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[发明专利]样本查询方法、设备及存储介质-CN202310158962.9在审
发明人：郝怡然 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/245 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种样本查询方法、设备及存储介质。确定无标签的事件样本集合后，可提取事件样本集合中的多个事件样本的语义特征。根据该多个事件样本的语义特征以及标注有伪标签的事件样本的语义特征，可确定该多个事件样本各自的语义分数，并根据该多个事件样本各自的语义分数，从所述事件样本集合中，选择出目标事件样本。在这种实施方式中，可基于伪标签，实现完全无标签情况下的主动学习，无需预先获取样本的分类标签；同时，根据事件样本的语义分数筛选出不同类别中具有代表性的事件样本，可极大提升样本的有效性以及样本对总体的代表性，可减少需分析、打标的样本的数量，极大降低人力成本，并有利于提升模型训练效率。
样本查询方法设备存储介质

[发明专利]GCN模型的建立方法、装置、服务器及存储介质-CN201811234981.0在审
发明人：王慧龙;陈晨 -专利权人：武汉极意网络科技有限公司
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明从样本访问请求中提取样本事件相关的样本属性，再根据所述样本事件相关的样本属性、以及各样本属性与所述样本事件的关系生成样本图数据，然后获取所述样本事件对应的样本事件类型，并将各样本事件的样本事件类型与样本图数据进行对应，最后根据所述样本图数据及对应的样本事件类型对初始GCN模型进行训练，获得预设GCN模型，在建立预设GCN模型时不仅考虑属性，还考虑了各样本属性与样本事件的关系，能够提高识别准确率，增加了人工智能模型用户行为的难度
样本样本属性事件类型样本图存储介质预设服务器人工智能模型关系生成样本访问用户行为准确率

[发明专利]一种事件论元抽取方法、装置以及电子设备-CN202010203645.0在审
发明人：李法远;陈玉光;潘禄;刘远圳;韩翠云;施茜;黄佳艳 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件论元抽取方法、装置以及电子设备，涉及知识图谱技术领域。具体实现方案为：获取待抽取事件内容；基于已训练的事件论元抽取模型对待抽取事件内容进行论元抽取，得到待抽取事件内容的目标论元。用于对待抽取事件内容进行论元抽取的已训练的事件论元抽取模型，是基于第一训练事件样本以及第二训练事件样本训练得到，而且训练事件样本是在第一训练事件样本的基础上扩展得到，即对第一训练事件样本先进行数据增强得到新增样本，再根据新增样本得到第二训练事件样本，如此，可增加用于训练模型的训练事件样本，从而可提高通过训练事件样本训练得到的已训练的事件论元抽取模型的性能，从而提高论元抽取的准确性。
一种事件抽取方法装置以及电子设备

[发明专利]一种行为决策逻辑识别方法及系统-CN202210460361.9有效
发明人：赵华洋 -专利权人：杭州核新软件技术有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种行为决策逻辑识别方法及系统，该方法包括：获取用户的多个正样本和多个负样本，其中，正样本为用户在其上产生目标行为的对象的对象事件数据，负样本为用户未在其上产生目标行为的对象的对象事件数据，对象事件数据基于事件因子进行记录；确定多个目标事件因子；基于多个正样本和多个负样本，获取用户的事件因子偏好数据，事件因子偏好数据包括多个目标事件因子分别在多个正样本和多个负样本中的用户偏好属性；基于事件因子偏好数据，生成在事件因子偏好数据中支持多个正样本中的至少部分正样本的一个或多个簇，簇包括一个目标事件因子或多个目标事件因子组成的事件因子组合；基于一个或多个簇得到用户的一个或多个行为决策逻辑。
一种行为决策逻辑识别方法系统

[发明专利]生成事件转移图谱的方法及装置-CN201810195827.0有效
发明人：舒怡;曾祥辉;周冰洁 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2018-03-09 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成事件转移图谱的方法及装置，该方法包括获取同一领域的第一样本数据集合，利用事件提取模型提取该第一样本数据集合中每一条样本数据所包含的事件。将每一条样本数据所包含的事件，按照事件发生时间的先后顺序进行排序得到事件序列。然后，根据第一样本集合中每一条样本数据的事件序列，得到不同事件类型之间的事件转移图谱。该方法能够从样本数据中自动提取事件，并统计得到不同事件类型之间的转移关系，获得事件转移图谱。从而实现跨样本数据分析不同事件之间的关系，而且根据样本数据自动生成事件转移图谱的效率高。
生成事件转移图谱方法装置

[发明专利]基于支持向量机树的事件分类方法与装置-CN202111428718.7在审
发明人：李鹏飞 -专利权人：中电云数智科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于支持向量机树的事件分类方法与装置，该事件分类方法包括：利用自然语言预训练模型Bert对事件训练样本进行向量抽取，得到事件训练样本的表示向量，并利用Kmeans算法以及余弦相似度对所述事件训练样本的表示向量进行数据清洗，得到训练样本集合；根据所述训练样本集合训练得到支持向量机树；利用自然语言预训练模型Bert对待分类事件样本进行向量抽取，得到待分类事件样本的表示向量，并利用所述支持向量机树对所述待分类事件样本的表示向量进行分类得到待分类事件样本的分类结果本发明能提高事件分类的精度。
基于支持向量事件分类方法装置

[发明专利]用于实现事件转化概率预测的离线信息设置方法和装置-CN202010469556.0有效
发明人：李嘉晨;郭凯 -专利权人：贝壳找房(北京)科技有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：公开了一种用于实现事件转化概率预测的离线信息设置方法和装置。其中的方法包括：获取第一样本集中的多个第一事件转化概率预测样本各自对应的事件发生概率；对多个第一事件转化概率预测样本包含的各特征形成的特征空间进行压缩处理，获得多个第二事件转化概率预测样本，形成第二样本集；根据事件发生概率，从第二样本集中筛选出事件发生概率满足预定要求的第二事件转化概率预测样本；根据筛选出的第二事件转化概率预测样本，生成预测集；预测预测集中的各事件转化概率预测样本的事件转化概率，形成用于预测事件转化概率的离线信息本公开有利于快速便捷的生成用于预测事件转化概率的离线信息，进而有利于提高待预测样本进一步转化的概率。
用于实现事件转化概率预测离线信息设置方法装置

[发明专利]事件抽取、及其模型的训练方法，及其装置、设备和介质-CN202111572355.4在审
发明人：朱晓雨;李宝善;代旭东;陈志刚 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件抽取、及其模型的训练方法，及其装置、设备和介质，其中，事件抽取模型的训练方法包括：利用第一样本集中的目标样本文本对事件抽取模型进行第一训练，其中，事件抽取模型用于预测文本的事件分类；获取第一样本集中各目标样本文本对事件抽取模型的决策影响；基于决策影响从第一样本集中筛选出至少一个目标样本文本，以得到第二样本集；利用第二样本集中的目标样本文本对事件抽取模型进行第二训练，上述方案直接通过基于目标样本文本对事件抽取模型的决策影响，对目标文本样本进行降噪，能够节省事件抽取模型的训练成本。
事件抽取及其模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种核电数据标注工具-CN202210580341.5在审
发明人：何栓;程敏敏;李敏;郑明;杨森权 -专利权人：中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种核电数据标注工具，包括事件标注模块、时间标注模块和样本生成模块；所述事件标注模块，用于生成基于事件维度的事件样本的基本信息并发送样本生成模块；所述时间标注模块，用于生成基于时间维度的事件样本的基本信息并发送样本生成模块；所述样本生成模块，用于接收所述事件样本的基本信息；以及用于根据所述事件样本的基本信息，从核电数据库中采集相应数据并生成对应的样本。本发明的核电数据标注工具，通过事件标注模块、时间标注模块以及样本生成模块的配合，工程人员可直观、准确的选择需要做成样本的测点、时间、事件信息，可有效提高核电数据的标注效率。
一种核电数据标注工具

[发明专利]基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统-CN202310337487.1有效
发明人：万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统，该方法包括：根据各样本事件类型与论元角色之间的关系，构建三元组关联关系；根据标注语料中各事件记录信息中的词语和三元组关联关系，构建样本双向事件完全图；分别构建各样本文档的邻接矩阵，根据样本双向事件完全图对各邻接矩阵进行标识填充，得到样本邻接矩阵；根据各样本邻接矩阵和各样本文档，对事件联合抽取模型进行训练；将待抽取文档输入收敛后的事件联合抽取模型进行事件抽取，得到事件信息。本发明基于各样本邻接矩阵和各样本文档对事件联合抽取模型进行训练，使得收敛后的事件联合抽取模型能有效地抽取到待抽取文档中的事件信息，提高了事件抽取的准确性。
基于双向事件完全文档联合抽取方法系统

[发明专利]进样装置的控制方法、相关装置及计算机可读存储介质-CN202110474907.1在审
发明人：候鹏飞 -专利权人：深圳市帝迈生物技术有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01N35/10 文献下载
摘要：该进样装置用于响应至少两个样本分析装置的样本提供/样本归还请求事件，该控制方法包括：对已获取的所有请求事件进行排序；若排序后的第一个请求事件为样本提供/样本归还请求事件、且所述所有请求事件中有至少两个样本提供/样本归还请求事件，确定所述进样装置的当前位置分别与所述至少两个样本提供/样本归还请求事件对应的至少两个样本分析装置的距离；执行距离较短者对应的样本提供/样本归还请求事件。
装置控制方法相关计算机可读存储介质

[发明专利]事件分类处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011484245.8在审
发明人：黄佳艳 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件分类处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域中的深度学习、知识图谱和自然语言处理技术领域。具体实现方案为：获取多个属于不同事件类型的样本事件集合，其中，每个样本事件集合包含多个属于相同事件类型的样本事件文本；获取每个样本事件文本对应的字符向量；对每个样本事件文本进行语义分析标注角色实体，获取与每个角色实体对应的词向量；将每个样本事件文本对应的字符向量，以及角色实体对应的词向量作为预设神经网络模型的输入信息，以及将每个样本事件所属的样本事件集合对应的事件类型作为所述神经网络模型的输出信息，进而训练所述神经网络模型进行事件分类
事件分类处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]计算机执行的事件风险评估的方法及装置-CN201910105245.3有效
发明人：李彬;张可尊 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种计算机执行的事件风险评估方法和装置。在上述方法中，首先采用自然语言处理模型，从内容文本库中提取多个样本事件，其中包括，识别第一样本事件及其对应的事件类型，并根据该事件类型，提取第一样本事件的第一事件要素；然后，在与第一样本事件相关联的知识图谱中，获取与所述第一事件要素相关联的第一关联要素；接着，根据所述事件类型，第一事件要素，以及第一关联要素，确定出第一样本事件的事件特征。基于多个样本事件中各个样本事件的事件特征，以及各个样本事件的标定风险值，可以训练得到GBDT模型。于是，可以利用该训练的GBDT模型，对待分析的第二事件的风险值进行评估，还可以对评估的风险值进行特征解释。
计算机执行事件风险评估方法装置

[发明专利]一种模型的处理方法、装置及设备-CN202310870923.1在审
发明人：周璟;刘京;金宏;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取应用于元学习的样本数据，样本数据中包括对应事件的特征、样本标签信息、对应事件所属的业务场景和支撑集，支撑集中包括多个不同的事件类别，以及每个事件类别对应的支撑样本数据；基于样本数据、支撑集中不同事件类别的支撑样本数据对应的注意力权重和支撑集中不同事件类别包含的支撑样本数据的数量，确定支撑集中不同事件类别对应的类别中心；获取该样本数据对应的查询集，查询集中包括基于多个不同的事件类别生成的新事件类别和每个新事件类别对应的查询样本数据；基于确定的类别中心、查询集和样本数据对风险识别模型进行模型训练。
一种模型处理方法装置设备

[发明专利]一种基于政务工单的突发事件检测方法-CN202210063986.1有效
发明人：郑文博;汤灏;包利安 -专利权人：北京零点远景网络科技有限公司;北京零点有数数据科技股份有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于政务工单的突发事件检测方法，涉及人工智能算法技术领域。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括正样本和负样本，其中，正样本为带有突发事件的文本数据，负样本为带有非突发事件的文本数据；以正样本和负样本为输入，以所有突发事件的概率值为输出，对突发事件模型进行训练，获得训练好的突发事件模型。以此方式，可以提高对政务工单中突发事件识别的准确率。
一种基于政务突发事件检测方法

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