专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于向量空间模型的文本挖掘系统-CN201710860895.X在审
  • 曾传德 - 曾传德
  • 2017-09-21 - 2018-01-09 - G06F17/27
  • 本发明公开了基于向量空间模型的文本挖掘系统,包括用于采集原句子和对比句子的采集模块;用于将原句子和对比句子向量化至同一个向量空间的向量化模块;用于将原句子向量和对比句子向量进行对比,并得出原句子向量和对比句子向量夹角的对比模块;所述对比模块还用于当原句子向量和对比句子向量的夹角小于等于阈值时,则认为两个句子相似;当原句子向量和对比句子向量的夹角大于阈值时,则认为两个句子不相似。本发明基于向量空间模型的文本挖掘系统,使得将句子改写后,也不会影响整体的查重,更有效的预防了学术不端。
  • 基于向量空间模型文本挖掘系统
  • [发明专利]文本侵权检测方法、装置和电子设备-CN202111222905.X有效
  • 黄凯明;李泽昌;徐军;张伟;张晓博;杨磊 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2021-10-20 - 2022-02-01 - G06F40/194
  • 一种文本侵权检测方法、装置和电子设备,该方法包括:从目标文本中提取关键句子,并对关键句子进行向量化处理,得到与关键句子对应的关键句子向量;计算关键句子向量和原创句子向量之间的向量相似度,并基于向量相似度,确定与关键句子相似的候选句子;原创句子向量包括对原创文本中的原创句子进行向量化处理,得到的与原创句子对应的句子向量;基于关键句子向量和与候选句子对应的原创句子向量之间的向量相似度,计算目标文本和候选句子所属的候选文本之间的文本相似度,并基于文本相似度,确定目标文本是否为候选文本的侵权文本,以在目标文本为候选文本的侵权文本时,将候选句子作为目标文本针对候选文本的侵权细节,发布至区块链进行存证。
  • 文本侵权检测方法装置电子设备
  • [发明专利]一种句子相似度对比方法-CN201710860309.1在审
  • 曾传德 - 曾传德
  • 2017-09-21 - 2018-01-26 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种句子相似度对比方法,包括以下步骤S1将原句子和对比句子向量化至同一个向量空间;S2得出原句子向量和对比句子向量的夹角;S3当原句子向量和对比句子向量的夹角小于等于阈值时,则认为两个句子相似;当原句子向量和对比句子向量的夹角大于阈值时,则认为两个句子不相似。本发明一种句子相似度对比方法,使得将句子改写后,也不会影响整体的查重,更有效的预防了学术不端。
  • 一种句子相似对比方法
  • [发明专利]一种计算句子语义向量的方法-CN201811348612.4有效
  • 罗立刚;刘辉;张正宽;张天泽;常涛;王玲 - 零氪科技(天津)有限公司
  • 2018-11-13 - 2023-06-23 - G06F16/35
  • 本发明提供了一种计算句子语义向量的方法,包括以下步骤:A、将语料库中的各句子样本进行分词得到词集合,采用词向量生成工具训练得到每个词的词向量,构成词向量集合;B、通过所述词向量集合对待计算句子进行词向量均值计算,得到待计算句子句子向量;C、在所述词集合中找出与待计算句子的各构成词相似度最高的若干个词,分别组成候选集;D、计算候选集中每个词与所述句子向量的距离,以该距离为权重,乘以候选集的词向量,得到待计算句子的语义向量本方法通过结合句子中每个构成词的临近词的词向量,进行句子语义向量的计算,充分使用了所有词的语义信息,使表达更为合理。
  • 一种计算句子语义向量方法
  • [发明专利]一种事件抽取方法和装置-CN201910590575.6在审
  • 曹秀亭 - 普天信息技术有限公司
  • 2019-07-02 - 2021-01-05 - G06F40/295
  • 提取当前句子中的词并映射为词向量,提取当前句子中的实体类型并映射为实体类型向量,提取当前句子中的实体关系并映射为实体关系向量,将词向量、实体类型向量和实体关系向量连接为句子向量;将句子向量输入RNN,从所述RNN接收表达当前句子的语义的隐层向量;在前馈神经网络中,基于隐层向量与记忆向量预测该当前句子中的触发词和论元角色,其中记忆向量包含:基于之前句子所确定的、触发词之间的关系;基于之前句子所确定的、触发词与论元角色之间的关系;基于之前句子所确定的、论元角色之间的关系;对预测结果执行概率规划计算,以获取当前句子中的触发词和论元角色的概率分布。
  • 一种事件抽取方法装置
  • [发明专利]一种句子语义相似度计算方法-CN201710537644.8有效
  • 彭剑辉;郭建京 - 湖南星汉数智科技有限公司
  • 2017-07-04 - 2020-11-24 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种句子语义相似度计算方法,包括以下过程:通过深度学习模型分别对第一句子、第二句子进行特征提取,得到第一句子全局语义向量和第二句子全局语义向量;通过特征工程分别对第一句子的单词、第二句子的单词进行特征提取,得到第一句子局部语义向量和第二句子局部语义向量;分别将第一句子、第二句子的全局语义向量与局部语义向量进行拼接,得到第一句子的一维特征向量和第二句子的一维特征向量;计算第一句子的一维特征向量与第二句子的一维特征向量之间的向量距离,进而得到第一句子与第二句子之间的相似度。通过本发明方法提取的句子特征更加全面、深入,并且具有一定的针对性,计算得到的相似度准确性更高。
  • 一种句子语义相似计算方法
  • [发明专利]一种意图识别方法和意图识别装置-CN201911244722.0在审
  • 黄日星;熊友军 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2019-12-06 - 2020-06-02 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种意图识别方法和意图识别装置,方法部分包括:获取待识别句子;通过嵌入层将所述待识别句子转化得到第一向量、第二向量和第三向量;分别对所述第一向量和第二向量进行线性映射,得到第一映射向量和第二映射向量;根据所述第一映射向量获取第一注意力向量,并根据第二映射向量获取第二注意力向量;根据所述第一注意力向量获取第一句子向量,并根据所述第二注意力向量获取第二句子向量;根据所述第一句子向量和所述第二句子向量获取目标句子向量;将所述目标句子向量输入Bert模型的线性层进行意图识别,获取意图识别结果。
  • 一种意图识别方法装置
  • [发明专利]序列动态阅读的自然语言语义匹配方法-CN201910228242.9有效
  • 陈恩红;刘淇;张琨;吕广奕;吴乐 - 中国科学技术大学
  • 2019-03-25 - 2022-10-28 - G06F40/211
  • 本发明公开了一种序列动态阅读的自然语言语义匹配方法,包括:对自然语言句子对中的每个字进行语义建模,获得每一自然语言句子对应的词级别语义表示向量;根据每一词级别语义表示向量,通过堆叠神经网络得到相应的句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量;利用句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量进行句子语义的动态理解,得到相应句子的动态理解表示向量;将自然语言句子对的句子语义表示向量句子的动态理解表示向量,各自进行整合,并根据整合结果实现自然语言句子对的语义关系分类该方法可以通过对句子序列的动态阅读实现对句子语义的精确理解和表示,进而实现对自然语言语义匹配的准确判断。
  • 序列动态阅读自然语言语义匹配方法

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