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[发明专利]基于对比预训练的机器阅读理解事件检测方法和装置-CN202310834512.7在审
发明人： 蒋国权;刘涛;孙毅;刘姗姗;刘浏;丁鲲;张骁雄;张慧;刘茗 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于对比预训练的机器阅读理解事件检测方法和装置。所述方法包括：通过正样本集和负样本集对BERT模型进行对比预训练得到训练好的对比预训练BERT模型，再构建由顺序连接的词嵌入层、对比预训练BERT模型模块、动态多池化层和全连接层构成的机器阅读理解事件检测模型，通过预设的问题模板将待检测的文本句子进行实例化输入机模型进行事件检测。本发明通过在大规模无监督语料库上进行对比预训练，将对比预训练技术引入到基于机器阅读理解的事件检测算法中，并引入动态多池化机制更好地保存触发词和论元的信息，使得模型可以提前充分地学习到事件的相关知识，提升对事件的感知能力及鲁棒性。
基于对比训练机器阅读理解事件检测方法装置

[发明专利]实体关系联合抽取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310081316.7在审
发明人：丁鲲;张慧;蒋国权;刘姗姗;刘茗;张骁雄;刘浏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体关系联合抽取方法、装置、计算机设备和存储介质，属于自然语言处理技术领域。实体关系联合抽取方法包括：采用预训练词嵌入将待测语句转化为标记向量；将标记向量输入到编码器中进行编码，得到标记的嵌入表示；将标记的嵌入表示输入到后向解码器中，得到后向解码结果；将标记的嵌入表示和后向解码结果输入到前向解码器中，采用从左到右的方式执行解码生成关系向量；根据关系向量构建关系联合图；将所述关系联合图输入到协作图模块中，采用图卷积捕获关系相关性，得到关系表示。本方法采用双向解码器减轻前向解码错误的负面影响，利用关系共图表示作为辅助任务，让模型通过GCN捕获关系共现，提高了实体关系抽取的效率。
实体关系联合抽取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种目录数据比对方法-CN202111162733.1有效
发明人： 蒋国权;周泽云;严浩;袁震;陈端兵;曹建军;刘姗姗;汪挺;丁鲲;翁年凤 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种目录数据比对方法，属于文本比对技术领域。该方法包括：首先根据两个目录条目的层次码建立目录树，所述目录树包括基准目录树和比对目录树，所述目录树的每个节点为目录的一个条目；然后比对条目节点类型相同的节点，文本字符串完全相同的判断为完全匹配节点；最后对目录树中已匹配条目周边的节点，根据字符匹配相似度和邻域结构信息进行匹配，通过设置不同的置信度，循环迭代处理剩余节点，完成所有目录条目的匹配。能够克服单纯依靠字符匹配，文本相似度较低而结构相似度较高，引起的无法匹配的问题以及无法用文本字符信息来进行匹配的问题，从而有效地提高了目录数据比对的准确率。
一种目录数据方法

[发明专利]一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法-CN202011021524.0有效
发明人：张骁雄;刘姗姗;丁鲲;张雨豪;张慧;刘茗;蒋国权;漆桂林;周晓磊 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法，属于信息抽取和自然语言处理技术领域。本发明首先构建样本数据集并对数据集进行标注；然后进行实体识别和关系分类，具体地，对标注后的数据，利用预训练语言模型将高维离散空间的词映射到低维连续空间向量；利用基于跨度的模型进行跨度识别、过滤和关系分类；利用基于图的模型将关系分类转化为图分类，引入句法依存关系，从而辅助关系判断分类；对基于跨度的模型的输出结果和基于图的模型的输出结果进行联合训练，识别数据中包含的实体以及实体间的关系。本发明在端到端的神经网络模型中引入依存关系等句法信息，进而有效识别出重叠关系，提升实体关系联合抽取准确率。
一种基于跨度知识增强实体关系联合抽取方法

[发明专利]基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法、装置-CN202310626411.0在审
发明人：刘姗姗;张胜;丁鲲;刘浏;刘茗;张慧;蒋国权;张骁雄 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法、装置，属于信息抽取和自然语言处理技术领域。基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法包括，S1：数据预处理，对数据集进行分析，遍历其中所包含的所有论元角色，构成论元角色集合；针对不同的论元，设计不同的问题模板；S2：问答对的生成，将事件抽取转化为机器阅读理解，根据S1步骤中设计好的模板生成问题；S3：将给定的句子和生成的问题输入到基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取的模型中；S4：启发式后处理。本申请解决了现有基于机器阅读理解的事件抽取方法主要是管道式，容易导致误差传递，且不能有效利用事件类型和论元之间的关联关系的技术问题。
基于端到端机器阅读理解联合事件检测抽取方法装置

[发明专利]一种装备名称实体分辨方法-CN202211578524.X在审
发明人：翁年凤;曹建军;严浩;袁震;蒋国权 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公布了一种装备名称实体分辨方法，通过类别名称去除、特殊字符去除、数字转换、字符转换等预处理步骤，对装备名称进行规范化；计算装备名称之间的归一化莱文斯坦相似度，根据相似度阈值构造关系矩阵；计算关系矩阵的传递闭包，构建并输出等价实体集合。本发明方法以装备名称为依据，充分考虑装备命名规则和命名习惯，显著提升了装备名称实体分辨的效果。
一种装备名称实体分辨方法

[发明专利]一种水系锌离子电池负极材料的制备方法及其应用-CN202211497170.6在审
发明人：汪渊;裘南;蒋国权 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H01M4/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种可用于水系锌离子电池负极材料的制备方法及应用。采用射频磁控溅射设备将纯锌靶材溅射到锌箔表面，通过对溅射角度、溅射功率、溅射时间和溅射压强的调控进而得到不同厚度的水系锌离子电池负极材料。将溅射后得到的材料进行切片，并作为水系锌离子电池负极材料。本发明采用射频磁控溅射法一步合成水系锌离子电池负极材料，该工艺过程简单、可重复性好和对环境无污染。本发明利用所述水系锌离子电池负极材料组装的对称电池，在电流密度为0.5、1.0和2.0mA/cm2下，表现出良好的循环稳定性，极大的延长了循环寿命。水系锌离子电池负极材料与二氧化锰(α型)作为正极的全电池，不仅在倍率性能上得到了提升，且长时间循环也显示出良好了性能。
一种水系离子电池负极材料制备方法及其应用

[发明专利]基于建模论元的事件共指消解方法、装置、设备和介质-CN202211045398.1在审
发明人： 蒋国权;环志刚;丁鲲;刘浏;刘姗姗;张骁雄;刘茗;张慧 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于建模论元的事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建了事件共指消解模型，包括事件抽取组件、提及编码器组件、共指得分器组件和事件共指链确定模块，通过显式建模论元信息，并且将论元划分为包含施事者、受事者、时间、地点和其他共五种角色，既可以满足分别处理对应角色论元的需求，也保证所有的论元信息都囊括其中，不会致使某些论元信息的缺失；通过在论元表示中引入置信分数，缓解错误传播带来的消极影响；通过设计一种门控过滤机制，利用触发词过滤论元中的噪声，进一步缓解错误传播，获取特定上下文中最有用的信息。本发明方法具有效果佳、适应性好的优点。
基于建模事件消解方法装置设备介质

[发明专利]一种事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211052666.2在审
发明人： 蒋国权;环志刚;丁鲲;刘浏;刘姗姗;张骁雄;张慧;刘茗 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建了事件共指消解模型，包括事件抽取组件、提及编码器组件、共指得分器组件和事件共指链重构模块，通过显式建模论元信息，将论元划分为包含施事者、受事者、时间、地点和其他共五种角色，既满足分别处理对应角色论元的需求，也保证所有的论元信息都囊括其中；通过在论元表示中引入置信分数，缓解错误传播带来的消极影响；通过门控过滤机制，利用触发词过滤论元中的噪声，进一步缓解错误传播；通过重构事件链的算法，进一步提升了事件共指消解模型的性能。本发明从多个角度对事件共指消解模型进行了改进，提高了模型的泛化性，优化了推断结果的准确性。
一种事件消解方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置-CN202211052681.7在审
发明人：张骁雄;田昊;丁鲲;刘茗;杨琴琴;刘姗姗;蒋国权;刘浏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及知识图谱技术领域一种基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置。该方法通过获取知识问答系统知识图谱中三元组的头尾实体的文本描述信息，及实体关系文本；采用替换法构造负样本，将三元组和负样本作为样本集；采用改进TextRank提取样本集中三元组的头尾实体的描述摘要，将描述摘要和实体关系文本拼接后输入ALBERT编码器，并将得到的具有上下位语义特征的特征矩阵经过平均池化和BiGRU层进行特征增强，根据增强特征矩阵采用多任务学习方式，确定三元组中缺失的另一实体，完成智能问答系统知识图谱补全任务。采用本方法对智能问答系统知识图谱进行补全，可提高智能问答系统搜索结果精准度，实现所答即所问。
基于改进 textrank 知识图谱方法装置

[发明专利]中文知识图谱补全方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210482446.7在审
发明人：张骁雄;田昊;刘浏;刘姗姗;刘茗;杨琴琴;丁鲲;蒋国权 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种中文知识图谱补全、装置、计算机设备和存储介质。所述方法利用平均池化策略有效解决BERT模型序列表征能力不足的问题，并通过BiGRU网络强化字词位置信息，缓解BERT模型并行运算带来的弱化位置信息的负面影响；然后，将头实体、关系、尾实体转化为文本序列，结合实体描述信息作为模型的输入，将知识补全任务看作句子分类任务，使用预训练语言模型进行知识补全，克服传统方法忽视语义特征的缺点，解决了背景知识不足的问题；通过叠加线性分类层，将知识补全问题转化为分类问题。采用本方法可以快速、高效的实现中文知识图谱补全。
中文知识图谱方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种数据库的数据转储方法及系统-CN202210482436.3在审
发明人：丁鲲;张慧;刘浏;张骁雄;刘姗姗;刘茗;蒋国权 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据库的数据转储方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据待转储数据库中数据的数据模式文件，在目标数据库建立匹配的数据模式，并建立待转储数据库中数据的数据内容文件列表的任务列表；任务列表中包括多个任务对象；根据数据内容文件列表的记录数目，建立多线程；在线程中，根据任务对象的关系数据，采用预先构建的PrepareStatement对象对任务列表中的任务对象执行批量写入操作。采用本方法能够提高大数据量的数据转储效率。
一种数据库数据方法系统

[发明专利]基于注意力机制的时序知识图谱推理方法、装置和设备-CN202210482447.1在审
发明人：张骁雄;杨琴琴;刘浏;刘姗姗;田昊;丁鲲;蒋国权;刘茗 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于注意力机制的时序知识图谱推理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过构建时序知识图谱中每个时间段的知识图谱快照，得到每个时间段内每个实体的邻域信息；通过邻域聚合器对多个实体的全部关系对应的邻域信息进行聚合，得到每个实体的邻域特征表示；通过基于注意力机制的时序事件编码器根据目标实体在当前时刻的邻域特征表示和历史时刻的邻域特征表示确定包含多头信息的注意力权重矩阵，进而有选择地关注历史信息的时间实体表示序列，得到目标实体在当前时刻由时序事件编码器更新后的隐向量表示；通过前馈神经网络和多分类层网络根据隐向量表示对时序事件编码器进行编码打分，实现时序知识图谱推理。
基于注意力机制时序知识图谱推理方法装置设备

[发明专利]事件检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210310902.X在审
发明人：丁鲲;刘姗姗;张骁雄;蒋国权;张慧;刘茗;刘浏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本申请涉及一种事件检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取事件样本数据集，对预先设置的事件类型进行嵌入，得到类型嵌入矩阵，构建类型感知注意力网络，根据编码嵌入矩阵和类型嵌入矩阵，构建图神经网络，根据事件样本集对类型感知注意力网络和所述图神经网络进行训练，利用训练好的类型感知注意力网络和图神经网络对待检测文本进行处理后，由分类器输出待检测文本的所属类型。采用本方法能够避免对触发词的依赖，解决了目前事件检测任务依赖触发词来识别和分类事件、触发词的标注费时费力的问题。
事件检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于数据增强的视觉语义嵌入方法及系统-CN202210003468.0在审
发明人：曹建军;曾志贤;翁年凤;袁震;江春;丁鲲;蒋国权 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据增强的视觉语义嵌入方法及系统，属于深度学习技术领域。利用第一网络模型对图像进行目标识别选取若干图像区域；利用第二网络模型提取图像区域的细粒度特征，通过微调网络映射得到图像在共同嵌入空间的细粒度表示；进行第一语义图推理并进行统一池化操作；利用第一提取模型提取文本上下文相关的词向量表示；利用第二提取模型进行微调映射至共同嵌入空间，得到文本在共同嵌入空间中的词向量表示；进行第二语义图推理并进行统一池化操作；对所述第一池化结果和第二池化结果进行语义对齐，并且在模型的训练中对数据进行增强。本发明能够很好的构建模态内语义关联和在共同嵌入子空间中生成统一表征。
一种基于数据增强视觉语义嵌入方法系统

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