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[发明专利]一种基于人机协同的小样本实体多领域分类方法-CN202010088532.0有效
发明人：高汕;李健;宗畅;吴海燕 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体多领域分类的方法，该方法一开始通过众包方式获取实体在各领域的属性语义词汇，然后利用语义词汇对实体的属性文本进行匹配，得到匹配结果后运用计算公式计算出分数并与阈值比较得出分类结果，进而以专家知识校验结果正确性生成小批量训练样本，在小样本基础上运用网格搜索自动调整公式系数提高召回率和准确率，通过持续自动化处理分类效果的优化，解决了人工实体分类需要查看大量文本的问题。本发明充分利用众包、人机协同、半监督学习方式解决实体分类的问题，能在缺少标注数据的情况下，快速实施实体的多领域分类。
一种基于人机协同样本实体领域分类方法

[发明专利]针对区域科技创新攻关方向的量化甄选方法-CN202210419998.3在审
发明人：宗畅;杨彦飞;王云飞;张自治 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种针对区域科技创新攻关方向的量化甄选方法,该方法包括以下步骤：解析需求文本以获得需求技术集T；分析所述需求技术集T中各个技术节点以获得各个所述技术节点的攻关急迫度得分ScoreS2；分析所述需求技术集T中各个技术节点以获得各个所述技术节点的攻关基础评分ScoreS3；计算获得攻关优先级综合得分Score，计算公式为：Score＝βScoreS2+γScoreS3其中，β为攻关急迫度得分ScoreS2的权重系数，γ为攻关基础评分ScoreS3的权重系数。本申请的有益之处在于：提供了一种省时高效的针对区域科技创新攻关方向的量化甄选方法。
针对区域科技创新攻关方向量化甄选方法

[发明专利]高度依赖进口产品挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210222366.8在审
发明人：杨彦飞;宗畅;潘彦俊 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明实施例公开了高度依赖进口产品挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：构建待分析产业领域体系，以得到产业链各环节上的节点领域；获取海关贸易数据；根据海关贸易数据确定每个节点领域上符合设定要求的国家清单，以得到目标国家清单；从海关贸易数据内筛选目标国家清单相关的数据，以得到目标贸易进口数据；根据目标贸易进口数据挖掘高度依赖进口的风险产品，以得到风险产品候选集合；对风险产品候选集合进行反向验证分析，以得到高度依赖进口产品集合。通过实施本发明实施例的方法可实现自动挖掘高度依赖进口的风险产品，节约成本，可准确且全面的挖掘各个环节高度依赖进口的风险产品，提高产业链上风险产品的探查效率。
高度依赖进口产品挖掘方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘系统-CN202210220756.1在审
发明人：杨彦飞;宗畅;王占飞 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请公开了基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘系统，数据获取模块，用于获取标准输入数据；数据库构建模块，用于构建目标产业领域的目标专利数据库；领域优势国家分析模块，用于获得领域优势国家清单；领域优势国家的优势机构分析模块，用于获得优势专利权人名单；优势机构专利技术解析模块，用于获得关键技术概念短语；短板技术探查模块，用于根据关键技术概念短语所对应的国内外专利数量对比结果获得关键短板技术清单。本申请的有益之处在于提供了一种可以自动获得关键短板技术清单的基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘系统。
基于全球专利产业领域关键技术自动挖掘系统

[发明专利]基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘方法-CN202210220313.2在审
发明人：宗畅;张啸天;杨彦飞 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请公开了基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘方法，包括构建目标产业领域的目标专利数据库，其中，所述目标专利数据库包括多个对应至法律状态为有效的有效专利数据；根据一个所述目标专利数据库中的有效专利数据中的引用关系数据的聚合处理结果获得优势专利权利人名单；解析所述优势专利权人在所述目标专利数据库中的有效专利数据以获得关键技术概念短语；根据关键技术概念短语所对应的国内外专利数量对比结果获得关键短板技术清单；人工校验所述关键短板技术清单。本申请的有益之处在于提供了一种可以自动获得关键短板技术清单的基于全球专利的产业领域关键短板技术的自动挖掘方法。
基于全球专利产业领域关键技术自动挖掘方法

[发明专利]基于舆情的产业领域风险产品识别方法-CN202210246919.3在审
发明人：马新江;宗畅;杨彦飞 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于舆情的产业领域风险产品识别方法,包括构建资讯研报库；根据一个所述资讯研报库中情报文本的解析结果获得风险语句集，所述风险语句为含有风险触发词的语句；将所述风险语句集输入至训练好的实体命名识别模型，以使所述实体命名识别模型输出所述风险语句集的风险产品清单。本申请的有益之处在于：提供了一种客观有效的基于舆情的产业领域风险产品识别方法。
基于舆情产业领域风险产品识别方法

[发明专利]一种产业知识库自动构建方法、装置及存储介质-CN202011064551.6有效
发明人：宗畅;王云飞;杨彦飞;许克明 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种产业知识库自动构建方法、装置及存储介质。本发明在梳理出产业领域概念体系的前提下，针对不同类型的数据来源，利用模型、规则、词典等先验知识，对企业、人才等核心实体类型及其之间的关系进行高效构建，并支持对知识的按需批量更新；此外，针对产业资讯等非结构化文档数据，利用深度学习与规则相结合的方法，对文档本身进行碎片化和语义标引，对核心事件类型进行面向主体的细粒度事件抽取，并通过设计标准化文本信息抽取数据结构解决各处理阶段输出的服务及其之间的通信问题；进一步通过基于上下文的实体链接技术，实现对企业和人才等核心实体的动态事件获取，并辅助指导更新已有知识，进一步丰富产业知识维度。
一种产业知识库自动构建方法装置存储介质

[发明专利]一种事件抽取方法、装置、设备及存储介质-CN202210065802.5在审
发明人：宗畅;杨芷婷;王云飞;杨彦飞 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件抽取方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言智能处理技术领域，包括以下步骤：获取目标领域的多个事件描述句，并定义事件标注的标签类别；基于所述标签类别对所述多个事件描述句分别进行标注，并利用多种粒度分割方法对所述多个事件描述句进行特征划分；对划分后的所述多个事件描述句进行二次标注，并将两次标注结果与多种划分结果全部记为训练样本集；将所述训练样本集输入预先构建的BERT‑BILSTM‑ATTN‑CRF模型中进行训练，得到事件抽取模型，以进行事件抽取。本方案针对产业领域相关的资讯新闻，结合多种粒度分割方法和BERT‑BiLSTM‑ATTN‑CRF模型在少量标注样本的基础上，保持事件抽取的识别率并提高事件抽取中对象元素和触发词的识别率。
一种事件抽取方法装置设备存储介质

[发明专利]基于区间判别的半监督专业术语抽取方法、介质及设备-CN202210145790.7在审
发明人：宗畅;陈泽群 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区间判别的半监督专业术语抽取方法、介质及设备，属于自然语言处理领域。本发明提出的基于区间判别的专业术语抽取方法中，针对专业术语的特性构建了包含语义特征、词性特征和长度特征在内的区间特征用于判别专业术语，相比于传统的序列标注方法，能有效的处理术语之间的嵌套问题。同时，本发明针对专业术语抽取任务构建的半监督抽取流程，在针对专业术语的标注困难，数据集构建成本大的问题，具有一定的缓解作用。本发明采用的半监督机制能在少量的训练样本下取得较好的抽取效果，针对专业术语的特征构建方法能使抽取结果更加准确。
基于区间别的监督专业术语抽取方法介质设备

[发明专利]一种全领域产品节点体系动态融合与生长方法-CN202111166990.2在审
发明人：张啸天;宗畅;杨彦飞;许源泓 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2021-10-01 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种全领域产品节点体系动态融合与生长方法。本发明针对区域产业经济发展过程中对于细粒度新兴领域的认知决策需求，在已有权威产品分类体系的基础上，利用概念获取、关系判别、属性融合等自然语言处理和知识图谱技术从海量互联网半结构化和非结构化异构数据源中持续挖掘产品概念节点，利用文本嵌入技术对产品概念进行表征，进而对该产品概念和原有的产品体系节点间关系进行判断、融合与挂接，以此持续扩充节点体系内容，形成一套可动态融合生长的全领域产品节点体系。此外，本发明还能够在体系构建和更新过程中的人机协同交互流程，确保全领域产品节点体系的权威性和准确性。
一种领域产品节点体系动态融合生长方法

[发明专利]利用语义特征的科技创新领域中文关键短语抽取方法及系统-CN202110600989.X在审
发明人：庄越挺;宗畅;陈泽群;鲁伟明;邵健 -专利权人：浙江大学;杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用语义特征的科技创新领域中文关键短语抽取方法及系统。本发明通过挖掘中文科技创新文档语料特征，构建出中文停用词及停用模式库，实现对无效信息的高性能过滤；此外借助领域专家标注对各类关键短语抽取算法进行量化评估分析，从而选用更加适合领域认知的算法模型，并利用多种统计规则进行过滤以提升短语抽取性能；进一步利用文档的结构特点，对文档的主题语义进行向量空间嵌入表示，并综合利用所抽取短语与文档主题的语义相似度，和短语语义重要程度进行计算与排名，完成对关键短语的进一步筛选。该方法可支撑多种下游任务和应用，包括科技创新领域知识图谱构建、科技创新文档语义检索、科技创新实体精准搜索等场景。
利用语义特征科技创新领域中文关键短语抽取方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络和距离监督的关系抽取方法-CN201610393749.6有效
发明人：凌立刚;朱海鹏 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2016-06-06 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和距离监督的关系抽取方法。包括如下步骤：(1)将已有的少量关系映射成所需要的关系类型；(2)扩展已有的关系中实体的不同表达方式；(3)从互联网上获取大量相关的非结构化文本，并建立索引；(4)通过索引查询与实体相关的句子，并分出正负样本；(5)基于卷积神经网络，将样本转换为特征向量；(6)利用获取的特征向量，对文本进行分类，得到新的关系对。本发明基于一个句子可能存在一种关系的假设，从少量的已知关系开始，利用大量来自互联网的非结构化文本，获取得到大量新的结构化信息，也就是发现新的关系。
一种基于卷积神经网络距离监督关系抽取方法

[发明专利]一种基于深度学习的文本关键词提取方法-CN201610394935.1在审
发明人：凌立刚;朱海鹏 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2016-06-03 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的文本关键词提取方法。该方法首先需要训练一个循环神经网络模型，所使用的训练数据是大量的文本及其关键词，训练目标是最大化关键词基于文本的条件概率。对于每一组文本和关键词，首先将其转化为词向量，然后输入循环神经网络模型中，使用随机梯度下降方法更新网络参数。模型训练结束后，对于一段待提取关键词的文本，将其转化为词向量，输入到已经训练好的循环神经网络模型中，可以生成这段文本的关键词。本方法通过数据驱动学习了一个端到端的模型来实现文本关键词的提取，相对于传统的基于统计学和语言学的方法来说，本方法适应性更强，能够根据不同的训练数据得到不同的模型，从而提取出符合特定领域要求的关键词。
一种基于深度学习文本关键词提取方法

[发明专利]基于社交媒体图表示模型的社会风险事件抽取方法-CN201610438133.6在审
发明人：凌立刚;朱海鹏 -专利权人： 杭州量知数据科技有限公司
申请日： 2016-06-15 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交媒体图表示模型的社会风险事件抽取的方法。包括如下步骤：1)采用HCCG模型对事件建模，定义实体关系生成规则，刻画事件属性，利用词级别与流级别的上下文对事件进行多粒度抽取；2)根据被抽取事件的HCCG图，利用最大公共子图和最小公共超图的信息量之比进行相似度计算；3)通过社交媒体的上下文信息对HCCG进行增量式聚类，在聚类过程中逐渐突出新闻的事件要素；4)通过基于HCCG模型的聚类结果进行事件判别，判断聚类结果是否为真正的事件。本发明能有效地汇聚分散的社交媒体信息，直观地用实体关系模型多粒度地表达中间和最终的事件探测结果，相比传统的社交媒体事件抽取方法有更强的泛化应用能力以及更高的精确性。
基于社交媒体图表模型社会风险事件抽取方法

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