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[发明专利]小样本关系抽取模型的训练、实体关系抽取方法及装置-CN202211505196.0在审
发明人：郝小慧 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能，公开了一种小样本关系抽取模型的训练、实体关系抽取方法及装置，其中装置包括：参数初始化模块用于根据类名信息初始化与类相关的参数；参数快速适应模块用于使用支持集，对初始化参数进行适应，得到适应好的模型参数本发明提高了小样本关系抽取模型的精度，提升了模型参数适应效率。
样本关系抽取模型训练实体方法装置

[发明专利]一种基于关系标签层次结构的视觉关系检测方法-CN202211581094.7在审
发明人：王元龙;雷鸣;王智强;胡文博;刘晓敏 -专利权人：山西大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于关系标签层次结构的视觉关系检测方法。包括以下步骤：步骤1，获得关系样例概率分布；步骤2，子层次结构构建；步骤3，子层次结构聚合；步骤4，构建基于关系标签层次结构的损失函数；步骤5，获取视觉特征；步骤6，获取相对位置特征；步骤7，获取语言特征；步骤8，特征融合进行关系预测。基于关系标签层次结构的视觉关系检测是在目标识别的基础上，进一步检测出目标之间的关系，属于视觉理解和推理的关键技术，以此来提高计算机对图片理解的能力。
一种基于关系标签层次结构视觉检测方法

[发明专利]实体关系抽取模型训练方法、实体关系抽取方法以及装置-CN202211362185.1在审
发明人：刘霄晨 -专利权人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体关系抽取模型训练方法、实体关系抽取方法以及装置。该模型训练方法包括：获取用于模型训练的样本文本，并对所述样本文本进行实体识别，得到所述样本文本的各样本实体；基于各所述样本实体确定对应的标注标签，并基于所述标注标签对所述样本实体进行标注，得到所述样本实体的关系标注结果；基于所述关系标注结果对初始实体关系抽取模型进行模型迭代训练，得到训练完成的目标实体关系抽取模型。本发明公开的技术方案，解决了现有技术中的抽取方法对医疗实体关系的判别能力低的问题，提高医疗文本中实体关系抽取的准确性。
实体关系抽取模型训练方法以及装置

[发明专利]融合词性和依赖关系特征的事件因果关系检测方法-CN202310277972.4在审
发明人：魏建香;陈宇行 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合词性和依赖关系特征的事件因果关系检测方法，将因果关系检测任务转化为短文本级别的序列标注任务并利用预训练的RoBERTa模型生成初步的词嵌入向量，在词嵌入向量中加入词性特征以增强单词的特征表示；将带有因果关系的事件文本转化为依赖有向图的表示，单词间的依赖关系作为依赖有向图的边缘特征；改进边缘特征图注意力网络模型和学习过程；将融合了词性特征的词嵌入向量和图嵌入向量合并后纳入到线性层和条件随机场中，得到最终的因果关系检测结果。本发明在事件因果关系检测任务中融入了词性与依赖关系特征，增强了事件因果关系检测任务中因果句的语义表示。
融合词性依赖关系特征事件因果关系检测方法

[发明专利]构建小区关系矩阵的系统及其构建小区关系矩阵的方法-CN201410106773.8有效
发明人：阮民 -专利权人：阮民
申请日： 2014-03-21 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明解决了现有现在LTE系统中，小区间的覆盖关系、切换关系及干扰关系无法准确呈现分析的问题，提供了一种构建小区关系矩阵的系统及其构建小区关系矩阵的方法，其技术方案可概括为构建小区关系矩阵的系统，包括LTE系统本体，其特征在于，还包括MR采集解码模块及CIM小区关系矩阵模块，所述MR采集解码模块与LTE系统本体连接，CIM小区关系矩阵模块与MR采集解码模块连接。本发明的有益效果是，能够直观的反映小区间的关系，方便工作人员，适用于LTE系统。
构建小区关系矩阵系统及其方法

[发明专利]基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法-CN201310136241.4有效
发明人：陈宁;朱军;张钹 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-04-18 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法,涉及计算机应用领域。包括以下步骤：S1、将文本关系网络数据进行预处理，提取词袋文本特征及文档间的链接关系；S2、根据所述词袋文本特征及文档间的链接关系，建立广义关系隐话题链接预测模型；S3、将所述广义关系隐话题链接预测模型进行训练；S4、将训练好的广义关系隐话题链接预测模型用来预测文档之间的链接关系。本发明克服了现有技术中存在的对称性关系判别函数的不合理、因关系判别函数中数据似然与损失函数两部分的不均衡以及近似推理的均值场假设所造成的链接关系预测性能不理想的缺陷，显著提高在链接关系预测、网络推荐、文本检索等任务中的实用性能
基于广义关系话题模型网络链接预测方法

[发明专利]一种关系表与非关系表的结构转换方法-CN201610200564.9有效
发明人：范冰冰;胡道鹏;何文哲 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及关系表与非关系表的结构转换方法，包括判断关系型数据库中的单张关系表的类型；若某张表为独立关系表，则使用简单实体转换模型转换；判断关系型数据库中的两张关系表之间的关系；若存在一对一关系，则使用一对一关系转换模型转换；若存在一对多关系，则使用一对多关系转换模型转换；若存在多对多关系，则使用多对多关系转换模型转换。本发明实施方式提供的方法，可以根据原关系型数据库中表的类型和表关系，针对不同的表关系采用不同的转换模型进行转换，有效保留了原来结构化数据库所有的数据关系。
一种关系结构转换方法

[发明专利]用户关系预测模型的建立及用户动态关系的预测方法-CN201610921904.7有效
发明人：盛益强;李南星;刘学 -专利权人：中国科学院声学研究所;上海尚恩华科网络科技股份有限公司
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户关系预测模型的建立方法，所述方法包括：步骤S1)从原始社交关系网络中通过随机游走抽样得到两个用户关系的子网络；步骤S2)分别提取子网络中每条边连接的用户二元组的共同好友数、共同好友集聚系数、好友集聚系数和最短路径距离四个拓扑特征，形成训练集；步骤S3)建立用户关系预测模型，该模型为前馈神经网络结构；步骤S4)基于训练集和建立的用户关系预测模型；使用遗传算法得到最优个体，该个体为训练好的用户关系预测模型此外，本发明还提供了一种用户动态关系的预测方法，该方法能够预测用户关系的动态变化。该预测方法在预测用户关系时不受最短路径距离D的限制，提高了预测用户关系的准确率及弱关系的分析能力。
用户关系预测模型建立动态方法

[发明专利]基于相似关系和共现关系的话题流行度预测方法-CN201710402801.4有效
发明人：邓璐;贾焰;周斌;李爱平;韩伟红;黄九鸣;江荣;全拥;刘强;张良;张涛;刘心;童咏之;胡玥 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-06-01 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属于社交网络大数据技术领域，具体涉及一种基于相似关系和共现关系的话题流行度预测方法，包括主要步骤：(S1)输入文档集合，通过LDA建模分析得到话题集合、每个话题的词汇分布和每个文档的话题分布；(S2)计算话题的相似向量；(S3)计算话题的共现向量；(S4)定义流行度，并计算话题流行度；(S5)计算话题基于相似关系的流行度；(S6)计算话题基于共现关系的流行度；(S7)根据步骤(S5)和步骤(S6)
流行度话题相似关系社交网络大数据向量预测集合短期预测建模分析输入文档选择概率文档词汇概率应用

[发明专利]基于社交网络的弱关系和强关系的视频推荐方法-CN201710371550.8有效
发明人：赵悦;叶保留;陆桑璐 -专利权人：南京大学
申请日： 2017-05-23 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交网络的弱关系和强关系的视频推荐方法，包括以下步骤：1)基于弱关系好友的影响力计算用户对视频的第一预估点击概率；2)基于不同亲密度的强关系好友对视频的行为特征计算第二预估点击概率；本发明的视频推荐方法结合了与用户相关的弱关系好友和强关系好友进行视频推荐，并将好友的行为特征作用于预测模型，从而能够提高视频推荐的准确性。
基于社交网络关系视频推荐方法

[发明专利]机器人系统、位置关系取得装置及位置关系取得方法-CN201780074900.2有效
发明人：早石直广 -专利权人：株式会社计数技研
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： B25J9/08 文献下载
摘要：提供一种位置关系取得装置，即使用户不手动地进行设定等，也能够取得由多个电机驱动的多个旋转轴的位置关系。位置关系取得装置(1)具备：电机控制部(11)，对具有由多个电机分别驱动的多个旋转轴的机器人(2)中的电机进行控制；接收部(12)，接收由分别设置于多个旋转轴的多个角速度传感器取得的角速度；以及位置关系取得部(13)，通过使用由电机控制部(11)使多个旋转轴逐一旋转时由接收部(12)接收到的多个角速度传感器的各自的角速度，来取得旋转轴的位置关系。
机器人系统位置关系取得装置方法

[发明专利]基于实体关系标注策略的中医电子病历实体关系提取方法-CN201910490550.9有效
发明人：黄青松;陈尧文;谢先章;刘利军;冯旭鹏 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明涉及基于实体关系标注策略的中医电子病历实体关系提取方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本发明首先使用基于新的标注策略进行实体关系联合标注的方法来获取所需要的实体关系语料，再利用Bi‑lstm模型对标注好的实体关系进行处理，最后使用爬虫补全不完整的实体关系。最终模型避免了传统串联方法产生错误传递、误差累积、关系分类不准确等问题。
基于实体关系标注策略中医电子病历提取方法

[发明专利]基于关系超平面的时间感知翻译模型的关系预测方法-CN201911389835.X有效
发明人：汪璟玢;周静平 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于关系超平面的时间感知翻译模型的关系预测方法。该方法在实体嵌入的过程中运用关系映射的方法，兼顾实体、关系随时间演化的特点，实现了实体在不同的关系和时间下的特定角色表示、关系在不同的时间下的特定意义表示。本发明一方面解决了同一关系下由于时间冲突导致的预测错误问题，另一方面解决了复杂关系导致预测效率低下的问题。
基于关系平面时间感知翻译模型预测方法

[发明专利]基于时空关系学习的移动社交网络用户关系推断方法-CN202010572405.8有效
发明人：陶玉婷;常姗;朱弘恣;王佳程;杜坷坷 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时空关系学习的移动社交网络用户关系推断方法，本发明同时考虑了个体之间的移动性和社交性。考虑社交网结构对社会联系预测的有效性，该模型首先基于用户的移动性构建一个初步的社交图，然后从初步构建的社交图中抽取用户对的社交网络结构特征，最后综合移动性和社交性两个方面的特征进行朋友关系推断。我们的模型一旦训练完成，可以较好地迁移不同的场景对用户之间的朋友关系进行预测。通过对两个真实世界数据集的实验证明我们的方法始终优于现有的方法。此外，我们的模型对于具有少量签到数据和不具备碰面事件的关系也有效。
基于时空关系学习移动社交网络用户推断方法

[发明专利]基于关系触发词与GRU模型的关系抽取方法及装置-CN201910586364.5有效
发明人：包铁;刘露;王磊;葛亮;谢文慧 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法及装置，该方法包括：对待处理的句子进行句法依存分析，获取句子中的关系触发词；所述关系触发词为用来说明实体对构成的实体关系所表达意义的词语；将关系触发词与给定的实体对通过Word2Vec模型转换成词向量；将所述词向量输入GRU分类模型进行关系抽取。该方法步骤简单、降低了分类模型的复杂度，可有效减少对计算资源的消耗，提高了训练效率，保证了该方法的关系抽取准确率。
基于关系触发 gru 模型抽取方法装置