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[发明专利]一种基于文本图像融合识别的网页知识抽取方法-CN201811449829.4有效
发明人：孙善宝;谭强;于治楼 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明提供一种基于文本图像融合识别的网页知识抽取方法，涉及知识抽取、图像识别、文本分析和深度学习技术领域，将网络爬虫在互联网上爬取网页的网站进行分类评估并设定信任度，利用文本分析方法基于语料库实现语义结构化，提取海量网页的价值数据关键字，同时将爬取网页转换成图片，提取结构化业务知识数据，对比分析两种方法提取的知识，不断学习训练出自动抽取模型，同时将确定的业务知识生成该网页的价值数据指纹，并加入到业务知识基础语料库中，持续更新自动抽取模型和基础语料库。保证了爬取数据准确性，提升爬取数据效率。
一种基于文本图像融合识别网页知识抽取方法

[发明专利]基于主题模型的企业关系发现方法及系统-CN201911230997.9有效
发明人：钱宇;袁华 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题模型的企业关系发现方法，涉及大数据挖掘技术领域，本发明以新闻数据为研究的数据集，首先利用命名实体识别工具识别出实体，然后再用卷积神经网络来分类识别出企业实体，然后利用LDA模型，发现文本中的主题分布，接着再根据动词、名词与企业实体在文本中的位置，挖掘企业的特征，最后，根据企业所有的共同特征，来获得企业之间的关系；本发明还公开了一种实现基于主题模型的企业关系发现方法的系统，本发明通过获得的企业的特征和关系等信息，可以帮助企业、投资人等做出更好的决策。
基于主题模型企业关系发现方法系统

[发明专利]一种博弈对抗行为决策方法、系统、终端设备及存储介质-CN202211662019.3在审
发明人：申威 -专利权人：北京庚图科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本申请涉及行为决策技术领域，尤其涉及一种博弈对抗行为决策方法、系统、终端设备及存储介质。若对抗行为决策模型中不存在事实数据对应的规则前件，则获取事实数据对应的事实特征；识别事实特征，获取对应的应对策略，应对策略是指基于当前博弈对抗场景下事实特征所适用的对抗应对方案；判断应对策略的可行性概率是否达到预期结果标准；若应对策略的可行性概率达到预期结果标准，则根据应对策略输出事实数据对应的行为决策结果；关联事实数据和事实数据对应的应对策略，并添加存储至对抗行为决策模型。本申请提供的一种博弈对抗行为决策方法、系统、终端设备及存储介质可以提升在博弈对抗过程中做出相应行为决策结果的效率。
一种博弈对抗行为决策方法系统终端设备存储介质

[发明专利]基于元知识学习的信息扩散预测系统及方法-CN202211568056.8在审
发明人：周帆;程章桃;肖哲;徐增;钟婷 -专利权人：电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所;喀什地区电子信息产业技术研究院
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明属于信息传播领域，提供了一种基于元知识学习的信息扩散预测系统及方法，该信息扩散预测系统包括级联属性构建模块，用于构建用户社交结构特征、用户喜好特征和扩散时间特征组成的级联属性；自适应用户社交关系学习模块，用于学习用户社会关系，获取用户嵌入；自适应时间扩散学习模块，用于学习级联属性和动态级联上下文中的时间关联，获取隐藏状态；信息扩散用户预测模块，用于依据自适应时间扩散学习模块获取的隐藏状态映射到候选用户空间得到下一个激活用户。本发明信息扩散预测系统及方法，学习信息传播过程中激活用户的级联序列，实现对信息传播过程的动态的用户社交关系和复杂的时间影响的有效建模，提高信息扩散预测任务的准确率。
基于知识学习信息扩散预测系统方法

[发明专利]一种科研学者画像的快速表征方法-CN202010040201.X有效
发明人：蔡世民;王锐杰;李健强 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：该发明公开了一种科研学者画像的快速表征方法，涉及数据挖掘领域。该发明在数据库中用多字段联合查询，通过数据融合匹配的方式将多个分散数据集结合，形成了科研学者s与摘要文本a之间的一对多关系；对全数据集的摘要语料进行相应的文本向量表示，以此作为表征学者画像维度差异性的关键语料。区别于过去基于统计学基础所构建的学者画像维度，本发明利用机器学习方法，在相关算法的基础上，对于所有摘要文本语料进行了聚类，利用同类结果的相似关系检索关键词字段，经统计排序最终形成画像标签的排序向量集合，用于表征科研学者的研究兴趣。同时，这一排序向量对于科研学者的研究领域相似度计算和社区划分等方面都具有应用价值。
一种科研学者画像快速表征方法

[发明专利]基于异构结构的知识追踪方法-CN202010355445.7有效
发明人：刘淇;陈恩红;童世炜;黄威;佟威;黄振亚;黄野;王士进 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：一种基于异构结构的知识追踪方法，包括以下步骤：获取学生的练习历史日志，以及每道习题考察的知识点；获取知识点之间关系构成的异构知识结构；将学生的成绩日志处理为若干按照时间顺序排列的作答序列，每个作答序列包括特定学生在特定时间的一系列答题结果；基于知识所具有的图结构性质，应用两个不同的传播模型来追踪沿不同关系的影响，包括同步传播方法和异步传播方法；采用级联影响传播单元对模型的时间效果和空间效果进行联合建立模型，将异构知识结构和学生的作答序列作为输入，由级联影响传播单元从每一个时刻的作答情况中提取出每次学习对知识点产生的时序影响；采用门控函数综合时序影响和空序影响的综合效果，更新学生的知识状态。
基于结构知识追踪方法

[发明专利]一种土石坝安全信息挖掘方法-CN201910213093.9有效
发明人：葛从兵;王士军;谷艳昌;张国祥;陈剑;黄海兵;严吉皞;庞琼;吴云星;朱沁夏 -专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种土石坝安全信息挖掘方法，所述方法如下：步骤(1)：建立数据仓库；步骤(2)：数据概化；步骤(3)：关联规则挖掘；步骤(4)：分类；步骤(5)：聚类分析。本发明通过建立数据仓库，对土石坝监测资料进行数据概化、关联规则挖掘、分类和聚类分析，挖掘土石坝个体特征及异常情况等安全信息，满足实际使用要求。
一种土石安全信息挖掘方法

[发明专利]Rete网络的编译方法及装置、Rete算法的执行方法及装置-CN202210677672.0有效
发明人：陈永宏;张超;胡定贵;雷澍;尹华承 -专利权人：青矩技术股份有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本公开涉及一种Rete网络的编译方法及装置、Rete算法的执行方法及装置，Rete网络的编译方法，包括：获取一条待加入规则；待加入规则包括至少一个双输入连接词；双输入连接词包括And或Or；确定双输入连接词的属性信息；双输入连接词的属性信息与双输入连接词连接的两个输入对象的属性信息关联；获取当前已构建的Rete网络中各节点的属性信息；若当前已构建的Rete网络中存在一个节点的属性信息与双输入连接词的属性信息一致，将节点确定为与双输入连接词对应的双输入节点；若当前已构建的Rete网络中任意一个已存在的节点的属性信息与双输入连接词的属性信息均不一致，生成与双输入连接词对应的双输入节点。采用本申请提供的技术方案可以有效避免节点冗余。
rete 网络编译方法装置算法执行

[发明专利]一种基于供电服务信息的数据挖掘方法-CN202211421811.X在审
发明人：彭昕;陆子秋;闫筱 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：一种基于供电服务信息的数据挖掘方法，属供电服务信息挖掘领域。数据挖掘包含供电数据提取模块、供电数据处理模块和供电数据特征识别模块；首先，供电数据提取模块基于电网的供电服务信息提取出电网历史故障处理工单中的故障抢修地址、故障类型、用户所属台区等关键信息；其次，考虑故障抢修地址的非标准化特点，在供电数据处理模块建立基于BERT‑BIGRU‑CRF的地址解析模型对故障地址进行地址拆分和要素标注；在此基础上，供电数据特征识别模块对出现故障的高频地址和故障类型进行聚类分析和可视化表征。本发明的优点在于通过挖掘历史供电服务信息，寻找出供电服务中的薄弱环节，提高供电服务质量。
一种基于供电服务信息数据挖掘方法

[发明专利]用于通过模式分解来推断数据变换的系统和方法-CN201780012419.0有效
发明人： G·西萨拉曼;A·S·斯托贾诺维克;H·H·纳玛瓦尔;D·阿兰 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2017-08-22 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：根据各种实施例，本文描述的是用于与利用机器学习(ML、DataFlow机器学习、DFML)的数据集成或其它计算环境一起使用的、用于管理数据流(dataflow、DF)以及构建复杂的数据流软件应用(数据流应用、流水线)的系统(数据人工智能系统、数据AI系统)。根据实施例，该系统可以基于从用于软件应用的数据流的功能分解识别出的模式来提供对输入数据推荐动作和变换(包括确定后续应用中数据流的可能变换)的服务。可以将数据流分解为描述数据变换、谓词和应用于数据的业务规则以及数据流中使用的属性的模型。
用于通过模式分解推断数据变换系统方法

[发明专利]知识图谱的构建方法、装置及存储介质-CN202211651787.9在审
发明人：刘广睿 -专利权人：北京政务科技有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识图谱的构建方法、装置及存储介质，涉及知识图谱技术领域。该知识图谱的构建方法包括：从多元异构的数据源中抽取出多个三元组；对多个三元组中的属性和实体进行对齐处理，并将多个三元组中表征同一对象的实体所对应的属性进行聚合，得到处理后的多个三元组；基于处理后的多个三元组构建知识图谱。本发明公开的知识图谱的构建方法、装置及存储介质可避免出现由于同一对象的不同描述而导致所构建的知识图谱的可靠性降的问题，使得通过所构建的知识图谱进行查询时能够准确查找出相应的数据。
知识图谱构建方法装置存储介质

[发明专利]脉冲高压电源的火花闪络点发生位置的预测方法及系统-CN202211570581.3在审
发明人：邹标 -专利权人：福建龙净环保股份有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了一种脉冲高压电源的火花闪络点发生位置的预测方法及系统，获取火花闪络特性数据库从初始时刻到当前时刻期间存储的火花闪络总次数，确定火花闪络总次数中各个分区的火花闪络次数，基于火花闪络总次数及各个分区对应的火花闪络次数，得到各个分区火花闪络的当前发生概率，确定烟气工况参数变化时各个分区的瞬时阻抗变化规律，基于各个分区发生火花闪络对应的当前发生概率及瞬时阻抗变化规律，采用随机寻优算法，得到下一时刻火花闪络点的预测发生位置及预测发生概率。本发明实现了对下一时刻火花闪络点的预测发生位置及预测发生概率，从而提高了脉冲高压电源的智能控制水平。
脉冲高压电源火花闪络点发生位置预测方法系统

[发明专利]基于动态元学习的少样本知识图谱补全方法和系统-CN202211556154.X在审
发明人：蔡林沁;汪铃均;王灏澜;许诺影;熊余;袁荣棣 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态元学习的少样本知识图谱补全方法和系统，涉及知识图谱图补全技术领域，其技术方案要点是：基于动态元学习的少样本知识图谱补全方法和系统，在传统的基于优化的元学习补全方法的基础上引入了动态邻居编码器，在执行链接预测任务的时候，根据任务关系动态地调节实体邻居信息的权重，并将动态邻居信息融合到实体嵌入中，从而提高实体嵌入的语义表示。同时，对同一关系的不同属性建立了基于一维卷积的融合策略，使得关系嵌入能够表示各方面属性信息，进一步增强了关系表示的鲁棒性，并利用该关系嵌入对模型进行训练，显著提高了链接预测的准确性，进而达到提升知识图谱补全效果的目的。
基于动态学习样本知识图谱方法系统

[发明专利]一种基于统计学习及语义融合的电信行业新词挖掘方法-CN202211499490.5在审
发明人：焦洪林;王雷;朱坚;赵庆勇 -专利权人：福建新大陆软件工程有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明提供了新词挖掘技术领域的一种基于统计学习及语义融合的电信行业新词挖掘方法，包括如下步骤：步骤S10、基于多维度采集用户数据；步骤S20、对各所述用户数据进行数据清洗得到用户数据集；步骤S30、基于所述用户数据集构建新词候选集；步骤S40、基于统计学习以及语义融合对所述新词候选集中的候选词进行打分，基于打分结果对所述新词候选集中的候选词进行筛选；步骤S50、对所述新词候选集中的各候选词进行过滤，得到包含若干个新词的新词集，完成新词挖掘。本发明的优点在于：极大的提升了新词挖掘的准确性。
一种基于统计学习语义融合电信行业新词挖掘方法

[发明专利]因果关系的提取方法、装置及电子设备-CN202111592599.9有效
发明人：黄佳艳 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本公开提供了因果关系的提取方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及知识图谱、深度学习领域。具体实现方案为：获取待处理文本；将待处理文本和第一问题输入第一机器阅读理解模型，得到第一轮答案，第一问题用于问询待处理文本中的原因，第一轮答案包括待处理文本中的至少一个原因；将待处理文本和第二问题输入第二机器阅读理解模型，得到第二轮答案，第二问题用于问询待处理文本中的原因的结果，第二轮答案包括原因的至少一个结果。从而提高了因果关系提取的准确率。
因果关系提取方法装置电子设备