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[发明专利]文本情感识别模型的训练方法和文本情感识别方法及装置-CN202310845160.5有效
发明人：朱权;郑重;王潇茵;杜婉茹;丁醒醒;李瑞群;孙鹏程 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开关于一种文本情感识别模型的训练方法和文本情感识别方法及装置，其中训练方法包括：基于输入文本数据集通过BERT模型获得局部语义特征向量，全局语义特征向量和方面词语义特征向量；通过特征融合层获得方面词局部语义特征向量和方面词全局语义特征向量；将方面词全局语义特征向量输入到方面词识别网络中，获得方面词识别序列；将方面词局部语义特征向量和方面词全局语义特征向量输入到情感极性识别网络中，获得情感极性识别序列；基于获得的方面词识别序列和情感极性识别序列，以及方面词识别序列和情感极性识别序列分别对应的真实值计算损失；基于计算的损失调整文本情感识别模型中的参数，对文本情感识别模型进行训练。
文本情感识别模型训练方法装置

[发明专利]句向量模型的训练方法、文本语义增强的方法及装置-CN202310833852.8有效
发明人：朱权;郑重;王潇茵;杜婉茹;丁醒醒;李瑞群;孙鹏程 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种句向量模型的训练方法、文本语义增强的方法及装置，其中训练方法包括：从预先构建的训练数据集获取预定数量的数据对；构建数据对中的输入序列，并将输入序列转换为对应的token序列；将token序列分别输入至嵌入层，得到对应的嵌入序列；将每种嵌入序列输入至自注意力层，得到每种嵌入序列的相关性序列；将每种相关性序列输入至池化层，得到用于表示每种相关性序列的初始向量；将每种初始向量输入至线性层，得到对应的目标向量；以最小化反映锚样本的方面词向量、正样本的句向量以及负样本的句向量的三元组损失函数为目标，对句向量模型进行训练。该过程降低了文本语义增强模型的复杂度，减少了人工成本和时间成本。
向量模型训练方法文本语义增强装置

[发明专利]工控协议数据异常检测模型的训练方法和训练装置-CN202111337679.X有效
发明人： 丁醒醒;孙鹏程;刘萱;李瑞群;王潇茵;杜婉茹 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：公开一种工控协议数据异常检测模型的训练方法和训练装置，所述工控协议数据异常检测模型包括组合编码模块、预训练模型和自编码网络，所述训练方法包括：获取工控协议数据流，其中，所述工控协议数据流是以十六进制表示的数据；基于所述组合编码模块，将所述工控协议数据流中的每两个相邻的十六进制数绑定为组合码，并将组合码转换为索引值，从而得到索引序列；基于所述预训练模型，将所述索引序列转换为第一特征向量序列；基于所述自编码网络，将所述第一特征向量序列转换为第二特征向量序列并进行损失计算，从而对所述工控协议数据异常检测模型进行训练。该训练方法能够在无标签的情况下使训练后的模型准确识别工控协议数据的异常。
协议数据异常检测模型训练方法装置

[发明专利]从文本数据抽取事件的方法及装置-CN202111336032.5有效
发明人：王潇茵;李瑞群;丁醒醒;郑俊康;张家华 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本申请提供一种从文本数据抽取事件的方法及装置，所述方法包括：获取文本数据；基于所述文本数据，确定所述文本数据的第一特征序列；对所述第一特征序列中的每个第一特征向量的第一特征元素进行二值标记；基于标记后的第一特征序列，对所述文本数据中的事件进行抽取。根据本申请的从文本数据抽取事件的方法及装置解决了无法对多个事件分别抽取的问题，能够从文本数据抽取事件的方法及装置能够对输入的自然语言文本中的一个或多个事件分别进行抽取，提高事件抽取的效率和准确性。
文本数据抽取事件方法装置

[发明专利]命名实体识别方法和命名实体识别装置-CN202111336422.2有效
发明人：王潇茵;李瑞群;丁醒醒;杜婉茹;刘萱 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开提供一种命名实体识别方法和命名实体识别装置。所述命名实体识别方法适用于嵌套命名实体与非嵌套命名实体，包括：获取自然语言文本数据；基于预先训练的处理模型，获取所述自然语言文本数据中的每个字符的特征向量，将每个字符的特征向量映射为二元互斥标记，并将所有二元互斥标记组合为二维矩阵，其中，每个特征向量的元素的数量基于命名实体的类别的数量来确定；基于所述二维矩阵，识别所述自然语言文本数据中的各个命名实体。
命名实体识别方法装置

[发明专利]从文本序列中抽取实体的方法及装置-CN202111373041.1有效
发明人：郑俊康;经小川;王潇茵;张家华;丁醒醒 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供一种从文本序列中抽取实体的方法及装置，所述方法包括：获取文本序列；基于文本序列，计算文本序列中的每个字符的第一实体位置概率；基于第一实体位置概率，确定概率均值；将每个第一实体位置概率与概率均值进行比较，确定候选字符，并将候选字符的位置标识添加到第一实体位置列表；基于第一实体位置列表，确定出现在预定参考位置处的字符，以从文本序列中抽取第一实体。根据本申请的从文本序列中抽取实体的方法及装置解决了实体识别准确性不高而导致提取语义信息存在较大偏差的问题，能够基于文本序列中每个字符的实体位置概率，统计整个文本序列的字符的实体位置概率均值，从而更准确地确定实体位置，以提高实体抽取的准确性。
文本序列抽取实体方法装置

[发明专利]用户行为日志异常检测模型的对抗训练方法和装置-CN202111345056.7有效
发明人： 丁醒醒;李瑞群;刘萱;王潇茵;杜婉茹;孙鹏程 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开一种用户行为日志异常检测模型的对抗训练方法和装置，所述对抗训练方法包括：获取用户行为日志数据流；基于预设的编码规则，将所述用户行为日志数据流转换为以十六进制表示的样本数据流，并将所述样本数据流中的每两个相邻的十六进制数绑定为组合码，然后将组合码转换为索引值，从而得到索引序列；基于预训练模型，将所述索引序列转换为特征向量序列；将所述特征向量序列作为生成对抗网络的输入，利用所述生成对抗网络的生成器和判别器进行相互博弈，从而对所述预训练模型和所述生成对抗网络进行对抗训练，并将最终训练好的所述生成对抗网络的生成器作为所述用户行为日志异常检测模型。
用户行为日志异常检测模型对抗训练方法装置

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