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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]网络安全威胁知识抽取模型的训练方法和装置-CN202310847311.0在审
发明人：王毅然;贾福凯;代姝婷 -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： 2023-08-11 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：公开一种网络安全威胁知识抽取模型的训练方法和装置，所述训练方法包括：通过网络安全威胁领域本体模型对预定数量的文本中的三元组进行标注，得到多个标注文本，其中，从预先获取的网络安全威胁领域的文本数据集确定网络安全威胁领域术语，并且基于确定的网络安全威胁领域术语，构建所述网络安全威胁领域本体模型；将每个标注文本作为训练样本输入网络安全威胁知识抽取模型，并利用所述网络安全威胁知识抽取模型预测所述训练样本中的三元组；基于预测结果计算损失函数的值，并根据所述损失函数的值调整所述网络安全威胁知识抽取模型的参数，从而对所述网络安全威胁知识抽取模型进行训练。该训练方法能够提高网络安全威胁知识抽取模型的性能。
网络安全威胁知识抽取模型训练方法装置

[发明专利]票据处理设备-CN202210245529.4有效
发明人：经小川;杜兴林;梁光成;孙宇健;佟轶;马鑫昊;聂英杰 -专利权人： 航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G07D11/18 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种票据处理设备，包括：机体，机体内部分隔为第一腔体和第二腔体；票据运动托盘，设置在第一腔体中，票据运动托盘能够伸出到第一腔体外部用于收集票据，还能够回缩到第一腔体内部；抵扣联运动托盘，设置在第二腔体中，抵扣联运动托盘能够伸出到第二腔体外部用于收集抵扣联，还能够回缩到第二腔体内部；第一图像获取器，设置在第一腔体中，用于获取票据运动托盘上的票据图像；第二图像获取器，设置在第二腔体中，用于获取抵扣联运动托盘上的抵扣联图像；信息处理装置，与第一图像获取器和第二图像获取器信号连接，信息处理装置能够对票据图像和抵扣联图像的信息进行识别，并将识别信息录入到财务管理系统中。
票据处理设备

[发明专利]一种群体决策方法和装置-CN202111351370.6有效
发明人：经小川;华真;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： 2021-11-16 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：提供了一种群体决策方法和装置。所述方法包括：使用区间毕达哥拉斯模糊集IVPFS表征专家对于各方案在各属性下的评估以获得基于区间毕达哥拉斯模糊IVPF的决策矩阵，基于专家集合的子集的λ‑模糊测度获得专家集合的广义沙普利Shapley值；基于所述决策矩阵和专家集合的广义Shapley值获得专家群评估；基于专家群评估确定群体层次上的共识程度是否大于预设阈值；响应于确定群体层次上的共识程度大于所述预设阈值，计算属性集的最优模糊测度；基于最优模糊测度计算属性集的广义Shapley值；以及利用计算出的属性集的广义Shapley值，将群评估按照属性集成以获得对各方案的评价。
一种群体决策方法装置

[发明专利]校正畸变表格图像中的单元格的方法及装置-CN202111401956.9有效
发明人：孙鹏程;王潇茵;杜婉茹;刘萱;李瑞群;郑俊康 -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： 2022-04-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开关于一种校正畸变表格图像中的单元格的方法及装置，所述校正畸变表格图像中的单元格的方法包括：获取畸变表格图像；对所述畸变表格图像进行图像分割，得到所述畸变表格图像中的各个单元格；确定所述各个单元格中的畸变单元格；对所述畸变表格图像进行目标检测，得到畸变单元格检测框；计算所述畸变单元格与对应的所述畸变单元格检测框的交并比，以确定所述畸变单元格的畸变程度；基于所述畸变程度，确定用于校正所述畸变单元格的框线和所述框线内的内容的校正框；基于所述校正框，对所述畸变单元格的框线和所述框线内的内容进行仿射变换。根据本公开，能够对畸变表格图像中的单元格的框线和框线内的内容进行校正。
校正畸变表格图像中的单元格方法装置

[发明专利]用水量时序数据的异常值处理方法和异常值处理装置-CN202111103810.6有效
发明人：杜红艳;贾福凯;王若冰;王潇茵;师博雅 -专利权人： 航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：公开用水量时序数据的异常值处理方法和异常值处理装置，所述异常值处理方法包括：检测所述用水量时序数据中的第一类型的异常值，并对所述第一类型的异常值进行第一校正，从而获得经过第一校正的用水量时序数据作为第一数据集；将所述第一数据集分解为趋势项数据、周期项数据和残余项数据，基于趋势项数据、周期项数据和残余项数据，确定第一数据集中的第二类型的异常值，并对第二类型的异常值进行第二校正，从而获得经过第二校正的第一数据集作为第二数据集；基于所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据及其相邻数据，对所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据进行校正。该异常值处理方法能够准确和快速地对用水量时序数据的异常值进行校正。
用水量时序数据异常处理方法装置

[发明专利]图像检索模型的训练方法和装置以及检索方法和装置-CN202111636300.5有效
发明人：经小川;杜婉茹;刘萱;王潇茵;孙鹏程;李瑞群 -专利权人： 航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：提供了一种图像检索模型的训练方法和装置以及检索方法和装置。所述训练方法包括：获取训练图像和用于描述训练图像的训练文本；基于训练图像通过图像信息特征提取过程获得图像区域特征向量和图像全局特征向量；基于训练文本通过文本信息特征提取过程获得文本分词特征向量和文本全局特征向量；基于图像区域特征向量、图像全局特征向量、文本分词特征向量和文本全局特征向量，通过图像检索模型获得相似度；以相似度最大作为目标，对图像检索模型进行训练。
图像检索模型训练方法装置以及

[发明专利]基于综合相似度的聚类方法和装置-CN202210103985.5在审
发明人：张家华;郑重;经小川;郑俊康;诗博雅;李瑞群 -专利权人： 航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种基于综合相似度的聚类方法和装置。所述方法包括：获取包括实体的实体数据集；计算实体中每两个实体的综合相似度；以及根据综合相似度对实体进行层次化聚类，其中，针对所述任意两个实体中的第一实体和第二实体，第一实体包括第一名称和多个第一属性，第二实体包括第二名称和多个第二属性，综合相似度采用以下步骤计算：计算第一名称与第二名称的编辑距离以获得编辑距离相似度；基于预训练语言模型抽取第一名称和第二名称的词向量，计算词向量余弦相似度；基于预训练语言模型抽取多个第一属性和多个第二属性的属性词向量，基于属性词向量计算属性相似度；将编辑距离相似度、词向量余弦相似度和属性相似度加权相加以获得综合相似度。
基于综合相似方法装置

[发明专利]制式表格文字识别方法和装置-CN202111358601.6有效
发明人：孙鹏程;王潇茵;杜婉茹;刘萱;李瑞群 -专利权人： 航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本公开关于一种制式表格文字识别方法和装置，识别方法包括：根据待识别制式表格图像，得到至少一个待识别单元格图像；将至少一个待识别单元格图像输入训练好的字符分类器中，得到每一待识别单元格图像的字符分类结果，并且，将至少一个待识别单元格图像输入训练好的文本识别器中，得到每一待识别单元格图像的第一文字识别结果；确定每一待识别单元格图像的各字符类型的权重；根据每一待识别单元格图像的第一文字识别结果和各字符类型的权重，得到每一待识别单元格图像的第二文字识别结果；将第二文字识别结果填充入预设空白单元格中，得到每一待识别单元格图像的单元格文字识别结果；将单元格文字识别结果拼接成制式表格文字识别结果。
制式表格文字识别方法装置

[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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