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]一种数据存储方法和装置-CN201711182701.1在审
  • 石园;王乐;曲翠钰 - 浪潮软件集团有限公司
  • 2017-11-23 - 2018-03-27 - G06F17/30
  • 本发明提供了一种数据存储方法和装置,数据存储方法包括预先创建实体定义模型实体属性模型、关联实体模型和关系定义模型;获取至少一条待存储数据;针对于每一条所述待存储数据,均执行确定当前待存储数据包括的至少一个实体;为每一个所述实体设置实体标识符;将所述至少一个实体的各条实体属性和所述实体标识符分别存储到所述实体定义模型和所述实体属性模型中;根据所述关系定义模型,确定所述至少一个实体对应的至少一个实体关系数据,并将所述至少一个实体关系数据存储到所述关联实体模型中本发明提供的技术方案能够提高运维人员对存储数据的运维效率。
  • 一种数据存储方法装置
  • [发明专利]一种面向多源威胁情报的实体识别及关系抽取方法-CN202310126446.8在审
  • 程克非;李宗良;陈京浩;张亮;李琳 - 重庆邮电大学
  • 2023-02-16 - 2023-06-30 - G06F40/295
  • 本发明涉及一种面向多源威胁情报的实体识别及关系抽取方法,包括:获取与APT攻击相关的原始情报文本数据,并采用YEEDA对原始文本数据中的实体进行标注得到标注语料文本数据;构建实体识别模型实体关系抽取模型,将标注语料文本数据做为训练样本对实体识别模型实体关系抽取模型进行训练;获取目标情报文本数据,将目标情报文本数据输入训练好的实体识别模型实体关系抽取模型,通过实体识别模型识别出目标情报文本中的实体;通过实体关系抽取模型抽取目标情报文本中实体之间的关系,本发明通过实体识别模型实体关系抽取模型能够自动且准确的识别出文本中的实体实体之间的关系,及时的发现网络攻击,提高网络的安全。
  • 一种面向威胁情报实体识别关系抽取方法
  • [发明专利]一种分层级联的数据处理方法及系统-CN201610089698.8在审
  • 陈俊清;黄克捷;沈晓敏;徐琳玲 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2016-02-17 - 2016-06-01 - G06F17/30
  • 本发明提供了一种分层级联的数据处理方法及系统。所述方法包括:接收来自不同应用的源数据,并对源数据进行处理,生成基础数据-属性关系表;获取预存的特征-属性关系,并根据基础数据-属性关系表以及基础数据中的实体字段,生成实体-特征关系表并进行存储;获取预存的模型-特征关系,并根据实体-特征关系表,生成实体-模型关系表并进行存储;获取预存的高级模型-模型关系,并根据实体-模型关系表,生成实体-高级模型关系表并进行存储;查找实体-高级模型关系表、实体-模型关系表、实体-特征关系表,分别得到符合高级模型标准、模型标准、特征标准的实体;通过关系矩阵计算,得到符合高级模型标准、模型标准、特征标准的基础数据
  • 一种分层级联数据处理方法系统
  • [发明专利]一种面向领域知识图谱构建的文本五元组数据抽取方法-CN202210719382.8在审
  • 张致远;张乐;张振江;常艺茹 - 北京交通大学
  • 2022-06-23 - 2022-08-12 - G06F16/36
  • 本发明提供了一种面向领域知识图谱构建的文本五元组数据抽取方法。该方法包括:利用选取的文本数据实体抽取模型实体关系抽取模式进行训练,得到训练好的实体抽取模型实体关系抽取模式;利用训练好的实体抽取模型对待处理的文本数据进行实体实体属性进行提取,使用关系抽取模型对抽取出实体数据进行关系抽取,得到实体对之间关系;将实体对、实体对属性以及实体对之间关系构成待处理的文本数据的五元组数据。本发明方法在进行关系模型训练时,采用充分排列组合的数据对关系抽取模型进行训练,同时将全部充分排列组合的实体对输入进关系抽取模型来抽取关系,增加训练数据量的同时可以提高模型训练的准确率,为构建大规模知识图谱奠基
  • 一种面向领域知识图谱构建文本五元组数据抽取方法
  • [发明专利]实体识别模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210439442.0在审
  • 简晓容 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2022-04-25 - 2022-07-08 - G06F40/295
  • 本发明涉及人工智能领域,公开了一种实体识别模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质,其中,方法包括:对初始实体识别模型进行损失函数优化后,得到优化实体识别模型;采用优化实体识别模型对初始样本数据集中的初始样本数据进行实体识别,得到优化实体识别模型对每一初始样本数据实体向量矩阵;根据实体向量矩阵对初始样本数据进行样本噪声评分,得到初始样本数据的噪声值;根据每一初始样本数据的噪声值,对初始样本数据集进行去噪处理,得到目标样本数据集;根据目标样本数据集进行实体识别模型训练,得到目标实体识别模型;本发明提高了训练样本的准确性,有效减少了过拟合现象,从而提高了实体识别模型的精度。
  • 实体识别模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]命名实体识别模型训练方法及装置-CN202110137392.6在审
  • 弓源;李长亮 - 北京金山数字娱乐科技有限公司
  • 2021-02-01 - 2021-05-18 - G06F40/295
  • 本申请提供命名实体识别模型训练方法及装置,其中所述命名实体识别模型训练方法包括:获取有标注训练数据和无标注训练数据;根据所述有标注训练数据训练目标命名实体识别模型;将所述无标注训练数据输入至所述目标命名实体识别模型,获得所述目标命名实体识别模型输出至少一个实体词和每个实体词对应的置信度分值;根据每个实体词对应的置信度分值确定目标实体词,并根据所述目标实体词对所述无标注训练数据进行标注,生成新增有标注训练数据;根据所述新增有标注训练数据继续训练所述目标命名实体识别模型,本方法通过弱监督学习的方式,扩充了有标注训练数据的数量,有效防止模型训练过拟合,同时减少了人工标注有标注训练数据的成本。
  • 命名实体识别模型训练方法装置
  • [发明专利]一种实体链接表整理的迁移学习方法和系统-CN202211249870.3在审
  • 江豪;肖龙源;李海洲;李稀敏;李威 - 厦门快商通科技股份有限公司
  • 2022-10-12 - 2023-01-17 - G06F16/36
  • 本发明提供了一种实体链接表整理的迁移学习方法,包括:获取公开语料训练数据;微调公开预训练语言模型;采用命名实体识别模型抽取公开语料训练数据中的实体,按照实体类型分类,同一实体类型内,将实体按照出现频次从高到低排序;对同一实体类型下的实体进行倒排索引,遍历所有实体,进行召回;得到实体对,对实体对的相似度进行预测;遍历同一实体类型下的实体,根据预测相似度数据与设定的阈值得到符合条件的实体,去重后存入实体数据库;对实体数据库进行清洗,再次对预训练语言模型进行微调,获得实体链接模型;重复操作,得到最终的实体链接模型M。本发明大大缩短了整理实体链接表,实体链接模型所需要的时间与人力,且准确率很高。
  • 一种实体链接整理迁移学习方法系统
  • [发明专利]一种实体识别模型训练方法、实体识别方法及装置-CN202010531293.1在审
  • 罗星池;温丽红;马璐;李超;刘亮 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-06-11 - 2020-10-30 - G06F40/295
  • 本申请提供了一种实体识别模型训练方法、实体识别方法及装置,该方法包括:获取训练数据,训练数据包括实体训练数据实体训练数据对应的属性标签;将实体训练数据输入预先训练好的特征向量提取模型中,得到训练特征向量,训练特征向量用于表征属性标签的相关特征;将训练数据和训练特征向量输入第一预设模型中,对第一预设模型进行训练,直至从训练后的第一预设模型输出属性标签时,将训练后的第一预设模型确定为实体识别模型。可见,训练特征向量可以起到对实体训练数据的特征进行补充的作用,从而可以增加实体训练数据的特征的维度,使得训练所得的实体识别模型的识别准确度更高,有利于提高个性化命名的实体的识别准确率。
  • 一种实体识别模型训练方法装置
  • [发明专利]数据存储方法、设备及存储介质-CN202210761296.3在审
  • 陈振;谢炯;范振华 - 阿里云计算有限公司
  • 2022-06-29 - 2022-10-11 - G06F16/901
  • 本申请实施例提供一种数据存储方法、设备及存储介质。在本申请实施例中,从空间对象的构成要素上,将空间对象的多维模型数据分成多层实体对象的模型数据,且针对每层实体对象的模型数据,引入引用对象对各层实体对象中可合并存储的多个目标实体对象进行压缩存储,一方面可使得多个目标实体对象共用一份模型数据,实现了各层实体对象的模型数据的压缩存储,可降低空间对象的模型数据的存储量,节约存储资源;另一方面,还可使空间对象中的上层实体对象共用一份下层实体对象的模型数据,可进一步降低空间对象的模型数据的存储量,节约存储资源,实现针对空间对象的多维度模型数据的双重压缩。
  • 数据存储方法设备介质

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