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[发明专利]三元组的筛选方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110465765.2在审
发明人：陈欢欢;王新;王翔宇;班泰瑜 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种三元组的筛选方法、装置、设备及可读存储介质，获取三元组库，在候选三元组中获取互斥三元组集合，获取各个互斥三元组的置信度，将互斥三元组集合中置信度高的互斥三元组，作为筛选结果。三元组库包括多个候选三元组以及候选三元组的信息源，候选三元组从属于候选三元组的信息源的文本数据中提取，互斥三元组集合中任意两个互斥三元组为表达的知识同时成立的概率等于0的候选三元组，由于，互斥三元组的置信度用于指示互斥三元组的信息源表达知识的概率，互斥三元组集合中置信度高的互斥三元组的准确度高，本方案依据互斥三元组的信息源表达知识的概率从互斥三元组集合中筛选三元组，提高了三元组的准确度。
三元筛选方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种存储资源描述框架数据的方法和装置-CN201310314352.X有效
发明人：刘博;黄科满;李建强;刘春辰 -专利权人：日电（中国）有限公司
申请日： 2013-07-24 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待存储的至少一个资源描述框架RDF三元组，所述待存储的RDF三元组中包括本体RDF三元组和声明RDF三元组；根据所述待存储的RDF三元组中的本体RDF三元组，确定传递本体RDF三元组集合；根据所述待存储的RDF三元组中的声明RDF三元组，以及所述传递本体RDF三元组集合，确定主声明RDF三元组集合；存储所述传递本体RDF三元组集合和所述主声明RDF三元组集合。
一种存储资源描述框架数据方法装置

[发明专利]基于碎片化知识下的卷积嵌入表示推理方法-CN202010002425.1有效
发明人：汪璟玢;黄腾飞 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于碎片化知识下的卷积嵌入表示推理方法，包括以下步骤：获取事实三元组；判断事实三元组中实体和关系是否已经训练；去掉头实体或者尾实体，使完整的事实三元组破坏并形成缺失事实三元组，并将其放入CE‑RCF模型中计算得到评估结果，如果该评估结果大于设定阈值，则将事实三元组标记为已训练事实三元组;判断未训练事实三元组数量是否大于阈值，如果大于阈值则将全部事实三元组放入CE‑RCF模型中进行参数训练，否则将当前事实三元组标记为未训练事实三元组;将未训练的事实三元组和已训练事实三元组共同取出并合并，输入CE‑RCF模型进行训练或重新训练；将合并后的全部事实三元组标记为已训练事实三元组并存储,得到完善后的事实三元组。
基于碎片知识卷积嵌入表示推理方法

[发明专利]语义行业术语-CN201980066773.0在审
发明人：香农·科普兰 -专利权人： N3有限责任公司
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F3/16 文献下载
摘要：配置计算机存储器包括：将数字化语音解析为描述逻辑的三元组；确定解析的三元组是否记录在计算机存储器的通用语言三元组存储中；确定解析的三元组是否记录在计算机存储器的行业术语三元组存储中；以及如果解析的三元组没有记录在通用语言三元组存储和行业术语三元组存储中，则将解析的三元组记录在行业术语三元组存储中。
语义行业术语

[发明专利]基于关系有向图的知识推理方法及装置-CN202310818124.X在审
发明人：胡佳;余安东;张磊;曾山松;刘树光 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：基于关系有向图的知识推理方法，包括：获取三元组数据集合；将所述三元组数据集合中的所有三元组作为正三元组样本，并对所述正三元组样本进行负采样得到负三元组样本；对三元组样本和正三元组样本分别进行关系有向图编码，得到子图编码向量；其中，三元组样本包括正三元组样本和负三元组样本；对子图编码向量表示的序列进行打分，根据打分确定属于尾实体的序列。本发明提升了三元组补全的精确率。
基于关系知识推理方法装置

[发明专利]三元组获取方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201911399438.0有效
发明人：姜旭;付骁弈;李嘉琛 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本申请提出一种三元组获取方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于数据处理技术领域。首先获取目标文本，并从该目标文本中提取出三元组。其中，每个三元组包括两个目标实体及第一关系。然后将目标文本的第一向量及提取出的三元中的目标实体的第二向量输入到训练好的分类模型中，获得每个三元组中的目标实体之间的第二关系。最后根据每个三元组对应的第一关系及第二关系，判断每个三元组是否为目标三元组，并保留是目标三元组的三元组，不保留不是目标三元组的三元组。由此，可过滤掉无用的三元组，得到需要的三元组。
三元获取方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]三元组任务集的构建方法、装置及电子设备-CN202211459928.7在审
发明人：谢宜含;林敏敏;徐雨虹;刘昊俣;吴润泽;许璐;周红叶;陈赢峰;范长杰 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请提供了一种三元组任务集的构建方法、装置及电子设备，方法包括：获取未标注三元组任务集；未标注三元组任务集包括多个未标注的三元组任务；确定未标注三元组任务集中每个三元组任务的难度评价指标参数；难度评价指标参数用于表征三元组任务被标注时的难易程度；根据每个三元组任务的难度评价指标参数，对未标注三元组任务集中的三元组任务进行排序；基于任务排序结果进行任务分组抽样，得到待标注三元组任务集。本申请能够基于未标注三元组任务集中每个任务的难度评价指标参数进行任务排序，基于任务排序结果进行任务分组抽样，构建出待标注三元组任务集，提高任务集中任务多样性的同时减少冗余情况。
三元任务构建方法装置电子设备

[发明专利]一种保护敏感资源描述框架数据的方法、装置及系统-CN200910081213.0有效
发明人：陈佳;常恒;吴跃;杨琴;李彦 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2009-03-30 - 公布日： 2010-10-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种保护敏感资源描述框架RDF数据的方法，将源RDF数据集中的敏感RDF三元组标记为敏感数据；计算源RDF数据集中非敏感RDF三元组的闭包集合，记录每个生成的结果三元组的推理生成路径；基于所有结果三元组为敏感RDF三元组对应的敏感RDF三元组生成路径进行计算，获得间接敏感RDF三元组集合；在源RDF数据集中将所述间接敏感RDF三元组集合中的RDF三元组标记为间接敏感数据；对所述敏感数据及间接敏感数据进行安全保护在对敏感RDF三元组进行安全保护的同时，对能够推理出所述敏感RDF三元组的间接敏感RDF三元组进行安全保护，实现对敏感RDF三元组的全面保护。
一种保护敏感资源描述框架数据方法装置系统

[发明专利]采用知识图谱推荐供求信息的方法和装置-CN201810128794.8有效
发明人：许存禄;孟创纪 -专利权人：兰州智豆信息科技有限公司
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种采用知识图谱推荐供求信息的方法和装置，前述方法包括：判断是否有一般三元组同时包含供需三元组A和供需三元组B的实体，和/或，是否有一般三元组同时包含供需三元组A和供需三元组C的服务；如果有，则将包含供需三元组C中服务、并且谓词与供需三元组C中谓词涵义相反的供需三元组推荐给供需三元组B的实体。在进行数据推荐时，通过供需三元组建立未直接联系的元素的可能性关系，再在一般三元组中检索是否有前述元素的关联关系；在一般三元组有前述关联关系的情况下认为前述可能性关系存在的概率较高，并据此实现信息的推荐。
采用知识图谱推荐供求信息方法装置

[发明专利]一种基于改进的概念和实例的三元组分类方法-CN202210729057.X在审
发明人：赵翔;袁雪美;张鹏飞;肖卫东;谭真;胡艳丽;葛斌 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的概念和实例的三元组分类方法，包括：获取知识图谱，并划分为概念集、实例集、关系集和三元组集；对于instanceof三元组、概念三元组中的subclassof三元组、概念三元组中除subclassof三元组的三元组和实例三元组统一归类为关系三元组分别建模；使用基于边际参数的损失函数作为优化目标进行训练，采用随机梯度下降算法来最小化所述损失函数，训练结束后得到模型的超参数；将测试三元组输入模型中，判断该三元组的标签是“正确”或“错误”并输出标签。
一种基于改进概念实例三元组分方法

[发明专利]知识图谱表示学习方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910764648.9在审
发明人：刘文强;程序;谢思发;张涵宇;江小琴 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种知识图谱表示学习方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：为知识图谱中各三元组生成正例三元组向量；确定每个三元组中待替换的目标实体及其实体类别，并利用生成模型为每个三元组构建该三元组的负例三元组向量；依据各个三元组的负例三元组向量，确定生成模型的第一损失函数值；依据知识图谱中各个三元组中目标实体的实体类别、各个三元组的正例三元组向量和负例三元组向量，并利用判别模型的第二损失函数，确定第二损失函数值；依据第一损失函数值和第二损失函数值，优化知识图谱中各个三元组的正例三元组向量、生成模型以及判别模型，直至达到优化目标。
三元组三元组向量损失函数图谱生成模型目标实体判别模型实体类别计算机设备存储介质优化目标精准度构建申请替换学习优化

[发明专利]三元组预测模型生成方法、关系三元组提取方法和装置-CN202010785316.1在审
发明人：胡洪兵;李健;武卫东 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明实施例提供了三元组预测模型生成方法、关系三元组提取方法和装置。所述三元组预测模型生成方法包括获取包含预设的关系三元组的训练文本；所述关系三元组包括主实体词、关系词、以及副实体词；所述训练文本具有所述关系三元组对应的副实体词标注信息以及关系词标注信息；将所述训练文本以及所述关系三元组中的主实体词作为模型输入，将所述副实体词标注信息以及所述关系词标注信息作为模型输出，训练预设的模型，生成三元组预测模型。从而预测得到的关系三元组可以包含多种不同的关系类型，扩展三元组预测模型可以提取的关系三元组的数量以及关系类型，实现开放领域中关系三元组的抽取。
三元预测模型生成方法关系提取装置

[发明专利]三元组抽取模型训练方法、三元组抽取方法、装置及设备-CN202210964565.6有效
发明人：杨祎聪;顾文斌;孙勇;任俊安;李晓平 -专利权人：杭州恒生聚源信息技术有限公司;上海恒生聚源数据服务有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提供一种三元组抽取模型训练方法、三元组抽取方法、装置及设备，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取样本文本以及样本文本对应的多个样本三元组；各样本三元组中的样本主体进行遍历，确定各样本主体对应的样本权重，其中，样本权重用于表征与样本主体具有相同关系以及相同客体的主体的数量；将样本文本输入初始三元组抽取模型，得到多个预测三元组；以各预测三元组、各样本三元组以及各样本主体对应的样本权重作为损失函数的输入参数，确定初始三元组抽取模型的损失信息，并根据损失信息对初始三元组抽取模型进行迭代修正，得到目标三元组抽取模型应用本申请实施例，可提高对三元组抽取的精确度。
三元抽取模型训练方法装置设备

[发明专利]一种结合命名实体识别的开放域信息抽取方法-CN202110318974.4有效
发明人：胡明昊;罗威;谭玉珊;罗准辰;田昌海;叶宇铭;毛彬;宋宇 -专利权人：胡明昊;中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合命名实体识别的开放域信息抽取方法，所述方法包括：将待抽取的句子输入预先建立和训练好的三元组谓词抽取器，输出谓词短语；将谓词短语和待抽取的句子输入预先建立和训练好的三元组要素抽取器，输出三元组要素短语的位置；三元组要素包括：主语、宾语及定语；将三元组要素抽取器中获取的序列隐状态表示和三元组要素短语的位置，输入预先建立和训练好的命名实体识别器，输出三元组要素短语的命名实体类别；其中，三元组谓词抽取器用于抽取输入句子中出现的三元组涉及的谓词；三元组要素抽取器用于抽取输入句子中出现的三元组涉及的要素短语；命名实体识别器用于识别三元组要素短语的命名实体类别。
一种结合命名实体识别开放信息抽取方法

[发明专利]基于结构化上下文信息的知识图谱预训练方法-CN202010975552.X有效
发明人：陈华钧;叶橄强;张文 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构化上下文信息的知识图谱预训练方法，包括：针对目标三元组，构建由上下文三元组组成的实例，采用三元组整合模块对实例的每个上下文三元组进行编码，得到整合向量；将针对实例的所有上下文三元组的整合向量组成上下文向量序列，采用结构化信息模块对上下文向量序列进行编码得到三元组的结构表示向量；采用通用任务模块对三元组的结构表示向量进行计算，得到三元组的标签预测值，基于三元组的标签预测值与标签真值的交叉熵损失来更新三元组的结构表示向量，直到训练结束为止，得到目标三元组的优化后结构表示向量。该方法获得的三元组的结构表示向量结合了上下文信息。
基于结构上下文信息知识图谱训练方法

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