一并作为认知状态预测的依据,基于自注意力机制进行认知状态预测,提高知识追踪的准确率。
  • 融合嵌入注意力知识追踪方法
  • [发明专利]一种趋势推理深度知识追踪方法及系统-CN202310475615.9在审
  • 李莉;朱世宇;祖帅帅;廖晗;杨志胜;赵稳稳;李威;武靖超;唐熙;尹钟伟;唐邦皓 - 西南大学
  • 2023-04-27 - 2023-08-18 - G06N5/022
  • 本申请提供一种趋势推理深度知识追踪方法及系统,包括:获取目标对象的历史练习交互序列,所述历史练习交互序列用于表征不同时间节点下不同习题的作答情况;将所述历史练习交互序列输入趋势推理模型,得到所述目标对象的知识变化向量,所述知识变化向量用于表征目标对象的知识变化过程,所述趋势推理模型是基于所述历史练习交互序列生成的伪交互信息与所述历史练习交互序列对应的真实交互信息进行博弈搭建的;根据所述知识变化向量、所述历史练习交互序列对应的习题向量以及各习题的交互时间预测所述目标对象针对目标习题的知识状态。本申请引入时间信息,可关注知识状态随时间的变化特征,有效提高知识状态预测的准确性。
  • 一种趋势推理深度知识追踪方法系统
  • [发明专利]VR实景教学模型大数据教学知识挖掘方法及系统-CN202310533492.X在审
  • 舒巧媛;赵宇;蔡银英;闫念念;邓东 - 重庆第二师范学院
  • 2023-05-12 - 2023-08-15 - G06N5/025
  • 本发明属于VR实景教学技术领域,公开了一种VR实景教学模型大数据教学知识挖掘方法及系统,包括:教学场景设计模块、虚拟模型构建模块、中央控制模块、教学知识采集模块、知识图谱构建模块、知识挖掘模块、教学质量报告生成模块、VR演示模块。本发明通过知识图谱构建模块构建多模态VR实景教学模型大数据教学知识图谱将VR实景教学模型大数据教学教材的知识点、知识点间的关系用图谱的形式展现出来,且将多模态融入所述知识图谱中,丰富知识从展现形式,增强课堂趣味性;同时,通过教学质量报告生成模块根据多层前馈式特征编码转换器根据所述第二特征矩阵生成更加符合课堂实际情况的教师教学质量报告,即有效提高教师教学评估结果的准确度。
  • vr实景教学模型数据知识挖掘方法系统
  • [发明专利]一种基于文本核心信息抽取的金融因果关系链构建方法-CN202310594347.2在审
  • 孙晓梅;许韬;杨江 - 江苏科技大学
  • 2023-05-25 - 2023-08-15 - G06N5/025
  • 本发明公开了一种基于文本核心信息抽取的金融因果关系链构建方法,属于自然语言处理的信息抽取领域。具体方法包括:步骤1,爬取金融新闻数据,并对新闻文本进行分句,构建数据集;步骤2,用BERT分类模型对步骤1得到的文本进行因果关系二分类;步骤3,将步骤2得到的具有因果关系文本送入BERT模型进行预训练后,送入BiLSTM‑CRF模型中进行BIO序列标注,构建BERT‑BiLSTM‑CRF模型;步骤4,对步骤3得到的文本抽取主谓宾或主谓得到核心信息,然后用Sentence‑BERT将该部分量化,通过语义相似度构建因果关系链。本发明用抽取主谓宾或主谓获取核心信息,再将其向量化,消除了形容词和副词等缺少实质意义的信息的干扰,可以提升核心信息相似度的判断精度,从而提升因果关系链的精准度。
  • 一种基于文本核心信息抽取金融因果关系构建方法
  • [发明专利]一种基于知识图谱的知识增广方法-CN202310354485.3在审
  • 黄庆华;王永臻 - 西北工业大学
  • 2023-04-05 - 2023-08-15 - G06N5/022
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的知识增广方法,该方法包括知识增广部分和测试部分。知识增广部分使用聚类方法,对原有的数据进行层次聚类,同时设置不同的聚类阈值以获取不同阈值下的新的聚类向量,将同一增广层下的聚类向量与原有数据求取欧式距离。进一步把新增的属性数据和原有的数据转化为知识图谱三元组的形式。通过集合操作将两部分数据融合到一起,构成新的增广数据集。对于测试部分,任选一种推理模型,使用添加增广知识的数据和未添加增广知识的数据对比,通过比较同一种推理方法不同的推理效果,体现出知识增广的效果。本发明提供的知识增广方法在推理效果上具有明显的提升效果。
  • 一种基于知识图谱增广方法
  • [发明专利]知识表示学习方法、装置、设备以及存储介质-CN202010524534.X有效
  • 庞超;王硕寰;孙宇;李芝 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-06-10 - 2023-08-15 - G06N5/022
  • 本申请实施例公开了知识表示学习方法、装置、设备以及存储介质,涉及自然语言处理、深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取行业训练文本;利用掩码语言模型对行业训练文本中的行业词进行掩码,得到掩码训练文本;将掩码训练文本输入至预训练语言模型,学习得到行业训练文本中的每个字的知识表示。该实施方式利用特定行业的训练文本训练预训练语言模型,提升了预训练语言模型应用到特定行业任务上的效果。此外,在训练过程中,利用掩码语言模型对行业训练文本中的行业词进行掩码,使得预训练语言模型能够结合完整的行业词学习其中每个字的知识表示,从而提升了预训练语言模型对行业词中的每个字的知识表示的学习效果。
  • 知识表示学习方法装置设备以及存储介质

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