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[发明专利]联合语义解析和语义成分匹配的NL2SQL的方法-CN202211131620.X有效
发明人：张璇;杜鲲鹏;高宸;王基书;梁玉琴;王旭;李林育;马雨彬;农琼 -专利权人：云南大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种联合语义解析和语义成分匹配的NL2SQL的方法，包括以下步骤：S1、数据预处理：S2、联合语义槽填充与聚集函数识别，包括：S21、对自然语言查询问题Question进行编码；S22、基于S21的结果，预测聚集函数类型、操作符类型，同时对列字段进行预测；S23、对聚集函数类型预测任务、操作符类型预测任务与列字段预测任务的目标函数进行联合建模，以得到聚集函数类型值、操作符类型以及列字段标签列表；S3、构建语义候选对；S4、语义成分匹配。解决了大宽表的形式下的标注任务繁重、现有方法迁移能力差、不同企业业务场景下通用性不够、以及常规的流水线的方法过于复杂、数据库表字段编码繁琐等问题。
联合语义解析成分匹配 nl2sql 方法

[发明专利]一种基于信息抽取的联合多意图检测和重叠槽填充的方法-CN202210942971.2有效
发明人：张璇;高宸;杜鲲鹏;农琼;王旭 -专利权人：云南大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于信息抽取的联合多意图检测和重叠槽填充的方法，包括以下步骤：S1、数据预处理：对输入的句子进行预处理操作；S2、口语语言编码：使用基于BERT模型的编码方式，对输入文本进行向量化提取特征；S3、意图槽值交互：意图槽值交互基于编码的特征，识别出句子中所存在的意图；再针对特定的意图向量，构造不同的文本特征与意图向量进行融合；S4、槽值识别：通过对前一步骤所获取到的融合向量进行序列标注任务，识别出对应的槽值以及槽值所属的类型；在多意图场景下，每个意图分别指导槽填充，获得多组槽类型、意图、槽值三元组；解决了现有语义识别过程中存在的多意图识别不准确、槽重叠难以解决等问题。
一种基于信息抽取联合意图检测重叠填充方法

[发明专利]一种基于关系分解的端到端实体关系联合抽取方法及系统-CN202210166252.6在审
发明人：张璇;高宸;杜鲲鹏;农琼;马秋颖;袁子豪 -专利权人：云南大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于关系分解的端到端实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：数据预处理:将训练集中标注的实体和关系的三元组，根据BERT模型中的词典转化为向量的形式；模型训练：根据BERT模型输出的文本向量进行关系分类，然后将关系特征与句子特征相融合进行头尾实体识别：结果解码：对不同关系类别下所识别的实体标签进行解码，并将其与关系相组合，从而得到句子中所存在的实体关系三元组。本发明通过对不同关系下的句子特征进行建模，能够有效地解决句子中重叠三元组的抽取问题，提升了实体关系联合抽取的性能，具有良好的实用性。
一种基于关系分解端到端实体联合抽取方法系统

[发明专利]一种以近邻熵为查询策略的主动学习方法-CN202111046551.8在审
发明人：董明刚;农琼;吕秋月 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于k近邻算法思想的近邻熵主动学习方法,融入了k近邻算法中“同类相聚，异类相离”的思想,包括：给定训练集和测试集，使用训练集训练分类器并利用这个分类器对测试集进行分类；遍历测试集，寻找与每一个未标记数据邻近的k个未标记数据；计算当前未标记数据及其邻近数据的熵值，以此得到该数据的近邻熵；由近邻熵值按从大到小的顺序对测试集排序，最后挑选出w个近邻熵值大的数据交给专家标记；更新训练集与测试集，利用更新后的训练集训练分类器；循环以上操作，直到满足停止条件。本发明可以使用尽量少的且信息量大的数据训练分类器，这样不仅避免挑选到既处于分类边界又是孤立点的数据，还减少了标记数据所需的代价。
一种近邻查询策略主动学习方法