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[发明专利]一种基于自然语言理解的文本中事件的抽取方法-CN201811084235.8有效
发明人：姜晓夏;吴振锋;葛唯益;杨岩;王羽;王振宇;丁蔚然;罗子娟 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然语言理解的文本中事件的抽取方法，用于解决在计算社会科学领域，政治事件自动理解和自动量化的难题。本发明可以从海量的非结构化文本中，自动提取出结构化的政治事件，并对事件的发起者、承受者、事件类型、时间、地点等要素进行规范化编码。现有政治事件提取系统如Petrarch、BBN Serif均针对英文进行处理，本发明可弥补中文政治事件自动提取的空白。提取出的事件数据可用于开展安全形势、国家关系等分析和预测应用。
一种基于自然语言理解文本事件抽取方法

[发明专利]一种跨篇章的事件多维画像生成方法-CN202211390646.6在审
发明人：王珩;葛唯益;姜晓夏;刘亚军;王羽;王菁 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨篇章的事件多维画像生成方法，对于关注的事件类型，查找描述该类事件的相关文本，并对每篇文本进行语句分块，识别出基本信息、事件经过、原因影响、各方评论等文本块；接着对描述基本信息的文本块进行事件抽取，获取事件的类型、发生/结束时间、地点、行为主体等基本要素；然后从描述事件经过的文本块中识别出子事件，并按照时间先后顺序进行排序，形成事件脉络；最后对不同文本的事件进行共指消解，形成完整的事件画像。该方法能够对分布于多个篇章的事件信息进行关联融合，抽取原因影响、各方评论等复杂要素，并能发现事件的前期动向、主要过程、后续行动等子事件，实现了对重大事件各类要素及发展演化过程的分析。
一种篇章事件多维画像生成方法

[发明专利]一种基于时间与语义的文章推荐方法-CN202110301195.3有效
发明人：陆辰;王振宇;王羽;荀智德;葛唯益;郭成昊;陆宏;朱云峰 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时间与语义的文章推荐方法，包括：从文章数据库中获取所有文章的信息，根据每篇文章的标题和内容，获得每篇文章的向量表示，文章的信息包括标题、内容和发表时间；构建文章向量矩阵，用于批量计算每两篇文章之间的余弦相似度和余弦距离；根据每篇文章的发表时间，构建时间矩阵，用于批量计算每两篇文章之间的距离；根据用户查看的目标文章向用户推荐相似文章。本发明能够避免面向海量文章逐个遍历、两两计算相似度及距离导致的处理效率过低的问题，且综合考虑了时间、语义两方面因素，提高了文章相似度及距离计算的性能，保障推荐文章的效果。
一种基于时间语义文章推荐方法

[发明专利]一种基于自然语言的跨编程语言微服务集成系统-CN202010830187.3有效
发明人：王羽;陆辰;葛唯益;姜晓夏;荀智德;王振宇;刘亚军 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自然语言的跨编程语言微服务集成系统，在确保系统稳定性的条件下，降低服务间的耦合性，实现对业务服务的快速集成与高效管理能力，通过一套包括服务注册、注销、调用软件以及问题语义描述框架软件的服务集成框架，对系统内的各类服务统一管理。本发明具备问题语义理解与业务服务集成的能力，为了对系统内各类服务的集成管理，支撑各项功能引擎的封装和集成，包括业务服务的注册、封装、调用框架、问题语义描述的能力。本发明的优点在于能够高效接入到应用系统中时，只需要应用系统额外实现注册、注销以及问题语义描述接口，即可快速集成并实现基于语义理解的业务集成功能。
一种基于自然语言编程语言微服集成系统

[发明专利]一种数据驱动的自动模型训练及应用系统-CN202210475293.3在审
发明人：王羽;葛唯益;王菁;荀智德;刘亚军;陆辰 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据驱动的自动模型训练及应用系统，通过对异构标注数据如文本、图像类数据进行多种方式的数据变换，扩大标注数据量；基于神经网络架构搜索技术，针对增强过后的标注数据集设计出合理的计算网络以及超参值；最后针对部署端的软硬件情况以及数据特征进行模型蒸馏，发布至服务端进行部署。该系统解决目前深度学习领域的模型训练数据难以准备、参数难以调优以及训练后模型对硬件资源要求过高等现实问题，实现通过少量标准标注数据进行自动模型训练及模型发布服务应用的能力。
一种数据驱动自动模型训练应用系统

[发明专利]一种基于自然语言的任务驱动系统-CN202110783394.2在审
发明人：姜晓夏;杨岩;王羽;荀智德;葛唯益;刘亚军 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自然语言的任务驱动系统，所述系统包括自然人机交互、问题理解、多轮对话模块。自然人机交互模块负责采集用户用语音输入的信息，将其转换为文字后输入问题理解步骤，以及将任务执行的结果从文字转换为语音为用户进行播报。问题理解模块接收转换成文字的用户命令，判断命令所属的领域和用户的意图，从中提取出执行任务所需的参数，将用户命令转换成可被机器理解的结构化形式，输入多轮对话模块。多轮对话模块根据问题理解的结果以及当前与用户的对话状态，决定下一步的交互策略。所述方法能够为各类信息系统赋能，使得用户能够通过语音或自然语言文本快速驱动复杂任务，提升系统访问效率，减轻人工负担。
一种基于自然语言任务驱动系统

[发明专利]一种基于事件的国家稳定性评估方法-CN201811080885.5有效
发明人：王羽;吴振锋;葛唯益;姜晓夏;王振宇;丁蔚然;罗子娟 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2018-09-17 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事件的国家稳定性评估方法，解决在特定领域基于事件的国家稳定性评估系统中，人工构建稳定性指数复杂度高的问题。本发明可以从各国海量的社会事件中抽取出发生的罢工、游行、暴动、革命、政府危机等国内冲突事件的数量及占比情况，通过事件来评估各国的国家稳定性。同时能够从各国各省的角度来衡量该国每个省(州)稳定性指数情况。本发明优点在于无需通过人工整理新闻事件以及专家人工打分的方式进行国家稳定性评估，适用于特定领域的安全风险评估。
一种基于事件国家稳定性评估方法

[发明专利]基于深度学习的机器阅读理解数据集构建以及评估方法-CN201910375360.2有效
发明人：王羽;葛唯益;姜晓夏 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的机器阅读理解数据集构建以及评估方法，包括以下步骤：阶段1、原始数据集构建；阶段2、角色分配及标注审核；阶段3、数据集测试评估。本发明解决了在特定领域中基于深度学习的机器阅读理解缺乏数据集的问题，并且能够有效提高算法性能，更加贴近实用。经过本发明提供的数据集进行训练后可以让机器阅读理解文本，旨在颠覆以往特定领域依赖人工搜索和总结提炼答案的模式，大幅提升关键信息的获取效率。本发明能够通过高效以及可信的方式对数据集进行标注，保证数据集的正确性，适用于特定领域的机器阅读理解。
基于深度学习机器阅读理解数据构建以及评估方法

[发明专利]一种计算机问答系统中的问句分类方法-CN201910455870.0有效
发明人：吴振锋;荀智德;陆辰;葛唯益;贺成龙;王振宇 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机问答系统中的问句分类方法，基于用户的情境数据，对用户问句进行分类及预测。其主要包括：一是根据智能问答系统应用领域构建影响用户意图的上下文环境信息；二是通过用户画像构建、日志分析、传感器读取手段获取用户的情境信息数据；三是设计基于注意力机制的问题意图预测网络，将情境信息嵌入问题，形成考虑情境的问题分布式表示，带入模型进行预测；四是模型训练与预测。本方法解决了仅靠自然语言对话的问题的用户意图识别存在用户的问题可能表达不完整、不同的背景下问句表达涵义不同的问题，提高了意图识别的准确性。
一种计算机问答系统中的问句分类方法

[发明专利]一种面向任务的非结构化信息智能问答系统构建方法-CN201811558102.X有效
发明人：丁蔚然;姜晓夏;葛唯益;王羽;王振宇 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向任务的非结构化信息智能问答系统构建方法，该方法通过对用户请求进行自然语言处理，识别请求语句的关键词语和句式，匹配所属任务类型，生成查询请求表达式，根据不同的任务类型制定不同的搜索条件和排序条件。定义任务映射到三类期待答案形式：天气型，时间型，数字型，这三类问题可以直接对用户的问题进行精准的回答。系统在句子和段落索引中查询符合条件的候选结果。候选的句子或段落按照命名实体识别结果筛选符合任务期待答案类型的词语，筛选出包含目标类型短语的结果，标记为目标答案并将其高亮显示；不含目标类型短语的结果排名靠后。最后将此答案输出。
一种面向任务结构信息智能问答系统构建方法

[发明专利]基于数值回归的双边关系量化分析方法及计算机存储介质-CN201911335383.7在审
发明人：陆辰;王羽;陆宏;姜晓夏;葛唯益;郭成昊;王振宇;荀智德 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数值回归的双边关系量化分析方法及计算机存储介质，方法包括以下步骤：1)根据以往事件对双边关系影响力的打分数据，使用数值回归的学习方法形成事件打分模型；2)从当月两国交互事件中获得当月两国交互事件分值；3)根据以往双边关系分值及事件数据，结合其中事件分值通过数值回归的学习方法构建双边关系分值计算模型；4)根据当月两国交互事件分值、当月两国交互事件要素、上月双边关系分值和双边关系分值计算模型，进行当月双边关系分值的解算。本发明能够基于当月两国交互事件，结合上月双边关系分值，进行当月双边关系分值的解算，实现两国交互事件及其对双边关系的定量分析，避免专家人工分析带来的主观性影响。
基于数值回归双边关系量化分析方法计算机存储介质

[发明专利]一种中文国际政治事件的参与者关系抽取方法-CN201610662152.7有效
发明人： 葛唯益;姜晓夏;王羽;贺成龙;宗士强;徐琳 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2016-08-12 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种中文国际政治事件的参与者关系抽取方法，该方法首先设计国际政治事件关系分类体系，生成标注语料；其次，设计适合关系抽取分类问题的三大类特征，计算特征的取值；再次，对标注语料的特征以及分类标签进行监督学习，训练得到用于国际关系抽取的分类器；最后，将待抽取语句进行分词、词性识别、实体识别、句法解析，从而实例化分词器特征，并将语句中的实体两两排列，使用步骤S3的分类器进行分类，得到实体间的关系类型或者不相关的判断，从而实现关系抽取。本发明相比于传统基于规则的国际政治事件抽取方法，不依赖于具体语法的匹配规则，既减少了用户工作量，也提高了方法对未知语法的适应性。
一种中文国际政治事件参与者关系抽取方法

[发明专利]一种基于多重预训练的深层神经网络训练方法-CN201610498635.8有效
发明人：胡振;薛竹隐;贺成龙;宗士强;葛唯益;朱冰;李霄;徐琳;俞露;王羽;姜晓夏 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2016-06-29 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重预训练的深层神经网络训练方法，在所述方法中，深层神经网络的预训练过程是通过依次用受限玻尔兹曼机和去噪自编码器为模型进行预训练来完成的。通过这种方式，使得预训练的结果，即深层神经网络参数的初始值具有不同模型的特点，从而为之后的训练提供一个更好的初始模型。由于方法只对不同预训练阶段开始时参数的值有约束，因此所述方法可以扩展到其他的逐层预训练模型上，如自编码器、收缩自编码器等。
一种基于多重训练深层神经网络方法

[发明专利]一种基于英文语法规则的事件提取方法-CN201811055217.7在审
发明人：王振宇;吴振锋;葛唯益;姜晓夏;王羽;丁蔚然;罗子娟 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于英文语法规则的事件提取方法，解决了目前英文政治领域事件提取要素少，准确率低的问题。本方法为：从国内外重要的英文新闻媒体采集新闻网页，并提取新闻文本及相关新闻数据信息；对英文新闻进行分句、过滤，得到所需的政治新闻数据；从非结构化的政治新闻中提取结构化的事件信息，包括发起者、承受者、事件性质、时间、地点等要素，并对这些要素进行编码，存储到数据库中。本发明能够从海量新闻数据中提取政治类新闻的结构化事件信息，实现事件的快速检测与发现，用于开展国家间关系分析和预测。
英文事件提取事件信息新闻数据语法规则政治新闻结构化非结构化关系分析快速检测事件性质新闻媒体新闻网页新闻文本政治领域准确率分句过滤数据库存储采集预测发现

[发明专利]一种基于模式的自举中文实体抽取方法-CN201610848425.7有效
发明人：姜晓夏;葛唯益;杨岩;贺成龙;宗士强;徐琳;王羽 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模式的自举中文实体抽取方法，从少量种子实体、实体内部模式、实体外部模式出发，迭代式的从语料中学习出更多的实体和模式。本发明是一种统计与模式相结合的方法，优点在于无需依赖大量的人工标注语料或领域模式库，与现有的模式自举的方法相比，本发明基于对特定领域实体类型模式的观察，将实体内部模式和特征用于对候选模式及无法准确标注的实体进行分数评估，进而提升模式和实体评分的精确程度，适用于特定领域实体抽取和知识库构建。
一种基于模式中文实体抽取方法

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