“邹鸿岳”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果31个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010150123.9有效
发明人：赵富邦;彭子轩;邹鸿岳;杨雪峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标文本；基于预训练的信息抽取模型提取目标文本的第一字符特征；根据第一字符特征从目标文本中抽取至少一个主语；分别基于抽取出的每个主语重构所述目标文本，得到一个或多个重构文本；提取重构文本的第二字符特征；根据第二字符特征，从每个重构文本中抽取对应主语的关系以及宾语。采用本方法能够提取出文本中的全部三元组信息。
信息抽取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息抽取方法、计算机设备和存储介质-CN202010149572.1有效
发明人：赵富邦;彭子轩;邹鸿岳;杨雪峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息抽取方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：确定样本文本中所包含的实体；根据所述样本文本中所包含的各实体的出现频次以及词性，对所述样本文本中每个分词进行词性标注；根据所述词性标注确定相应分词中每个字符所对应的分类标签，得到所述样本文本对应的标签序列；基于所述样本文本以及对应的标签序列对信息抽取模型进行训练。采用本方法能够得到可以提取完整三元组信息的信息抽取模型。
信息抽取方法计算机设备存储介质

[发明专利]用于金融文本匹配的相似度计算方法、装置及电子设备-CN202310014069.9在审
发明人：林远平;甘伟超;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于金融文本匹配的相似度计算方法、装置及电子设备，方法包括：获取待匹配的第一金融文本和第二金融文本；将第一金融文本输入预训练模型，获取预训练模型输出的第一向量，将第一向量输入平均池化层，生成对应的第一句向量；将第二金融文本输入预训练模型，获取预训练模型输出的第二向量，将第二向量输入平均池化层，生成对应的第二句向量；将第一句向量与第二句向量进行融合，生成目标向量；将目标向量输入归一函数，将归一函数的计算结果作为匹配相似度。本发明进行文本相似度计算，可保留每个句子的词向量信息，当以后需要推理时则直接使用保存了的句子词向量，不需要重新训练，大大减少了推理时间，提高了匹配准确度。
用于金融文本匹配相似计算方法装置电子设备

[发明专利]一种基于LSTM模型的信息抽取方法、装置及电子设备-CN202210316887.X在审
发明人：林远平;甘伟超;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM模型的信息抽取方法、装置及电子设备，方法包括：获取训练样本，对所述训练样本进行文本预处理，生成预处理好的训练文本和对应的标注序列；构建基于注意力机制的LSTM模型，基于所述预处理好的训练文本和对应的标注序列，对基于注意力机制的LSTM模型进行训练，生成目标LSTM模型；获取待提取事件文本，对所述待提取事件文本进行预处理，生成预处理后的目标文本；将所述目标文本输入所述目标LSTM模型，根据所述目标LSTM模型的输出，得到抽取后的结构化文本。本发明实施例基于LSTM模型，提高了模型的语义信息理解能力，从而提高了现券成交的信息抽取准确率。
一种基于 lstm 模型信息抽取方法装置电子设备

[发明专利]一种基于融合网络的交易对手识别方法、装置及电子设备-CN202210333859.9在审
发明人：甘伟超;林远平;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合网络的交易对手识别方法、装置及电子设备，方法包括：获取训练样本，将训练样本输入预训练模型编码层，生成文本编码；获取训练样本，根据训练样本构建词汇和词语之间的图关系；根据图注意力网络表示层和图关系，生成词汇对应的图表征向量；将图表征向量与文本编码进行融合，生成文本表征序列；通过分类层对所述文本表征序列进行分类，生成交易对手识别模型；获取待解析的文本信息，将所述待解析的文本输入交易对手识别模型，识别出交易对手类别。本发明实施例解析识别任务，不需要用到复杂的规则逻辑，实现了低开发和低维护成本，提高了覆盖率，识别准确率高。
一种基于融合网络交易对手识别方法装置电子设备

[发明专利]基于句法增强的信息自动回复方法、装置、系统及介质-CN202210293206.2在审
发明人：甘伟超;林远平;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了基于句法增强的信息自动回复方法、装置、系统及介质，通过提取待回复文本中的关键要素；根据关键要素在预设数据库中获取对应的回复元素并填充得到初始回复文本；对初始回复文本进行句法解析处理，得到各个词节点的句法依存信息；通过图注意力网络对各个词节点的句法依存信息进行编码，得到句法依存信息的图注意力特征；将初始回复文本输入至经图注意力特征进行句法增强处理的预设转换模型中，转换输出与初始回复文本含义相同的转述文本。通过基于规则填充得到准确初始回复文本后进一步利用词与词之间的句法依存关系，将初始回复文本转换为表达更加丰富且含义相同的转述文本，确保自动回复准确性的同时也提高了回复文本的灵活多样性。
基于句法增强信息自动回复方法装置系统介质

[发明专利]一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备-CN202210331712.6在审
发明人：林远平;林丽敏;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备，方法包括：获取债券信息文本，对所述债券信息文本进行要素提取，得到提取后的要素数据；根据预设的结构化规则索引、要素数据对所述债券信息文本进行切割，形成现券交易订单信息；构建基于提示的分类模型，根据金融先验知识及所述现券交易订单信息对所述分类模型进行训练，生成交易对手识别模型；获取待解析的债券信息文本，对待解析的债券信息文本进行预处理；将所述预处理后的债券信息文本，输入所述交易对手识别模型，得到交易对手的类型。本发明实施例能够有效提取现券交易中的各种要素；避免不同的硬编码规则存在冲突的问题；并且解决了规则维护成本高的问题。
一种基于深度学习交易对手识别方法装置电子设备

[发明专利]基于句法依存的交易信息识别方法、装置、系统及介质-CN202210291318.4在审
发明人：甘伟超;林远平;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了基于句法依存的交易信息识别方法、装置、系统及介质，通过获取待识别文本；对待识别文本分别进行编码和句法解析处理，得到对应的序列文本编码以及待识别文本中各个词节点之间的句法依存关系；将句法依存关系转换为对应的节点关系图并进行特征提取，得到句法依存关系的图注意力特征；对序列文本编码和图注意力特征进行特征融合，得到各个词节点的融合特征向量；对融合特征向量进行特征多分类，输出每个词节点的交易要素类别。通过充分利用词与词之间的句法依存关系，并进一步构建相应的关系图来实现关系特征的提取，能更加准确地结合词语的文本特征和关系特征进行分类判断，有效提高了现券交易中信息分类识别的准确率。
基于句法依存交易信息识别方法装置系统介质

[发明专利]一种基于多任务迁移的信息抽取方法、装置及电子设备-CN202210210153.3在审
发明人：甘伟超;林远平;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务迁移的信息抽取方法、装置及电子设备，方法包括：获取不同任务的文本，对文本进行编码，生成文本的语义表征序列；将语义表征序列输入共性特征抽取网络，输出不同任务的共有特征；将语义表征序列输入私有特征抽取网络，输出不同任务的私有特征；将所述共有特征和所述私有特征进行融合，通过序列解码获取序列中每个位置的类别信息，完成信息抽取。本发明实施例减少了中算法模型在特定信息抽取任务上对数据量的过度依赖；减少人工标注大量数据的人力和时间成本；提高了信息抽取效率。
一种基于任务迁移信息抽取方法装置电子设备

[发明专利]基于文本特征的信息抽取方法、装置及电子设备-CN202210173219.6在审
发明人：林远平;甘伟超;喻广博;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本特征的信息抽取方法、装置及电子设备，方法包括：基于预训练模型对待处理的信息文本进行预训练编码，生成文本特征；将文本特征分别输入预先构建的通用域特征抽取器和私有域特征抽取器；分别得到通用域特征和私有域特征，所述通用域特征为通用域特征抽取器的输出，所述私有域特征为私有域特征抽取器的输出；将通用域特征和私有域特征进行耦合，将耦合结果输入混合专家预测器中进行解码，生成对应的信息标签，完成信息抽取操作。本发明实施例通过通用域和私有域的丰富语义信息，结合CRF进行解码，确保实体抽取任务的准确率，提升了金融信息的抽取效率。
基于文本特征信息抽取方法装置电子设备

[发明专利]一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备-CN202210188203.2在审
发明人：林远平;甘伟超;喻广博;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备，方法包括：预先构建对抗生成网络；对所述对抗生成网络进行优化，生成优化后的对抗生成网络，所述优化后的对抗生成网络中每次训练中的丢弃掩码不固定；根据对抗生成网络对预训练模型进行对抗训练，生成目标预训练模型；将待处理的债券信息输入目标预训练模型，生成编码文本。本发明实施例不再采用固定的dropout mask，而是采用概率分布衡量指标或者均方误差等约束两次不同dropout的模型输出差异，使得dropout能够发挥其本身的作用，也能使得两次不同dropout的模型输出尽量保持一致，提高了预训练模型对文本的理解能力，提高文本编码效率。
一种基于对抗训练编码文本生成方法装置电子设备

[发明专利]基于多语言对抗生成的信息抽取方法、装置及电子设备-CN202210188204.7在审
发明人：林远平;甘伟超;喻广博;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多语言对抗生成的信息抽取方法、装置及电子设备，方法包括：获取文本样本，将文本样本输入对抗生成网络的生成器，获取生成器的输出文本；将输出文本输入对抗生成网络的判别器，通过判别器获取输出文本对应的语言类别；获取语言类别的判断结果，若检测到判别器的语言类别判断错误时，则将对抗生成网络记为目标对抗生成网络；将处理的文本输入目标对抗生成网络的目标生成器，获取目标生成器的目标输出文本；对目标输出文本进行解码，完成信息抽取。本发明采用不同种类的语言作为对抗信号，通过对抗生成网络对语言进行处理，利用网络识别英文、德语等语言的词语信息，实现增强中文的实体识别的准确率和边界识别率的目的。
基于语言对抗生成信息抽取方法装置电子设备

[发明专利]基于图神经网络的交易信息识别方法、系统及介质-CN202210002249.0在审
发明人：甘伟超;林远平;喻广博;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了基于图神经网络的交易信息识别方法、系统及介质，通过获取待识别文本；对待识别文本进行特征提取和标签预测，得到待识别文本中实体要素的标注结果；根据实体要素的标注结果构建相应的实体关系图；通过图注意力网络对实体关系图进行特征学习后输出实体节点特征向量；对实体节点特征向量进行特征多分类，输出每个实体节点的交易要素类别。通过构建实体关系图来对实体要素之间的关系进行特征学习与分类，识别得到每个实体的交易机构类别，能更加准确地结合实体要素的文本特征和关系特征进行分类判断，有效提高了现券交易中信息分类识别的效率和准确性。
基于神经网络交易信息识别方法系统介质

[发明专利]一种数据标注方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210002265.X在审
发明人：符威;江师朗;吴振强;杨育纯;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F40/169 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用户在前端交互界面上输入的待标注的文本数据及标签；根据预设的预标注规则对待标注的文本数据及标签进行预标注，生成预标注标签，将预标注标签传输至前端交互界面；获取用户在前端交互界面上的标注数据的编辑指令，根据编辑结果生成目标标注，并对目标标注进行保存。本发明实施例针对新的标注任务，通过预先的系统自动标注，在经由人工的校验，一方面可以极大提高标注的效率，同时将标注规则并列展示，辅助标注人员进行学习、确认标注是否正确，由此提升标注的质量。
一种数据标注方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210011342.8在审
发明人：景泳霖;李艺彬;邹鸿岳;周靖宇 -专利权人：北京快确信息科技有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据提取方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取用于训练的文本数据，对文本数据进行预处理；根据预处理的文本数据分别提取出数字样本和字符样本；对数字样本进行单独编码，生成数字编码；通过多头注意力和双向长短期记忆结构的编码模型对字符样本进行编码，生成字符编码；获取预先设置的金融数字规则库，对金融数字规则库进行映射后，生成人工标注的训练标签；将数字编码、字符编码及人工标注的训练标签输入CRF模型进行解码，生成数字提取模型；获取待处理的文本数据，将文本数据输入数字提取模型，生成数字预测结果。本发明在少量标注数据，并且在标注质量较低的情况下，实现数据标注，大大减少了标注的人力成本。
一种数据提取方法装置电子设备存储介质

1
2
3
下一页»
尾页
共 31 条