“语义关系图”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3990975个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种WordNet到Neo4J的映射方法、语义检测方法及语义计算扩展接口生成方法-CN201910477451.7有效
发明人：王铁鑫;李文心;曹静雯;杨志斌;周勇;陶传奇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种WordNet到Neo4J的映射方法、语义检测方法及语义计算扩展接口生成方法，包括：提取同义词集合有效信息，并将其映射到Neo4J中的同义词集结点上；采用广度优先算法遍历每个以特定关系相关连的两个同义词集结点本发明采用基于WordNet语义关系网络实现了高效的语义计算，语义计算的实现上浮到了基于Cyper语言层，表达更加直观，使得语义计算可视化，并且映射到Neo4j的图结构，处理数据的速度更快；Neo4j的图结构的优化使得语义检测算法的实现过程中的查询从空间复杂度
一种 wordnet neo4j 映射方法语义检测计算扩展接口生成

[发明专利]复合名词的解释方法、装置及电子设备-CN202210170360.0有效
发明人：刘俊涛;王宗宇;谢睿;许慧敏;张福宝;武威;刘井平;肖仰华 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种复合名词的解释方法、装置及电子设备，该方法包括：基于不同角度生成表征目标复合名词的语义的多个语义特征向量；拼接多个语义特征向量在目标向量空间的各映射结果，得到多角度语义特征向量；基于多角度语义特征向量，确定目标复合名词中第一名词与第二名词的语义关系；在语义关系正确表征第一名词和第二名词语义之间的关联的情况下，将语义关系确定为目标复合名词的释义。本申请实施例从多角度考虑，提升了多角度语义特征向量的准确率，进而提升了语义关系的准确率。
复合名词解释方法装置电子设备

[发明专利]语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110287327.1在审
发明人：刘志煌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及大数据以及云技术领域。该方法包括：获取待处理文本；对待处理文本进行上下文分析，得到待处理文本中包含的语法关系序列；将语法关系序列与特定语义关系的类序列规则库进行匹配，基于匹配结果，确定待处理文本是否包含特定语义关系；其中，类序列规则库中包括特定语义关系对应的语法关系序列规则，语法关系序列规则是通过对包含特定语义关系的多个样本文本进行语法关系的类序列规则挖掘得到的。在本申请实施例中，由于语法关系序列规则是对进行语法关系的类序列规则挖掘得到的，此时不依赖于规则和制定模式，提高了模型识别语义关系的泛化能力，具备良好的可操作性。
语义关系识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于关系编码和层次注意力机制的图像段落描述方法-CN202111541714.X有效
发明人：李睿凡;刘云;石祎晖;冯方向;马占宇;王小捷 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系编码和层次注意力机制的图像段落描述方法，方法模型由关系编码模块和层次注意解码模块组成。关系编码模块通过两个编码器捕获编码空间关系信息和语义关系信息，其中语义关系编码时通过训练有监督的语义分类器来学习语义关系的先验知识。层次注意解码模块的层次注意力使用带有关系门和视觉门的层次注意力来动态的融合关系信息和物体区域特征，关系门用于在空间关系信息和语义关系信息之间切换，视觉门用于决定是否嵌入使用视觉信息，模型采用从粗粒度区域到细粒度的空间和语义关系的策略在段落生成过程中融合视觉信息
一种基于关系编码层次注意力机制图像段落描述方法

[发明专利]一种优化搜索结果的方法和装置-CN201110035726.5无效
发明人：殷庆轩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2011-02-10 - 公布日： 2012-08-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种优化搜索结果的方法和装置，其中方法包括：将用户输入的当前搜索词query与相邻的上一query进行上下文比对，确定所述当前query与所述上一query的语义关系，其中所述语义关系包括以下所列的任一种：相同关系、同义关系、扩展关系、省略关系、相关关系和无关关系；根据确定的语义关系，对当前query的搜索结果执行与所述确定的语义关系相对应的调整策略。
一种优化搜索结果方法装置

[发明专利]关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置-CN202310045254.4有效
发明人：马志辉;李翔;刘坤;王强;顾士业;王程珺;刘艺;杨国利;郑奇斌 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本公开关于一种关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法通过基于待处理数据源生成初始映射文件以及初始语义本体文件；待处理数据源中包含关系型数据；响应于用户对初始映射文件的语义定义操作，按照指定映射格式，生成目标映射文件；语义定义操作用于将初始映射文件中的关系型数据的相关信息定义为语义信息；按照指定语义格式，从目标映射文件中提取关系型数据的目标语义信息并添加至初始语义本体文件中，以生成目标语义本体文件这样，由于目标映射文件中已经包含了经过语义定义操作后的语义信息，只需用户的一次输入即可同步得到目标映射文件以及目标语义本体文件，提高了映射与语义本体的生成效率。
关系数据映射语义本体同步生成方法装置

[发明专利]一种自然语言句子的语义关系树的构造和比较方法-CN200810243607.7无效
发明人：周国栋;钱培德;朱巧明;李培峰;李军辉;孔芳;王红玲;钱龙华 -专利权人：苏州大学
申请日： 2008-12-10 - 公布日： 2009-06-03 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种自然语言句子的语义关系树的构造方法，其特征在于，对于句子中待建立语义关系树的两个实体，首先构建最短路径包含树；如果两实体之间的结构类型不是谓词结构，则最短路径包含树即为所需的语义关系树；如果两实体之间的结构类型是谓词链接结构，则扩展与谓词相关的上下文信息，得到上下文相关的路径包含树，作为语义关系树。本发明的方法获得的语义关系树，既能涵盖关键的结构化句法信息，又能减少不必要的噪音，能在基本不影响关系抽取速度的前提下，提高关系抽取的性能；采用该语义关系树进行比较，结果更具有普遍性。
一种自然语言句子语义关系构造比较方法

[发明专利]一种融合实体类型表征与关系表征的关系抽取方法-CN202211037489.0在审
发明人：刘峤;徐远扬;骆妲;赵海睿;甘洋镭;侯睿;代婷婷;佟飘 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合实体类型表征与关系表征的关系抽取方法，属于关系抽取技术领域。本发明设计文本‑主客体弱相关语义表征机制，通过引入实体类型信息替换实体词意信息，进而降低抽取模型对主体‑客体语义关联的依赖；在上述基础上，本发明进一步建模实体关系的抽象语义信息，并与包含主客体类型信息的上下文语义表征进行融合，生成实体关系的语义映射，获得主体‑关系‑客体三元组更准确的预测效果。
一种融合实体类型表征关系抽取方法

[发明专利]一种半自动的知识图谱构建方法-CN201811324969.9有效
发明人：杨红飞 -专利权人：杭州费尔斯通科技有限公司
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种半自动的知识图谱构建方法，现有的关系抽取方法大都依赖于预先确定好的关系类型体系，这一过程是复杂的而且时间周期很长，本发明基于依存分析，针对多个中文句式进行了针对性处理，结合了语义词典，在输出开放关系的同时，对关系中的词语进行语义标注，并对未登录词的语义进行基于统计的推断，对大量语料上进行的语义关系模式进行统计聚类，形成关系类型体系，在这一过程中，大部分环节是自动进行的，其中可以对未登录词的语义标注和关系聚类结果进行人工检查；与现有的开放关系抽取方法相比，本发明进行了优化和扩展，开放关系的抽取和语义关系类型的形成相互补益，提高了两者的准确率。
一种半自动知识图谱构建方法

[发明专利]一种结合规则和路径的知识图谱组合表示学习方法-CN201910185467.0有效
发明人：牛广林;李波;张永飞;李晶阳 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合规则和路径的知识图谱组合表示学习方法，首先从知识图谱中抽取逻辑规则，并对逻辑规则进行编码表示；然后基于编码表示的规则，完成关系路径中的关系语义组合操作和建立关系对之间的语义关联；最后结合三元组、实体间的关系路径向量表示和关系向量间的语义关联约束，联合构建能量方程，并得到最小化评价函数。本发明公开了一种结合规则和路径的知识图谱组合表示学习方法，不仅提高了对关系表示的准确性，而且利用规则建立关系之间的语义关联，并对具有语义关联的关系的向量表示进行约束，在关系的向量表示中增加更多语义信息，提高对关系的向量表示的精度。
一种结合规则路径知识图谱组合表示学习方法

[发明专利]基于语义共现模型的概念关系标签抽取方法-CN201210125772.9有效
发明人：张辉;赵元浩;胡红萍;马永星 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2012-04-25 - 公布日： 2012-10-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义共现模型的概念关系标签抽取方法，包括在基于语义共现模型的关系标签抽取过程中，通过带偏移量的倒排搜索获取概念关系对共现上下文语段；结合浅层句法分析和加权词窗过滤得到候选关系标签；经过语义相关性聚类后选取权重最大的类簇标签作为概念关系标签采用本发明所提供的基于语义共现模型的概念关系标签抽取方法，提高了概念关系抽取的准确率和召回率，并且实现了在海量概念间稀疏语义关系概念关系标签的自动化抽取，提高了概念标签抽取质量。
基于语义模型概念关系标签抽取方法

[发明专利]一种基于最大区域网格的语义数据存储与检索的方法及装置-CN202010889901.6在审
发明人：李彭伟;李亚钊;冯燕来;李子;欧阳慈;阚凌志;李文强;陈娜;卢丹;周兆昕 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于最大区域网格的语义数据存储与检索的方法及装置，涉及数据库技术领域，能够提升基于语义的查询效率。本发明包括：从待处理的语义数据中提取语义实体，并对语义实体进行数据编码，得到语义图；利用所得到的语义图进行最大网格搜索挖掘，获取包含最大连通网格的实体顶点的集合，并根据所述集合得到最大连通网格的索引；对最大区域网格内的实体顶点进行聚类处理，其中，聚类结果中包括：构建簇间关系表、簇描述表和簇中心顶点表；利用所述聚类结果，处理检索请求。本发明适用于语义数据查询。
一种基于最大区域网格语义数据存储检索方法装置

[发明专利]基于规则知识增强的数据关系抽取方法及相关装置-CN202210841108.8在审
发明人：陈洪辉;王梦如;江苗;蔡飞;舒振;郑建明;邵太华;张鑫;宋城宇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供一种基于规则知识增强的数据关系抽取方法及相关装置；该法包括：根据实例的头实体和尾实体的结构化知识图谱，确定头实体类型集和尾实体类型集，并输入图神经网络编码器，基于实例的关系得到对应的头实体原型和尾实体原型；从各实例的非结构化知识文本中确定关系描述，将该实例和该关系描述输入至文本编码器，得到实例表示和关系描述表示；通过将实例表示和关系描述表示相互作用得到上下文语义和上下文语义原型；分别构建头实体、尾实体类型和上下文语义属于关系的概率关系，据此确定交叉熵损失函数、实例级对比学习损失函数和类别级对比学习损失函数；将三者进行结合得到目标函数，并用于以对待抽取的数据集进行数据关系抽取。
基于规则知识增强数据关系抽取方法相关装置

[发明专利]自然语言查询智能变电站SCD文件的方法及系统-CN202111496011.X在审
发明人：杨立;周青媛;杨娟;袁兆祥;韩柳;吴聪颖;宋元斌;吴冰;张文军;时云洪;银涛;杨道锦;刘羽峰;闫培丽;肖智宏;冯腾;刘文轩;曹金浩;谢小鹏;晁岱峰;艾青;王辉;刘伟军;黄江倩 -专利权人：中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司;国网经济技术研究院有限公司;上海交通大学;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明提供了一种自然语言查询智能变电站二次系统SCD文件的方法及系统，包括：将SCD文件导入图数据库；获取输入图数据库的自然语言查询语句，经过知识图谱修正得到建议问句，在所述建议问句中补充省略属性，将专业术语同义词替换为标准参考词；对经过修正的所述自然语言查询语句进行多关系语义信息提取，得到的多关系语义信息表示为语义三元组，将语义三元组转化为Cypher代码段，利用组装模板将Cypher代码段拼装成Cypher查询语句；利用Cypher查询语句在所述图数据库查询相应SCD文件中的内容。
自然语言查询智能变电站 scd 文件方法系统

[发明专利]基于语义引导的多层结构的半监督节点分类方法-CN202211569271.X在审
发明人：钱有程 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义引导的多层结构的半监督节点分类方法，属于半监督节点分类技术领域。该方法包括：建立具有语义引导的局部层次的图结构和具有节点长范围依赖关系的全局层次的结构模型。在局部层次的图结构学习中，自适应的融合拓扑和节点语义相似性图结构，利用图卷积网络进行多层聚合学习节点的局部嵌入；在全局层次的结构学习中，基于轻量级的变换器编码器网络学习节点对之间的长范围依赖关系，获得节点的综合表示本发明中基于语义引导的分层结构的半监督节点分类方法能够在基准数据集上兼顾分类的性能和复杂度的简约。
基于语义引导多层结构监督节点分类方法