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[发明专利]信息提取方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN201811231847.5有效
发明人： 林浚玮;邵轶男;陈伟;刘婷婷 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种信息提取方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，该方法包括：在字符级编码器层中，根据待提取文本的字符级信息，进行从所述字符级信息到字符特征向量、以及从所述字符特征向量到词级特征向量序列的编码；在词级编码器层中，进行从所述词级特征向量序列对应的词级信息到词特征向量，以及从所述词特征向量到片段特征向量序列的编码；在条件随机场层中接收所述片段特征向量序列并标注语义标签，确定满足概率条件的所述语义标签。
信息提取方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种实体识别方法及相关设备-CN201910158600.3有效
发明人： 林浚玮;邵轶男;王巨宏;陈伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种实体识别方法及相关设备，包括：首先获取多条标注语料，所述多条标注语料中每条标注语料携带标注信息；接着按照预设的实体标注规则建立超图模型；然后根据标注信息和实体标注规则确定每条标注语料对应的标注路径图、以及根据超图模型和预设的神经网络模型建立待训练模型；最后将标注路径图输入待训练模型中进行训练，得到实体识别模型，并根据实体识别模型，识别输入语料中的至少一个命名实体。采用本发明实施例，可以有效识别嵌套结构的实体，从而提高实体识别和实体抽取的准确性。
一种实体识别方法相关设备

[发明专利]一种高效用序列模式挖掘方法及装置-CN201710261885.4有效
发明人： 林浚玮;张杰雄;陈伟;肖磊;刘婷婷 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2017-04-20 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种高效用序列模式挖掘方法及装置，根据序列数据库中包含的各事务，获取满足设定条件的候选序列模式集合；针对每一所述候选序列模式，确定所述候选序列模式在所述序列数据库中的效用值；将所述效用值不低于自身所对应的效用阀值的候选序列模式，确定为挖掘结果，其中，候选序列模式对应的效用阀值为该候选序列模式所包含各项目中，效用阀值最低的项目的效用阀值，序列数据库中每一项目的效用阀值由用户预先设定。本申请可以由用户根据需要对不同项目设置不同的效用阀值，基于此从序列数据库中挖掘效用值不低于自身对应的效用阀值的序列模式，在挖掘高效用模式的基础上，能够实现个性化挖掘，满足不同应用场景的需求。
一种效用序列模式挖掘方法装置

[发明专利]基于改进多目标粒子群的资源-工期-成本综合优化方法-CN202211360412.7在审
发明人：于德湖;吕庆;林浚玮;杨淑娟;盖彤彤 -专利权人：山东建筑大学;青岛理工大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：基于改进多目标粒子群的资源‑工期‑成本综合优化方法，涉及人工智能技术领域，包括模式一和模式二，模式一为：针对资源‑工期‑成本多目标优化问题，融合启发式局部搜索算法与自适应操作改进多目标粒子群算法，获得较MOPSO算法更均匀且全面的Pareto前端，得到资源分布情况与优化后的施工方案；模式二为：针对际工程中工序工期延期的情形，建立动态资源‑工期‑成本问题模型，实现各次延期后多目标施工方案的优化。本发明针对资源‑工期‑成本多目标优化问题，融合启发式局部搜索算法与自适应操作改进多目标粒子群算法，提高了MOPSO搜索最优解的能力，通过提出动态资源‑工期‑成本问题模型，增加了方案优化的机动性，实现了各次延期后多目标施工方案的优化。
基于改进多目标粒子资源工期成本综合优化方法

[发明专利]一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法-CN202211360391.9在审
发明人：杨淑娟;于德湖;吕庆;林浚玮 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法，涉及人工智能技术领域，包括模式一和模式二，所述的模式一为：针对工期固定‑资源均衡问题，基于ADPSO算法进行求解；所述的模式二为：针对动态工期固定‑资源均衡问题，将工程网络计划时间参数计算与ADPSO算法求解工期固定‑资源均衡问题相结合，连续多次应用ADPSO求解实时更新的网络计划时间参数，实现动态问题施工方案的智能优化。本发明针对工期固定‑资源均衡问题，提供了一种基于ADPSO的解决方法，提高了收敛精度及稳定性。针对动态网络计划情况，将工程网络计划时间参数计算与ADPSO算法求解工期固定‑资源均衡问题相结合，有效实现动态问题施工方案的智能优化。
一种基于自适应耗散粒子资源均衡优化方法

[发明专利]项集挖掘方法及装置-CN201510310487.8有效
发明人： 林浚玮;甘文生;管刚;刘婷婷 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种项集挖掘方法及装置，属于数据挖掘技术领域。所述方法包括：获取自定义的最低效用阈值、价格表和折扣表；价格表中包含各个数据项对应的成本价和售价；折扣表中包含各个数据项对应的折扣类型和折扣参数；对于数据库中的各个项集，根据项集中包含的数据项对应的成本价、售价、折扣类型和折扣参数，计算项集的实际效用值，该项集包含至少一个数据项；当实际效用值≥最低效用阈值时，确定项集为高效用项集。本发明达到了结合数据项对应的折扣策略，使得计算出的数据库中项集的实际效用值更加准确，从而提高挖掘出的高效用项集的实际使用价值的效果。
挖掘方法装置

[实用新型]气柱袋改良结构-CN202122244056.X有效
发明人： 林浚玮 -专利权人： 林浚玮
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： B65D81/05 文献下载
摘要：一种气柱袋改良结构，其改良在于，气柱袋为长形气柱体且异于四个端角的两侧长边凹设至少一组对称的凹部，凹部与上述长边之间贯设半孔，对应的凹部之间会形成内缩段，内缩段将气柱袋的贮气室间隔形成多个减压段，内缩段及各个减压段之间的气体系呈连通，各个减压段的宽度系大于等于内缩段的宽度，且各个减压段充气后的体积大于内缩段充气后的体积；藉由上述结构，使得气柱袋能强化其抗压能力以及提升稳定度，并且兼具减少使用塑胶量，达到降低对环境负担的功效。
气柱袋改良结构

[发明专利]有效时间的高期望权重项集挖掘方法、装置及处理设备-CN201610847309.3有效
发明人： 林浚玮;甘文生;肖磊;陈伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种有效时间的高期望权重项集挖掘方法、装置及处理设备，该方法包括：确定待处理项集所对应的至少一个目标事务；确定所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值；确定所述待处理项集的期望支持度；将所述待处理项集的期望支持度，和所述待处理项集的项集权重值相乘，确定所述待处理项集的期望权重支持度；如果所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值不小于，预定义的最低时间有效阈值，且所述待处理项集的期望权重支持度，不小于，预定义的最低期望权重阈值和不确定数据库中事务总数的乘积，则确定所述待处理项集为有效时间的高期望权重项集。本发明实施例实现了不确定数据库中有效时间的高期望权重项集的挖掘。
有效时间期望权重挖掘方法装置处理设备

[发明专利]一种高质量模式项集挖掘方法、装置及数据处理设备-CN201610969804.1有效
发明人： 林浚玮;甘文生;肖磊;陈伟 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供的高质量模式项集挖掘方法包括：确定待处理项集在事务数据库中的支持度以及所述待处理项集的权重占有度；若所述待处理项集在事物数据库中的支持度不小于预定的最低支持度阈值与所述事务数据库中总事务数量的乘积，且所述待处理项集的权重占有度不小于预定的最小权重占有阈值，则确定所述待处理项集为高质量模式项集。本发明实施例可实现数据项相关的高质量模式项集的挖掘，提升高质量模式项集的挖掘结果的精准性。
一种质量模式挖掘方法装置数据处理设备

[发明专利]高平均效用项集挖掘方法、装置及计算机设备-CN201811320172.1有效
发明人： 林浚玮;张玉龙;刘婷婷;陈伟 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种高平均效用项集挖掘方法、装置及计算机设备，在该方法中，如果累计插入数据库的所有事务的总效用值小于效用安全值，则确定当前数据库中尚未被挖掘处理的数据集合所包含的各个1‑项集的平均效用列表，并获取存储的原始数据库中具备项集扩展条件的至少一个1‑项集的平均效用列表；依据数据集合中各个1‑项集的平均效用列表和该原始数据库中具备项集扩展条件的至少一个1‑项集的平均效用列表，确定该数据库中的高平均效用项集。本申请的方案可以降低从数据库中挖掘数据所需耗费的计算资源。
平均效用挖掘方法装置计算机设备

[发明专利]热点事件确定方法及装置、计算机设备及存储介质-CN201710629638.5有效
发明人： 林浚玮;陆克中;毛一帆 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种热点事件确定方法、装置、设备及存储介质，一个实施例的方法包括：获取历史事件数据库中的各事件序列，任意一个事件序列包括各事件及各事件的发生次数；对任意一个事件序列，根据该事件序列中的各事件的发生次数，确定该事件序列中的各事件的事件价值参数值；还确定该事件序列中的各事件在该事件序列中的事件近期有效性参数值；对任意一个事件，根据该事件在各事件序列中的事件价值参数值，确定该事件的事件价值参数总值，并根据该事件在各事件序列中的事件近期有效性参数值，确定该事件的事件近期有效性总值；根据各事件的事件价值参数总值和事件近期有效性总值确定热点事件。本实施例提高了热点事件预测的准确性和性能。
热点事件确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种模式挖掘方法及装置-CN201610856770.5有效
发明人： 林浚玮;肖磊;陈伟;张杰雄 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2016-09-27 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种模式挖掘方法及装置，针对获取的候选模式集合，计算其在各事务中的效用值，对于效用值小于设定的效用阀值的事务进行删除，该部分事务的模式效用值过小，删除后可以减少挖掘计算时间，并根据删除后剩余的目标事务的时间属性，确定候选模式的周期值，在该周期值小于等于设定的周期阀值时，将候选模式确定为挖掘结果，保证了挖掘得到的模式的效用值在时间上分布均匀，更加便于精确决策。
一种模式挖掘方法装置

[发明专利]一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备-CN201610866557.2有效
发明人： 林浚玮;甘文生;肖磊;陈伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备，该方法包括：确定事务数据库中各项集对应的项集效用值；根据预定义的最低效用阈值表，确定各项集对应的项集最低效用阈值；预定义的最低效用阈值表记录有各数据项对应的最低效用阈值，一个项集对应的项集最低效用阈值表示的是，该项集包含的数据项所对应的最低效用阈值中的最小最低效用阈值。将各项集的项集效用值与对应的项集最低效用阈值进行比对，根据比对结果确定高效用项集，其中，高效用项集的项集效用值不小于对应的项集最低效用阈值。本发明实施例提高了高效用项集挖掘的准确性。
一种高效用项挖掘方法装置数据处理设备

[发明专利]一种数据处理的方法和装置-CN201511030144.2有效
发明人： 林浚玮;肖磊;王巨宏;陈伟;李霆 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取样本数据记录，根据每条样本数据记录中的参数项和对应的参数值，以及预设的隶属度函数，确定每个参数值对应的参数值等级和参数值等级的权值，并根据每条样本数据记录中各参数值等级的权值，选取样本总权值大于预设阈值的参数值等级；根据在每条样本数据记录中所述选取的参数值等级对应的权值，确定满足预设组合条件的参数值等级，分别基于每个满足预设组合条件的参数值等级，确定参数值等级组合；确定每个所述参数值等级组合对应的样本总权值，输出样本总权值大于预设阈值的参数值等级组合。采用本发明，可以节约处理资源。
一种数据处理方法装置

[发明专利]多维高效用序列模式处理方法、装置和计算机设备-CN201811216190.5有效
发明人： 林浚玮;张杰雄;李圆法;王巨宏;刘婷婷 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请涉及一种多维高效用序列模式处理方法、装置和计算机设备，该方法包括：将所述多维序列数据库转换成一维序列数据库；提取所述一维序列数据库中的高效用序列模式；根据所述高效用序列模式对维度值进行处理，得到对应的维度数据；根据所述高效用序列模式以及对应的维度数据，构建多维高效用序列模式。通过对数据库进行转换，得到高效用序列模式，并对维度值进行处理得到用于构建多维高效序列模式的维度数据，从而构建得到多维高效序列模式，实现了对多维高效用序列模式的有效挖掘，挖掘结果充分体现了多个维度特征之间的联系，提高了数据挖掘质量。
多维效用序列模式处理方法装置计算机设备

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