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[发明专利]用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统-CN202010641229.9在审
发明人：杨强;戴文渊;陈雨强;罗远飞;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了一种用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统，所述方法包括：(A)获取历史数据记录，其中，所述历史数据记录包括多个属性信息；(B)基于所述多个属性信息生成至少一个候选特征；(C)对所述至少一个候选特征进行重要性的预排序，并根据预排序结果从所述至少一个候选特征中筛选出一部分候选特征以组成候选特征池；以及(D)对候选特征池中的各个候选特征进行重要性的再排序，并根据再排序结果从候选特征池中选择重要性较高的至少一个候选特征作为重要特征。通过特定方式的预排序和再排序从候选特征中筛选出相对重要的特征，从而可在使用较少运算资源的情况下有效地确定重要特征，有助于提升机器学习模型的效果。
用于确定机器学习样本重要特征方法系统

[发明专利]生成机器学习样本的组合特征的方法及系统-CN202010642861.5在审
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;罗远飞;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统。所述方法包括：获取历史数据记录，其中，历史数据记录包括多个属性信息；按照搜索策略，在基于多个属性信息生成的至少一个特征之间迭代地进行特征组合以生成候选组合特征，并选择目标组合特征以作为机器学习样本的组合特征，其中，针对每一轮迭代，对候选组合特征集合中的各个候选组合特征进行重要性的预排序；根据预排序结果筛选出一部分候选组合特征以组成候选组合特征池；对候选组合特征池中的各个候选组合特征进行重要性的再排序；根据再排序结果选择重要性较高的至少一个候选组合特征作为目标组合特征。可在使用较少运算资源的情况下有效地实现自动特征组合，提升模型效果。
生成机器学习样本组合特征方法系统

[发明专利]生成机器学习样本的组合特征的方法及系统-CN202010658034.5在审
发明人：戴文渊;杨强;陈雨强;张舒羽;栾淑君;孙迪 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统。所述方法包括：(A)获取能够进行组合的单位特征；(B)向用户提供用于设置特征组合配置项的图形界面，其中，所述特征组合配置项用于限定如何在单位特征之间进行特征组合；(C)接收用户为了设置特征组合配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的特征组合配置项；以及(D)基于获取的特征组合配置项对单位特征之中的待组合特征进行组合，以生成机器学习样本的组合特征。根据所述方法及系统，用户只需通过交互界面来设置用于限定如何进行特征组合的相关配置项，即可实现自动特征组合，既提升了用户体验，也提升了机器学习模型的效果。
生成机器学习样本组合特征方法系统

[发明专利]生成机器学习样本的组合特征的方法及系统-CN202010640864.5在审
发明人： 陈雨强;杨强;戴文渊;罗远飞;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统，所述方法包括：(A)获取历史数据记录，其中，所述历史数据记录包括多个属性信息；以及(B)按照启发式搜索策略，在基于所述多个属性信息生成的至少一个特征之间逐阶段地进行特征组合以生成候选组合特征，其中，针对每一阶段，从候选组合特征集合中选择目标组合特征以作为机器学习样本的组合特征。根据所述方法和系统，通过启发式搜索策略来逐个阶段地完成候选组合特征的生成和目标组合特征的选取，从而可在使用较少运算资源的情况下有效地实现自动特征组合，提升机器学习模型的效果。
生成机器学习样本组合特征方法系统

[发明专利]构建知识图谱的方法、装置、设备和可读存储介质-CN202010555945.5在审
发明人：陈伟;陈雨强;陶冶 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本公开涉及一种构建知识图谱的方法、装置、设备和可读存储介质，其中的方法包括获取知识图谱的定义信息；获取原始信息数据集；基于知识图谱的定义信息，利用知识获取模型从原始信息数据集中提取图谱知识；将利用知识获取模型提取的图谱知识转换成待确认的问题，并推送给至少一个用户进行作答；基于用户的作答结果构建知识图谱。本公开实施例提供的技术方案，能够降低了知识图谱构建的难度，提高知识图谱的构建效率。
构建知识图谱方法装置设备可读存储介质

[发明专利]构建知识图谱的方法、装置、设备和可读存储介质-CN202010556526.3在审
发明人：陶冶;陈伟;陈雨强;谢佳雨 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本公开涉及一种构建知识图谱的方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法包括：获取通过数据上传接口上传的原始信息数据集；将所述原始信息数据集中的部分信息数据通过人工标注界面输出给用户，获取用户在所述人工标注界面上完成的第一标注结果数据；基于所述第一标注结果数据对知识获取模型进行训练，得到符合预设条件的知识获取模型；利用所述知识获取模型从所述原始信息数据集中提取第一图谱知识；基于所述第一图谱知识构建知识图谱。本公开的技术方案能够提高构建知识图谱的效率，降低构建知识图谱门槛，以及提升用户体验。
构建知识图谱方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN202010584436.5在审
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN202010496368.7在审
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[实用新型]一种海上平台使用的无线多功能电力信息采集系统-CN201922238249.7有效
发明人： 陈雨强;崔朋朋;胡喆;彭湘桂;刘俊勇;范正豪;郭超群;姚长龙;刘仲先;张占斌 -专利权人：中海油能源发展股份有限公司;中海油能源发展装备技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种海上平台使用的无线多功能电力信息采集系统，包括数据采集系统、数据显示系统以及通信系统；通信系统包括现场通信模块和远程通信模块；现场通信模块包括现场总线模块和现场无线通信模块；远程通信模块包括远程无线通信模块；数据采集系统，其采集现场电力系统的电力信号并对采集的信号进行处理，其将处理后得到的电力数据，通过现场总线模块发送给数据显示系统进行显示，并通过现场无线通信模块及远程无线通信模块发送给外部设备。本实用新型采集电力系统现场数据，处理后通过无线传输的方式传输到中控计算机，不需要敷设大量电缆，所检测和计量范围涵盖了大部分电力系统参数，测量精度高，可进行故障跳闸和报警输出。
一种海上平台使用无线多功能电力信息采集系统

[发明专利]用于执行机器学习的特征工程的方法及系统-CN201810029394.1有效
发明人： 陈雨强;戴文渊;杨强;孙迪;黄亚建;杨慧斌;安超 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：提供一种用于执行机器学习的特征工程的方法及系统。所述方法包括：(A)获取作为数据源的数据表，其中，数据表的一行对应一条数据记录，数据表的一列对应一个字段；(B)获取用于生成特征的配置项，其中，所述配置项用于分别指示每个特征的名称、抽取方法和来源字段；(C)选择所述数据表中的部分数据记录；以及(D)向用户展示按照所述配置项，基于所述部分数据记录中的字段值来得到待展示特征的特征值的特征生成过程。根据所述方法及系统，方便用户直观地了解特征生成过程，有助于用户掌握特征生成过程中出现的问题。
用于执行机器学习特征工程方法系统

[实用新型]一种海上平台使用的通信系统-CN201922238248.2有效
发明人：朱振民;胡喆;余俊雄;崔朋朋;陈雨强;姚长龙;张银生;孙春孝;孟庆莹;胡玉麟 -专利权人：中海油能源发展股份有限公司;中海油能源发展装备技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种海上平台使用的通信系统，包括用于控制数据传输的通信主控模块，及与之分别连接的RS485通信模块、无线通信模块、CAN总线模块以及以太网通信模块；所述通信主控模块包括微处理器模块；所述RS485通信模块、所述无线通信模块及所述CAN总线模块均通过USART接口与所述微处理器模块连接。本实用新型能够实现多种形式的数据传输，可以在其中一种通信发生故障时，仍能够保持通信畅通。
一种海上平台使用通信系统

[发明专利]针对输入数据、输出数据的处理方法及装置-CN201810015586.7有效
发明人：杨强;戴文渊;陈雨强;裴兆友;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种针对输入数据、输出数据的处理方法及装置，涉及计算机技术领域，能有效提高诸如机器学习等数据处理工具的通用性。所述针对输入数据的处理方法包括：获取数据输入配置信息，其中，所述数据输入配置信息中包括对二进制字节流进行处理操作的操作标识集，其中，所述操作标识集包括读操作标识、反序列化操作标识和类型转换操作标识；解析操作标识集，执行与解析的操作标识集对应的操作，以从本地或远程存储介质读取二进制字节流，对读取的二进制字节流执行预设的反序列化操作以得到源数据结构或对象，并对源数据结构或对象执行类型转换操作以得到目标数据结构或对象。本发明可适用于应用异构数据的场景。
针对输入数据输出处理方法装置

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN201711381582.2有效
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]生成机器学习样本的组合特征的方法及系统-CN201710898898.2有效
发明人：戴文渊;杨强;陈雨强;张舒羽;栾淑君;孙迪 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统。所述方法包括：(A)获取能够进行组合的单位特征；(B)向用户提供用于设置特征组合配置项的图形界面，其中，所述特征组合配置项用于限定如何在单位特征之间进行特征组合；(C)接收用户为了设置特征组合配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的特征组合配置项；以及(D)基于获取的特征组合配置项对单位特征之中的待组合特征进行组合，以生成机器学习样本的组合特征。根据所述方法及系统，用户只需通过交互界面来设置用于限定如何进行特征组合的相关配置项，即可实现自动特征组合，既提升了用户体验，也提升了机器学习模型的效果。
生成机器学习样本组合特征方法系统

[发明专利]神经网络训练方法和装置及命名实体识别方法和装置-CN201811357670.3在审
发明人：赵汉光;王珵;戴文渊;陈雨强 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：一种神经网络训练方法和装置及命名实体识别方法和装置。一种用于命名实体识别的神经网络的训练方法，其中，神经网络包括预训练的文本转换层、空洞卷积层、局部注意力机制层和分类层，所述训练方法包括：获取训练文本及其标注信息，其中，标注信息包括命名实体标注；将训练文本输入至文本转换层，得到文本转换层输出的字相关信息；将字相关信息输入至空洞卷积层，得到空洞卷积层的输出；将空洞卷积层的输出输入至局部注意力机制层，得到局部注意力机制层的输出；将局部注意力机制层的输出输入至分类层，得到分类层输出的命名实体信息；基于命名实体信息和相应的命名实体标注，计算神经网络的损失，并根据神经网络的损失对神经网络进行训练。
神经网络训练方法装置命名实体识别