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[发明专利]基于强化学习的事件论元抽取方法及装置-CN202010552821.1有效
发明人：张世琨;叶蔚;习翔宇;张君福;胡文蕙;刘学洋 -专利权人：北京北大软件工程股份有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的事件论元抽取方法及装置，包括构建事件检测模型，构建论元检测模型，构建实体选择模型，将实体选择模型选择的待检测实体输入到论元检测模型进行检测，采集预测结果的损失，根据预测结果的损失更新论元检测模型的参数；根据待检测实体更新实体选择模型；通过更新后的论元检测模型和更新后的实体选择模型对句子中的实体进行检测，并将检测结果引入更新后的论元检测模型和更新后的实体选择模型进行更新，循环直至遍历所有实体。本发明能够在检测当前论元的时候，引入已知论元的信息，通过引入已知论元信息和强化学习技术，能够有效利用论元间交互关系，提高论元检测效果。
基于强化学习事件抽取方法装置

[发明专利]细粒度情感分析模型训练方法及装置-CN202010404188.1有效
发明人：张世琨;马路遥;叶蔚;刘学洋;胡文蕙 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种细粒度情感分析模型训练方法及装置，所述方法包括：获取带有情感标记以及方面词的文本信息；对文本信息中的每条语句进行分词处理，获取每条语句中每个词的上下文词向量，根据每个词的上下文词向量以及方面词的词向量得到文本信息中每条语句对应的语句向量；根据每条语句对应的语句向量获取每条语句的上下文语句向量，并获取每条语句基于方面词的语句权重，根据上下文语句向量与语句权重得到文本信息的文本向量；将文本向量、情感标记、以及方面词输入到循环神经网络，训练得到神经网络模型。采用本方法能够对文本数据的细粒度的各种方面情感类型进行识别，进而也提高了情感识别的准确率。
细粒度情感分析模型训练方法装置

[发明专利]一种基于模型融合的岗位推荐方法及装置-CN202210221387.8有效
发明人：刘学洋;胡文蕙;邵文宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模型融合的岗位推荐方法及装置，包括：将目标个体的目标任职序列输入至少一个基础预测模型，获取由各基础预测模型生成的目标评分矩阵；将所有的目标评分矩阵和目标个体的目标特征表进行拼接融合，确定目标融合特征并输入至岗位匹配模型，确定由岗位匹配模型输出的至少一个推荐岗位。本发明提供的基于模型融合的岗位推荐方法及装置，通过把特征表与两个基础预测模型生成的中间数据做融合，再将特征表输入至岗位匹配模型中，实现对目标个体下一次在每个预设岗位任职的概率进行预测，在召回率和归一化折损累计增益更高，使得预测的岗位更加准确，与人员的符合度更高。
一种基于模型融合岗位推荐方法装置

[发明专利]基于小样本的医疗数值抽取和理解方法及装置-CN202210221233.9有效
发明人： 胡文蕙;刘学洋;曾晓东 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种基于小样本的医疗数值抽取和理解方法及装置，该方法包括：基于正则化表达式，对目标医疗文本进行数值抽取；基于prompt函数，获取每一数值对应的问句；将每一数值对应的问句和所述目标医疗文本输入问答模型中，得到每一数值对应的属性信息；其中，每一数值对应的属性信息为每一数值对应的问句的答案；所述问答模型，基于第一数量的其他类的第一样本文本、第一样本问句和第一样本问句对应的真实答案，以及第二数量的医疗类的第二样本文本、第二样本问句和第二样本问句对应的真实答案进行训练获取；所述第一数量大于第二数量。本发明实现在节约医疗类标注数据资源的同时，达到较好的数值抽取和属性信息抽取效果。
基于样本医疗数值抽取理解方法装置

[发明专利]基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置-CN202210249805.4有效
发明人：孙基男;刘学洋;胡文蕙;李天赐;郑超凡 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置，该方法包括：获取用户的操作日志信息；将操作日志信息输入到行为检测模型中，得到行为检测模型输出的用户行为属性；其中，行为检测模型为以样本日志信息为样本，以与样本日志信息对应的用户行为属性样本数据为标签进行训练得到的；行为检测模型内部包括多种神经网络模型，每种神经网络模型基于操作日志信息输出一种参考行为属性，用户行为属性为基于多种神经网络模型的权重参数以及对应输出的参考行为属性确定的。本发明提供的基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置，得到用户行为属性的准确率更高，能够提高对用户异常行为检测的效率，便于及时发现用户的异常行为。
基于机器学习用户异常行为检测方法装置

[发明专利]基于异构图嵌入的用户异常行为检测方法及装置-CN202210218182.4有效
发明人：刘学洋;胡文蕙;郑超凡;李天赐 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异构图嵌入的用户异常行为检测方法及装置，该基于异构图嵌入的用户异常行为检测方法包括：获取用户的操作日志信息；从所述操作日志信息中获取多个类别节点数据，并基于多个所述类别节点数据，确定用户异构图；基于所述用户异构图，确定嵌入映射信息；基于所述操作日志信息和所述嵌入映射信息，确定用户行为属性。本发明提供的基于异构图嵌入的用户异常行为检测方法及装置，能够根据多个从操作日志信息中得到的类别节点数据构建用户异构图，从用户异构图中确定嵌入映射信息，根据操作日志信息和嵌入映射信息，确定用户行为属性，能够提高用户异常行为检测的准确率和效率，实现对异常行为的及时检测。
基于构图嵌入用户异常行为检测方法装置

[发明专利]一种基于图神经网络的岗位匹配方法及装置-CN202210131722.5有效
发明人： 胡文蕙;刘学洋;张津婵;邵文宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图神经网络的岗位匹配方法及装置，包括：获取目标履历对应的目标任职序列；将目标任职序列输入至岗位匹配模型，获取由岗位匹配模型输出的目标任职序列与多个预设岗位的匹配程度；根据匹配程度，在多个预设岗位中确定目标履历的匹配岗位；岗位匹配模型是基于图神经网络构建的；岗位匹配模型是基于样本任职序列，以及样本任职序列对应的样本匹配岗位训练后得到的。本发明提供的基于图神经网络的岗位匹配方法及装置，利用基于图神经网络构建的岗位匹配模型根据目标任职序列，对目标履历数据对应的个体在下一次任职与每个预设岗位任职的进行匹配，使得匹配的岗位更加合理，与人员的符合度更高。
一种基于神经网络岗位匹配方法装置

[发明专利]医疗规则补全方法及装置-CN202210116585.8在审
发明人： 胡文蕙;刘英杰;张文默;舒正;刘学洋 -专利权人：北京大学;青岛国新健康产业科技有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种医疗规则补全方法及装置，应用于知识推理领域，其中方法包括：基于临床路径文本，构建医疗规则知识图谱；基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果；基于各规则预测结果的有效性评判结果，对所述医疗规则知识图谱进行补全；其中，所述预设医疗关系类型包括诊疗项目之间的时序关系、诊疗项目之间的互斥关系和药品配伍禁忌关系中的至少一种。本发明提供的方法及装置，实现了对医疗规则进行自动化地补全和动态更新，提高了医保审核的准确性以及效率，提高了临床路径文本的利用率。
医疗规则方法装置

[发明专利]用于医保数据的异常行为关联分析方法及系统-CN202210116598.5在审
发明人：刘学洋;刘英杰;王力田;舒正;胡文蕙 -专利权人：北京大学;青岛国新健康产业科技有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种用于医保数据的异常行为关联分析方法及系统，该方法包括：基于医保场景知识图谱，根据目标就诊路径，确定与目标医保节点之间存在关联的多个待分析医保节点，并获取各个待分析医保节点在医保场景知识图谱中的待分析就诊路径；根据就诊次数信息，分别对目标就诊路径和各个待分析就诊路径中的子路径进行加权处理，并计算加权处理后的目标就诊路径与各个加权处理后的待分析就诊路径之间的相似度值；选取相似度值TOP‑K的待分析医保节点作为目标分析医保节点，根据目标医保节点和目标分析医保节点之间的共现就诊路径，生成对应的医保数据关联分析结果。本发明提高了医保异常病历审核效率和异常行为分析结果准确性。
用于医保数据异常行为关联分析方法系统

[发明专利]一种基于注意力机制的岗位推荐方法及装置-CN202210131714.0有效
发明人：刘学洋;胡文蕙;张津婵;邵文宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力机制的岗位推荐方法及装置，包括：确定目标个体的目标任职序列；将目标任职序列输入至岗位预测模型，获取由岗位预测模型输出的目标个体在每个预设岗位的任职概率；根据所有的任职概率，在所有的预设岗位中确定目标个体的推荐岗位；岗位预测模型是基于注意力机制构建的；岗位预测模型是基于样本任职序列，以及样本任职序列对应的样本预测岗位训练后得到的。本发明提供的基于注意力机制的岗位推荐方法及装置，利用带有注意力机制的岗位预测模型根据目标个体的任职序列，对目标个体下一次在每个预设岗位任职的概率进行预测，使得预测的岗位更加准确，与人员的符合度更高。
一种基于注意力机制岗位推荐方法装置

[发明专利]基于文档上下文的机器翻译方法及装置-CN202010334379.5有效
发明人：叶蔚;张龙;张世琨;刘学洋;胡文蕙 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于文档上下文的机器翻译方法及装置，方法包括：基于句子级Encoder获取当前句子的源端上下文表征、目标端上下文草稿表征和当前句子的草稿译文表征；基于文档级Encoder获取当前句子的源端句子表征，在源端句子表征中融合源端上下文表征，获取融合后的所述源端句子表征；基于文档级Decoder获取所述当前句子的目标端句子表征，在目标端句子表征中融合当前句子的草稿译文表征和目标端上下文草稿表征，根据融合后的目标端句子表征和融合后的源端句子表征，获取当前句子的最终翻译结果。本发明实施例引入文档级信息进行上下文知识推理，以此对句子级别的草稿译文进行修正，改善了翻译质量，得到更好的译文。
基于文档上下文机器翻译方法装置

[发明专利]医保信息问答方法及装置-CN202210117277.7在审
发明人： 胡文蕙;刘学洋;张文默 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种医保信息问答方法及装置，应用于智能问答技术领域，其中方法包括：获取用户咨询问题；对所述用户咨询问题进行关键词提取，确定所述用户咨询问题对应的待查询实体和/或待查询关系；基于所述待查询实体和/或待查询关系，在医保信息知识图谱中进行检索，得到所述待查询实体和/或待查询关系对应的候选三元组；所述医保信息知识图谱是基于医保信息文本构建的；基于所述候选三元组，确定所述用户咨询问题对应的答案。本发明提供的方法及装置，提高了对医保信息进行查询的准确性以及查询效率，提高了医保信息文本的利用率，提高了用户进行医疗咨询的服务体验。
医保信息问答方法装置

[发明专利]医保违规对象发现方法及装置-CN202110277753.7在审
发明人：刘学洋;刘英杰;张文默;舒正;胡文蕙 -专利权人：北京大学;青岛国新健康产业科技有限公司
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供一种医保违规对象发现方法及装置，其方法包括：基于第一目标时段目标区域内医保参保人购买药品的交易数据，构建若干个关系图，并将至少一个所述关系图作为目标关系图；基于社区发现算法，对所述目标关系图进行社区发现，确定医保违规对象；其中，所述关系图中的结点表示医保参保人，所述关系图中的边表示所述边连接的两个结点所表示的医保参保人购买药品的交易之间的关系。本发明提供的医保违规对象发现方法及装置，通过获取目标关系图后，对目标关系图进行社区发现，确定医保违规对象，能更准确的发现医保违规对象，发现医保违规对象的过程简单，投入成本较低。
医保违规对象发现方法装置

[发明专利]序列标注方法及装置-CN202010334370.4有效
发明人：叶蔚;张世琨;盛中昊;刘学洋;胡文蕙 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F40/117 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种序列标注方法及装置。其中，方法包括：获取待分析的句子；将待分析的句子输入至序列标注模型，输出句子的分词结果及每个词的标注结果；其中，序列标注模型是基于样本句子及样本句子对应的分词和标注数据进行基于强化学习的训练获得的。本发明实施例提供的序列标注方法及装置，通过强化学习技术隐式地学习文本的分词信息，能缓解中文序列标注中分词与目标的不匹配。
序列标注方法装置

[发明专利]医疗保险违规数据识别方法及装置-CN202110276265.4在审
发明人： 胡文蕙;刘英杰;杨文逸;舒正;刘学洋 -专利权人：北京大学;青岛国新健康产业科技有限公司
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种医疗保险违规数据识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于医保数据库获取医保数据；将所述医保数据输入至医疗保险违规数据识别模型，得到与所述医保数据对应地预测分值；根据所述医保数据对应地预测分值确定是否存在违规数据，并标注出所述违规数据。本发明实施例能有效识别医疗保险中存在的违规数据，并且能够直接标出具体的违规数据。
医疗保险违规数据识别方法装置

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