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[发明专利]融合词性和依赖关系特征的事件因果关系检测方法-CN202310277972.4在审
发明人：魏建香;陈宇行 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合词性和依赖关系特征的事件因果关系检测方法，将因果关系检测任务转化为短文本级别的序列标注任务并利用预训练的RoBERTa模型生成初步的词嵌入向量，在词嵌入向量中加入词性特征以增强单词的特征表示；将带有因果关系的事件文本转化为依赖有向图的表示，单词间的依赖关系作为依赖有向图的边缘特征；改进边缘特征图注意力网络模型和学习过程；将融合了词性特征的词嵌入向量和图嵌入向量合并后纳入到线性层和条件随机场中，得到最终的因果关系检测结果。本发明在事件因果关系检测任务中融入了词性与依赖关系特征，增强了事件因果关系检测任务中因果句的语义表示。
融合词性依赖关系特征事件因果关系检测方法

[发明专利]基于特征关系的局部可解释方法-CN202310978031.3有效
发明人：练智超;陈洲源;周宏拓 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征关系的局部可解释方法，属于深度学习可解释领域。包括获得输入样本的超像素分割结果；对超像素进行遮蔽与组合遮蔽，获取特征间的关联大小；随机选择超像素块进行遮蔽，生成扰动数据集并通过该数据集训练一个简单模型；通过简单模型获取特征块的贡献并结合特征间关联大小进行特征块选择本发明利用超像素遮蔽的方法，来获取特征间的关联大小，并结合特征本身的贡献大小，对深度学习模型进行解释，提高了解释的可信度，又降低了解释的随机性与敏感性。
基于特征关系局部可解释方法

[发明专利]基于特征线及拓扑关系的曲面特征类型识别方法-CN201310712171.2有效
发明人：何坤金;陈正鸣;赵宗星;蒋俊锋;耿维忠;吴云燕;陈小中;王淋;李强;张莉军 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2013-12-20 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明给出了一种基于特征线及拓扑关系的曲面特征类型识别方法，该方法从特征线、曲率域凹凸区域及其拓扑位置关系判定曲面类型。首先，识别曲面区域特征线，包括边界线和内部关键特征线；其次，分析曲面区域的曲率特性，将其分割成曲率域曲面图；然后，在凹凸曲面区域间获取特征线；最后，构建特征线和曲率域曲面的拓扑结构，并由基于规则的方法和进化算法识别曲面特征类型该方法的主要特点是从边界线和曲面内的凹凸性判别特征大类、从特征线及拓扑位置关系识别对应的形状特征，避免了完全从几何形状上识别的困难。该发明应用于CAD模型的自由曲面特征识别中，能够满足产品模型的特征转换和外形上的设计需要，并为下游的分析加工等应用提供了有效的信息支持。
基于特征拓扑关系曲面类型识别方法

[发明专利]一种基于特征关系度量的手部特征融合认证方法-CN200510012016.5无效
发明人：李强;裘正定;孙冬梅;丁晓明 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2005-06-27 - 公布日： 2005-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于特征级融合算法的手部特征融合认证方法，利用人的手形、掌纹、指节纹等手部生物特征，对采集到的图像进行预处理、特征提取，通过关系运算算子得到特征关系度量，在这个度量的基础上实现特征级信息融合，再对融合后的特征进行分类识别得到最终身份认证的结果。本发明的有益效果在于：基于关系度量的特征级融合算法克服了特征空间不兼容、融合维数灾难等问题，避免了决策级融合丢失大量类别信息、不能从较低的层次分析不同模态信息的相关性的缺点；多种手部特征可由同一幅图像提取，解决了多模态生物特征融合的系统复杂度、成本、用户接受度、数据库管理等许多缺点，实现方案更具准确性、安全性和适用性。
一种基于特征关系度量融合认证方法

[发明专利]在线社交和专业网络及社区的关系与安全-CN201080041686.9有效
发明人：戴维·希尔 -专利权人：时控权有限公司
申请日： 2010-08-06 - 公布日： 2012-08-15 - 主分类号： H04L12/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于发展第一成员和第二成员之间的限定的现有在线关系的方法，所述现有在线关系由用于管理通信网络上第一成员和第二成员之间的网络交互的多个现有关系特征限定。所述方法包括：接收具有新关系特征的新在线关系使得所述新特征不同于所述现有关系特征，所述新关系特征为所述新关系的特征；将所述现有关系特征和所述新关系特征聚合为聚合关系特征，所述聚合关系特征为所述现有关系特征和所述新关系特征的组合，以便限定聚合关系；在储存器中将所述聚合关系特征储存为表示由所述关系特征限定的聚合关系的关系数据；并且存取所述关系数据以便确定是否允许根据所述聚合关系的相应的聚合关系特征中的至少一个由所述成员中的一个进行选定的网络交互，并且如果确定为允许，则促进所述成员之间的选定的网络交互；其中所述聚合关系的所述相应的聚合关系特征中的至少一个用于按照许可来限定网络交互类型、网络交互内容或网络交互格式中的至少一个。
在线社交专业网络社区关系安全

[发明专利]基于多特征多关系的图像检索方法-CN201610518278.7有效
发明人：汪萌;高欣健;刘奕群 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06F16/43 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征多关系的图像检索方法，其特征是按如下步骤进行的：1提取图像的颜色、纹理、形状和词袋特征；2将提取到的不同种类的特征融合成一个综合特征；3将综合特征输入卷积神经网络得到更好的特征表达；4对卷积神经网络得到的结果进行k均值聚类，将各个聚类的中心作为不同的关系神经元；5构建目标方程；6构建相似度方程；7利用BP算法对各个关系神经元进行迭代更新。
基于特征关系图像检索方法

[发明专利]基于实体特征的远程监督关系抽取方法-CN202110569055.4有效
发明人：朱新华;朱宇翔;温海旭 -专利权人：广东省环境权益交易所有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于实体特征的远程监督关系抽取方法，提出了实体引导增强特征网络，首先采用多级增强实体表示模块，在多头注意力机制下，设计实体引导注意力，从关键词和短语中提取关系特征。具体来说，实体对被视为查询序列，在多头注意力作用下，从目标句子中搜索最相关的单词和短语，其中，多级增强实体表示模块提取单词和短语层面的语义特征，并利用这些特征来增强头实体表示和尾实体表示；再将增强的两个实体表示拼接，输入到线性层中，以生成稳健的关系表示r，接下来，本发明使用语义融合层来整合多个语义表示，包括句子表示、两个增强实体表示和关系表示，生成最终健壮的句子向量。通过本发明可捕获可靠的关系特征，提高关系抽取效率。
基于实体特征远程监督关系抽取方法

[发明专利]基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法-CN202210343339.6在审
发明人：励雪巍;李玺;郑光聪;吉娜烨;于云龙;王健 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法。该方法包括如下步骤：获取用于训练关系增量场景图生成的、带有数据集标签的训练数据集，包含基子数据集和N个增量子数据集；使用预训练的目标检测器检测出训练数据集所有图像中的所有物体，选定关系检测器；在基子数据集上使用关系独立的训练方法训练关系检测器；在N个增量子数据集依次使用关系独立的训练方法配合特征适应器训练关系检测器；使用在第N个增量子数据集上训练好的关系检测器作为最终的关系检测器。本发明充分利用前序子任务的模型，并对各个关系进行独立建模，能够更好地适应关系增量场景图生成任务。
基于关系独立特征适应增量场景生成方法

[发明专利]一种风控特征血缘关系的确定方法及装置-CN202310059332.6在审
发明人：倪继昌;李俊永;李军;吴迪 -专利权人：厦门友微科技有限公司
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本文涉及风控特征领域，提供了一种风控特征血缘关系的确定方法及装置，风控特征包括风控的数据源及衍生特征，方法包括：对特征代码进行挖掘和清洗处理，得到风控特征之间的第一依赖关系，特征代码中反映风控特征间的引用关系；利用第一递归栈算法确定第一依赖关系中风控特征对应的事件步骤，建立风控特征与对应事件步骤之间的第二依赖关系；由第一依赖关系及第二依赖关系构成风控特征血缘关系。本文适用于多数据来源的复杂数据场景的全量血缘关系确定。
一种特征血缘关系确定方法装置

[发明专利]实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备-CN202010537884.X在审
发明人：刘知远;韩旭;戴翼;高天宇;林衍凯;李鹏;孙茂松;周杰 -专利权人：清华大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备。方法包括：获取目标文本和目标实体关系学习模型，目标实体关系学习模型基于目标实体关系集对应的原型特征集得到；调用目标实体关系学习模型获取目标文本的文本特征和各个目标实体关系分别对应的目标原型特征；基于文本特征和任一目标实体关系对应的目标原型特征，确定目标文本与任一目标实体关系的匹配度；基于目标文本与各个目标实体关系的匹配度，确定目标文本对应的实体关系。此种方式，原型特征集中的原型特征能够更加全面地代表实体关系，基于原型特征集得到的目标实体关系学习模型具有较好的实体关系学习效果，利用目标实体关系学习模型进行实体关系抽取的准确率较高。
实体关系抽取方法学习模型获取设备

[发明专利]关系型数据的标签清洗方法、装置、设备及存储介质-CN201911329468.4在审
发明人：黄移军 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种关系型数据的标签清洗方法、装置、设备及存储介质，通过从关系型数据库中提取目标关系型数据，计算关系型特征标签集的数据饱和度，将关系型特征标签集中数据饱和度小于饱和度阈值的关系型特征标签剔除；计算关系型特征标签集中的异常占比值，提取出异常占比值小于异常占比阈值的关系型特征标签；计算关系型特征标签集的信息量值，提取出信息量值大于信息量阈值的关系型特征标签；采用预设的决策树模型确定关系型特征标签集的重要性度量值，提取出重要性度量值大于重要性度量阈值的关系型特征标签；最后根据预设策略对生成的关系型特征标签进行整合处理；从而提高了对目标关系型数据进行标签筛选的准确性。
关系数据标签清洗方法装置设备存储介质

[发明专利]一种分层级联的数据处理方法及系统-CN201610089698.8在审
发明人：陈俊清;黄克捷;沈晓敏;徐琳玲 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2016-02-17 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：所述方法包括：接收来自不同应用的源数据，并对源数据进行处理，生成基础数据-属性关系表；获取预存的特征-属性关系，并根据基础数据-属性关系表以及基础数据中的实体字段，生成实体-特征关系表并进行存储；获取预存的模型-特征关系，并根据实体-特征关系表，生成实体-模型关系表并进行存储；获取预存的高级模型-模型关系，并根据实体-模型关系表，生成实体-高级模型关系表并进行存储；查找实体-高级模型关系表、实体-模型关系表、实体-特征关系表，分别得到符合高级模型标准、模型标准、特征标准的实体；通过关系矩阵计算，得到符合高级模型标准、模型标准、特征标准的基础数据。
一种分层级联数据处理方法系统

[发明专利]关系型数据库的实体间关系提取方法-CN202110295328.0在审
发明人：杨卫东 -专利权人：复旦大学;珠海复旦创新研究院
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种关系型数据库的实体间关系提取方法，用于从关系型数据库中自动构建RDF，包括以下步骤：步骤1，从关系型数据库中提取数据库关系模式特征，包括属性名称语法相近度特征、属性名称词集相近度特征、数据类型匹配特征和数据库关系特征；步骤2，构建关系型数据库中的交集特征与内容实例特征；步骤3，从已有IND的数据库中构建各特征，使用随机森林算法对各特征进行有监督的学习来训练相应的实体关系发现模型，获得各特征对新数据集进行处理时所占的权重；步骤4，通过实体关系发现模型分辨出关系型数据库中所有成立的IND(a1，a2)并自动生成数据库关系图；步骤5，根据数据库关系图依据预定转换规则进行实体间关系转换得到
关系数据库实体提取方法

[发明专利]针对云业务服务异常优化的大数据分析方法及AI分析系统-CN202211118619.3有效
发明人：张宾;陈翰卿 -专利权人：北京亿欧网盟科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种针对云业务服务异常优化的大数据分析方法及AI分析系统，通过从异常关系属性图中确定第一图关系特征以及目标页面运行节点的第二图关系特征，从事件联动关系图中确定目标云服务异常事件的第三图关系特征，并依据第一图关系特征、第二图关系特征、第三图关系特征以及目标云服务异常事件的先验异常大数据综合维度的图关系特征数据进行异常优化决策，由此通过多维度的图关系特征数据进行异常优化决策，可以提高异常优化决策信息的准确性
针对业务服务异常优化数据分析方法 ai 系统

[发明专利]一种识别视频中的事件的方法及系统-CN202111200475.1在审
发明人：杨华;赵洪田;林焕 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述方法包括：基于神经网络获取视频中各帧的静态特征；基于空间注意力机制网络获取各静态特征对应的空间交互关系特征；基于时域注意力机制网络获取空间交互关系特征集对应的时空交互关系特征；基于时空交互关系特征构建时空交互关系图，并通过图卷积神经网络获得时空交互关系图的特征；基于时空交互关系特征和时空交互关系图的特征识别视频中的事件。
一种识别视频中的事件方法系统

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