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[发明专利]一种基于大数据的观点抽取方法-CN201510459157.5在审
发明人：肖会 -专利权人：成都鼎智汇科技有限公司
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2015-10-07 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种大数据的观点抽取方法，所述方法包括：步骤S100，数据采集，基于分布式云计算方式对网络数据进行数据采集；步骤S200，数据预处理，对步骤S100采集的网络数据进行预处理，首先对采集的网络数据进行分词和词性标注处理，然后进行标点符号处理、表情字符处理和停用词处理，最后得到用于表示文本的特征项；步骤S300，话题抽取，基于预处理后的网络数据，从中抽取出话题；步骤S400，对话题的评论进行情感分析，得到话题的正向情感和负向情感
一种基于数据观点抽取方法

[发明专利]说话人识别方法、装置和系统-CN201010572201.0有效
发明人：王磊;鲁耀杰;史达飞;尹悦燕;郑继川 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2010-12-03 - 公布日： 2012-06-06 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本申请提供一种使用帧选择和自适应高斯混合模型选择的说话人识别方法，包括步骤：a.从输入语音文件中抽取语音帧的声学特征；b.利用抽取的声学特征通过使用语音检测技术过滤掉不包含人类语音的帧；c.对于步骤b得到的帧，进行帧选择以利用说话人语音帧的声学特征，选择对不同说话人区分度高的帧，并过滤掉区分度低的帧；d.利用步骤c中保留的帧的声学特征，选择对不同说话人区分度高的高斯混合模型，并过滤掉区分度低的高斯混合模型；e.计算步骤c中保留的帧与步骤d保留的每个说话人的高斯混合模型的最大似然得分，并根据每个说话人的高斯混合模型最大似然得分来产生说话人识别结果。
说话识别方法装置系统

[发明专利]基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法-CN201510190523.1在审
发明人：胡昭华;鞠蓉;郭业才;张秀再 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2015-04-21 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明通过联合使用梯度纹理特征和目标的仿射变换参数构建目标的外观模型，提出一种稀疏跟踪方法，包括如下步骤构建初始字典，抽取候选粒子，构建梯度纹理特征，抽取字典模板的梯度纹理特征，抽取候选样本的梯度纹理特征梯度纹理特征能很好地解决因旋转、尺度以及光照变化等问题引起的目标外观变化。仿射变换能够有效处理由于尺度变换或者视角变换带来的挑战。本发明提出的基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法，在复杂场景下能保持目标跟踪的稳定性，提高跟踪器的精度。
基于梯度纹理特征稀疏跟踪方法

[发明专利]一种基于动态图卷积的嵌套命名实体识别方法-CN202310566702.5在审
发明人：莫益军;孙淑榕;刘辉宇 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及计算机语料识别处理技术领域，尤其涉及到嵌套命名实体识别技术，公开了一种基于动态图卷积的嵌套命名实体识别方法，包括步骤：针对自然语言文本，采用知识表示技术，进行文本特征的映射与表征；依据文本的词性依赖信息，利用图结构建模语法关系图；采用动态图卷积方式，抽取文本本体属性特征及语义相似性特征；使用两阶段识别策略进行实体的定位和分类。本发明克服了现有的时序特征抽取模型特征抽取不充分、模型特征挖掘不充分的缺陷，弱化了信息传递的时序性，提高了对非正常语序文本和低频实体的识别效果，降低了精确识别方式的遗漏比率，增强了系统鲁棒性,值得推广应用
一种基于动态图卷嵌套命名实体识别方法

[发明专利]统一地执行特征抽取的方法及系统-CN202010795856.8在审
发明人：黄亚建;王太泽;邓龙;范晓亮;刘晨璐;刘永超;孙迪 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：提供一种统一地执行特征抽取的方法及系统。所述方法包括：获取用于定义与特征抽取相关的处理逻辑的特征抽取脚本；解析所述特征抽取脚本，以生成用于进行特征抽取的执行计划；以及基于特征抽取场景，通过本机或集群执行生成的执行计划。根据所述方法及系统，能够在各种特征抽取场景下，统一地执行特征抽取。
统一执行特征抽取方法系统

[发明专利]统一地执行特征抽取的方法及系统-CN201810954494.5有效
发明人：黄亚建;王太泽;邓龙;范晓亮;刘晨璐;刘永超;孙迪 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：提供一种统一地执行特征抽取的方法及系统。所述方法包括：获取用于定义与特征抽取相关的处理逻辑的特征抽取脚本；解析所述特征抽取脚本，以生成用于进行特征抽取的执行计划；以及基于特征抽取场景，通过本机或集群执行生成的执行计划。根据所述方法及系统，能够在各种特征抽取场景下，统一地执行特征抽取。
统一执行特征抽取方法系统

[发明专利]一种CDC数据分发方法和装置-CN201210076928.9无效
发明人：官辉;文彦峰;齐科军;李俊;冯志强 -专利权人：北京英孚斯迈特信息技术有限公司
申请日： 2012-03-21 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种CDC数据分发方法和装置，其特征在于，它包括以下步骤：①配置抽取信息：通过配置界面配置用于抽取数据库中数据的抽取信息；②抽取进程：读取配置的抽取信息，把源数据库中的数据从与业务相关的系统的数据库中抽取出来生成文本文件；③配置装载信息：通过配置界面配置用于装载数据库中数据的装载信息；④装载进程：读取所述装载信息，并把抽取进程导出的文本文件装载到用于存放抽取的文本文件的目标数据库中。本发明具有图形化灵活开放的配置模式，数据抽取快，完全基于源数据API实现，流水化作业方式的抽取和转载。
一种 cdc 数据分发方法装置

[发明专利]一种基于BERT和知识嵌入的加工工艺关系抽取方法-CN202211038548.6在审
发明人：石敏;王钰珏;王素琴;朱登明 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了属于自然语言处理领域一种基于BERT和知识嵌入的加工工艺关系抽取方法，该方法包括如下步骤：步骤1：构建BERT层，进行文本特征提取，得到字维度的特征向量Z和句子向量S；步骤2：字维度的特征向量Z与实体信息联合提取实体特征向量E；步骤3：融合知识嵌入，动态调整句子向量S权重，使模型更加关注句子中与实体信息有关的语义信息C；步骤4：将所述融合实体信息的特征向量C与实体特征E进行拼接，得到多特征融合向量M；步骤5：多特征融合向量M输入分类器，计算关系类别。
一种基于 bert 知识嵌入加工工艺关系抽取方法

[发明专利]利用象场图产生辅助特征的方法、程序产品和装置-CN200410064076.7有效
发明人： K·E·瓦姆普勒;D·范登布罗克;U·霍勒巴赫;X·施;J·F·陈 -专利权人： ASML蒙片工具有限公司
申请日： 2004-06-30 - 公布日： 2005-05-18 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本发明披露的概念包括，通过产生与图案相应的象场图来对基底表面上形成的图案产生辅助特征的方法、程序产品和装置。从象场图抽取出特征，并且根据该步骤中抽取出的特征产生针对该图案的辅助特征。辅助特征可以相对于象场图轮廓的主轴取向。辅助特征也可以是多边形的，并且大小设定成围绕轮廓或者相对于轮廓内部。此外，可以根据从象场图识别出的极值设置辅助特征。利用象场图，可以排除传统和复杂的基于二维规则的方法来产生辅助特征。
利用象场图产生辅助特征方法程序产品装置

[发明专利]一种商业选址方法及系统-CN201711117740.3在审
发明人：徐亚南;朱燕民;沈艳艳 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种商业选址方法及系统，该方法包括如下步骤获取卫星数据和城市数据；根据收集到的卫星数据和城市数据对目标地点抽取特征；使用降噪自编码器对抽取到的特征进行降维和去噪处理，并使用处理后的特征，针对特定的商业类型，训练经典的分类模型或者拟合模型；使用训练好的模型，根据目标地点的特征，判断该地点是否适合某一类型的商业，本发明实现了自动商业选址的目的。
一种商业选址方法系统

[发明专利]数据预测方法、系统和计算机可读存储介质-CN201711363043.6在审
发明人：周中和;李晶;汪亚男 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据预测方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤从数据系统中抽取源数据，将抽取的源数据封装成特征向量；加载所述特征向量，并采用超参数构建深度学习算法模型；将所述特征向量输入所述深度学习算法模型，以对所述深度学习算法模型进行训练；基于训练的所述深度学习算法模型对特征向量进行预测，以得到预测值。
数据预测方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]基于边界与片段分类的学者信息关系抽取方法和系统-CN202110685661.2在审
发明人：曹安蕲;唐果;傅洛伊;王新兵 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于边界与片段分类的学者信息关系抽取方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：获取不同教师的个人信息和文本内容；步骤S2：将文本中实体词进行同类实体词替换扩增训练数据；步骤S3：使用预训练模型对文本进行嵌入并提取语义特征；步骤S4：主体词边界识别和实体片段分类；步骤S5：客体词边界以及对应关系边界识别和实体片段分类；步骤S6：根据识别和分类结果进行用户画像。利用概率图思想、结合半指针‑半标注方式，解决关系抽取中一个主体词对应多个客体词，一个客体词对应多个主体词，两个相同实体之间关系不同的问题。利用边界增强实体片段分类的方式能够降低尾指针预测错误带来的影响，提高实体关系抽取准确率。
基于边界片段分类学者信息关系抽取方法系统

[发明专利]基于权重学习和多特征抽取的多情绪分类方法及装置-CN201610697105.6有效
发明人：徐华 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-08-19 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于权重学习和多特征抽取的多情绪分类方法及装置，其中，方法包括以下步骤：从互联网上获取多条用户发布的微博文本；对多条微博文本进行预处理，以抽取多个词性特征词和多个句法特征词；通过权重学习融合多个词性特征词和多个句法特征词该分类方法可以利用抽取出的词性特征和依存句法特征，并使用权重融合词性特征和依存句法特征，从而对微博用户情绪细进行分类，有效地对微博用户进行层次情绪分类。
基于权重学习特征抽取多情分类方法装置

[发明专利]一种从文本中进行关系抽取的方法、关系抽取模型及介质-CN202210584720.1在审
发明人：宋彦;田元贺 -专利权人：苏州思萃人工智能研究所有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及语言处理技术领域，特别涉及一种从文本中进行关系抽取的方法、关系抽取模型及介质，从文本中进行关系抽取的方法包括以下步骤：从预设文本中获取预设信息，并对至少一部分预设信息进行预处理，得到含有每个实体上下文信息的词语向量，预设信息包括不同实体词语、上下文特征及句法知识；利用上下文特征对句法知识进行加权，进而得到加权后的知识向量；把加权后的知识向量与含有上下文信息的词语向量串联得到结果向量；把预设文本中不同实体词语的对应结果向量串联，并对其进行解码，从而得到抽取的关系。此设计能有效地提高从文本中进行关系抽取的方法预测结果的准确性。
一种文本进行关系抽取方法模型介质

[发明专利]一种图像误匹配对去除方法、装置及终端-CN202110271236.9有效
发明人：魏若岩;霍思园;杨鑫玉;田子悦;王魏丽 -专利权人：河北经贸大学
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标图像组；对目标图像组进行特征点或特征区域的提取和匹配，得到匹配对集合；根据当前抽样概率集合，在匹配对集合中抽取预设的抽取数量的匹配对，抽样概率集合包括每个匹配对的抽样概率；根据抽取到的匹配对更新目标图像组之间的基础矩阵；根据当前基础矩阵更新抽样概率集合；判断是否满足预设的终止条件，若满足，则输出当前结果；若不满足，则跳转至“根据当前抽样概率集合，在匹配对集合中抽取预设的抽取数量的匹配对”的步骤，进入下一次迭代。
一种图像配对去除方法装置终端