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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]基于大规模语料的新兴技术识别方法和装置-CN202210530965.6在审
发明人：殷俊;褚晓泉;段毅成;赵姝;郭双瑞;仇瑜;李青;赵慧军;刘德兵 -专利权人：北京智谱华章科技有限公司;安徽大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开涉及数据分析技术领域，具体涉及一种基于大规模语料的新兴技术识别方法和装置，该方法包括：确定研究领域构建候选文献集，并对候选文献集进行关键词提取，以获得候选关键词数据集；根据候选文献集中候选文献数量以及关键词的相关信息对候选关键词数据集进行过滤
基于大规模语料新兴技术识别方法装置

[发明专利]一种利用依存分析的开放式中文实体关系抽取方法-CN201510321339.6有效
发明人：杨静;李明耀;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：在SogouCA和SogouCS语料库上进行实验，结果表明本发明适用于大规模语料库，具有良好的可移植性。本发明从根本上克服了汉语语法复杂，表达方式多样，语义丰富等固有性质的限制。
一种利用依存分析开放式中文实体关系抽取方法

[发明专利]多模态数据融合的医疗知识图谱智能自动构建系统和方法-CN202010756119.7在审
发明人：顾东晓;姚晗;王晓玉;杨雪洁;苏凯翔;赵旺;周晨 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明通过对预处理后的语料数据进行知识抽取，构建三元组数据，得到语料数据集；对语料数据集采用混合式方法进行实体属性扩充；对扩充后的语料数据集中的不同类别的实体属性按不同的方式进行实体属性值融合；计算实体属性值融合后的语料数据集中的各个病症属性的权重本发明实现大规模实体，属性，属性值型知识图谱的智能化自动构建，同时考虑到病症与疾病多对多，计算各个病症属性的权重，以便能准确的描述医疗数据，获得更准确的临床诊断结果。
多模态数据融合医疗知识图谱智能自动构建系统方法

[发明专利]一种识别口令中词汇变形并产生猜测规则的方法-CN202011023884.4在审
发明人：陈虎;段超凡 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：所述方法包括如下步骤：构建语料库Ω，生成三字符词汇表；基于语料库Ω，生成训练口令集合P中单条口令p对应的变形语料乘积规则r，构成规则集合T＝{r1,r2,…,rn}；统计规则集合T中各个变形语料乘积规则的频度；使用效费比指标对规则集合T中的变形语料乘积规则进行排序，得到猜测规则序列本发明具有命中率高、规则描述清楚、能高效描述和猜测带词汇变形的口令、可以检测大规模猜测口令集合命中率等优点。
一种识别口令词汇变形产生猜测规则方法

[发明专利]一种结合动态词嵌入和词性标注的文本分类方法-CN201710303328.4有效
发明人：苏锦钿;李鹏飞;罗达 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-05-03 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合动态词嵌入和词性标注的文本分类方法，通过结合动态词嵌入和词性标注给出一种基于深层神经网络的文本分类方法，既能够充分利用大规模语料库可提供更准确的语法和语义信息的优点，又能够在模型训练过程中结合语料库的特点对词嵌入进行调整，从而更好地学习训练语料库的特点。本发明所提出的分类模型具有准确率高和通用性强等优点，在一些著名的公开语料库，包括IMDB语料库、Movie Review和TREC等，均取得很好的效果。
一种结合动态嵌入词性标注文本分类方法

[发明专利]基于BERT无监督文本分类的舆情分析方法和系统-CN202210657446.6有效
发明人：呼大永;孟庆川;董伊然;马灿;于飞;贾广恒 -专利权人：黑龙江省网络空间研究中心;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法的步骤包括：定义类目关键词列表；利用BERT模型和无标注语料扩展类目关键词列表，根据扩展的类目关键词列表构建类目指示词表；通过类目指示词表和无标注语料训练BERT模型，用于预测类目指示词所属的类目本发明通过BERT语言模型和大规模无标注语料，能够得到效果较好的文本分类模型并实现舆情分析，可以用于热点话题发现、有害信息检测、自动生成舆情信息分类训练集等应用场景。
基于 bert 监督文本分类舆情分析方法系统

[发明专利]一种基于层次化注意力机制的多轮对话模型构建方法-CN201710986813.6在审
发明人：张伟男;汪意发;朱庆福;刘挺 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于层次化注意力机制的多轮对话模型构建方法，是为了解决现有的人机对话系统依赖于大规模语料，训练速度受到语料规模的影响，并且由于对话生成的回复不唯一性，Seq2Seq模型总是倾向于生成通用，
一种基于层次注意力机制轮对模型构建方法

[发明专利]一种基于深度学习模型的自动识别古籍引书系统和方法-CN202111292294.6在审
发明人：黄水清;周好;王东波 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习模型的自动识别古籍引书系统和方法，包括：语料预处理模块；语言模型预训练模块；引书条目识别试验模块；引书条目识别效果测评模块。步骤为：S1、选取目标研究语料，人工对其进行处理与校对，确定模型类别；S2、编写相关模型代码，根据语料、研究目的修改调整模型参数，对模型进行迭代训练；S3、选取模型评价方法，并根据结果对其进行打分，选取最优模型进行保存本发明的优点是：避免大量人工劳动，可直接借助计算机技术自动实现古籍引书的识别与抽取，有效地解决大规模古籍文本引书语料难于构建的问题。
一种基于深度学习模型自动识别古籍系统方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210770035.8在审
发明人：李世栋 -专利权人：浙江极氪智能科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：该方法包括：获得多个频次计算任务，并针对每个频次计算任务中每个训练语料数据，计算训练语料数据中多元组的频次；统计每个频次计算任务中所有训练语料数据中多元组的频次，获得每个频次计算任务中多元组的预累计频次本申请的方法，通过增加预累计频次的处理和根据多元组的累计频次计算获得各个多元组的概率，实现了数据处理复杂度的优化，解决现有语言模型支持的词表大小受单机内存限制且当超大规模语料无法在单个机器存储与计算的问题
数据处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于知识蒸馏的文本分类方法及系统-CN202210421020.0在审
发明人：张烈帅;赵振修;魏静如;解一豪 -专利权人：浪潮云信息技术股份公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于知识蒸馏的文本分类方法及系统，属于自然语言处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何利用知识蒸馏，并借助复杂模型的精度优势得到精度相当的轻量级模型，采用的技术方案为：该方法具体如下：获取无监督语料并对无监督语料进行数据预处理；基于大规模无监督语料训练得到教师语言模型；使用针对具体分类任务的有监督训练语料对教师语言模型通过fine‑tuning进行分类任务训练，获得训练好的教师语言模型；根据具体分类任务和训练好的教师语言模型构造学生模型
基于知识蒸馏文本分类方法系统

[发明专利]一种生成风险主体识别模型的方法及装置-CN202211109883.0在审
发明人：任君翔 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种生成风险主体识别模型的方法及装置，所述方法包括：获取第一识别模型和第一待识别语料；将所述第一待识别语料输入所述第一识别模型，得到第一识别结果；利用所述第一识别结果优化所述第一识别模型，生成第二识别模型通过先利用简单训练后的模型对待识别语料进行识别，再根据识别结果反向对模型进行优化，为下一次识别提供数据基础。这样，不需要对大规模的语料就可以进行训练，初始成本下降，识别过程中也不需要增加新的训练样本，可以大大减少模型的维护成本，同时，不断迭代也会导致准确率的上升。
一种生成风险主体识别模型方法装置

[发明专利]一种基于语义分量的词向量学习方法-CN202310993126.2在审
发明人：陈怡疆;童茜茜;林海;苏畅 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：包括以下步骤：A.准备大规模无标注语料和知网(HowNet)知识库。B.对语料和知网进行处理，得到语料词表、知网词表和义原树。C.利用知网中词、词义和义原的关系以及义原之间的层级关系结合语料词表和词频信息生成语义分量表。D.根据语义分量表再结合每个词所含义原以及义原之间的层级关系生成初始词嵌入。
一种基于语义分量向量学习方法

[发明专利]一种基于GPT架构的公文自动生成方法及装置-CN202310009751.9在审
发明人：马延美;刘学谦;王来奇 -专利权人：北京方寸无忧科技发展有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本申请所提供的基于GPT架构的公文自动生成方法针对公文语料的数据预处理：使用了简单高效的数据预处理策略对大规模的公文语料进行了过滤，进而提升了模型的公文生成能力。
一种基于 gpt 架构公文自动生成方法装置

[发明专利]一种基于确定有穷状态机的同义词快速替换方法-CN201811230063.0有效
发明人：曾光;郭运艳;李明明;潘心冰 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/247 文献下载
摘要：本发明的一种基于确定有穷状态机的同义词快速替换方法该方法相对于传统的替代方法，查询速度更快，适合大规模语料的同义词替换，为语料相似度的计算提供了基础。
一种基于确定有穷状态机同义词快速替换方法

[发明专利]一种基于LDA主题模型来分析和预测网络舆情的方法-CN201610096775.2在审
发明人：高峰;王茂帅;于文才;柳廷娜;甄教明 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2016-02-22 - 公布日： 2016-07-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LDA主题模型来分析和预测网络舆情的方法，属于大数据分析技术领域，本发明来解决如何有效地组织这些大规模文档，并且按时间顺序来获取文本集合中话题的演化，从而帮助用户追踪感兴趣的主题的问题技术方案为：先根据LDA主题模型的时间信息将语料库中的文档离散到时间序列上对应的时间窗口内；然后依次地处理每个时间窗口上的文档集合，得到不同时间片上的训练结果，把前面语料库的训练结果作为后面语料库训练过程中的先验参数
一种基于 lda 主题模型分析预测网络舆情方法

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