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- [发明专利]人工智能增强数据采样-CN202211579137.8在审
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李明;凯瑟琳·赵
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华为技术有限公司
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2019-06-26
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2023-04-28
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H04L41/16
- 监测网络内数据通信设备的运行特征包括：在第一采样间隔内以细粒度采样率对所述数据通信设备的运行特征进行采样，以产生所述数据通信设备的所述运行特征的细粒度样本；使用所述数据通信设备的所述运行特征的所述细粒度样本、所述细粒度采样率和小于所述细粒度采样率的粗粒度采样率来训练机器学习算法；在第二采样间隔内以所述粗粒度采样率对所述数据通信设备的所述运行特征进行采样，以产生所述数据通信设备的所述运行特征的粗粒度样本；使用所述机器学习算法来处理所述数据通信设备的所述运行特征的所述粗粒度样本，以产生所述数据通信设备的所述运行特征的高精度样本。
- 人工智能增强数据采样
- [发明专利]一种基于多源聚合神经网络的知识图谱补全方法-CN202211602937.7在审
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胡敏;李超;黄宏程
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重庆邮电大学
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2022-12-13
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2023-04-28
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G06F16/36
- 本发明涉及一种基于多源聚合神经网络的知识图谱补全方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1：对头实体和尾实体进行特征提取，利用卷积传播网络进行多次迭代，获取实体的上下文语义特征；S2：利用随机游走的方法构建从头实体到尾实体的关系路径，采用双向门口循环单元网络BiGRU，提取实体对之间的每个关系路径的语义特征；S3：利用注意力聚合方案，根据实体的上下文语义特征将给定实体对的不同关系路径语义向量进行有效聚合，得到实体对最终的关系路径特征；将上下文语义特征和最终的关系路径特征进行融合，利用softmax函数推断给定实体间可能存在的关系，完成知识图谱补全。本发明提高了特征学习能力。
- 一种基于聚合神经网络知识图谱方法
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