专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]医学文本实体标注方法和装置-CN202111267285.1有效
  • 秦晓宏;华宗楠 - 上海柯林布瑞信息技术有限公司
  • 2021-10-29 - 2022-02-11 - G06F40/284
  • 本发明提供了一种医学文本实体标注方法和装置,所述方法包括:得到已标注医学文本;在所述已标注医学文本中,确定所述每一已标注实体对应的中间部分表达式,并确定每一已标注实体对应的前面部分表达式和后面部分表达式;确定每一已标注实体对应的基于正则表达式的实体标注模板;对目标医学文本中所述第一预设数量的医学文本以外的医学文本进行实体标注。本发明实施例提供的医学文本实体标注方法,通过半监督的标注方法从预标注医学文本中提取了实体标注模板,实现了大批量医学文本的自动标注,并在提取实体标注模板时同时考虑了实体本身及其上下文的文本特性,从而提高了医学文本实体标注的准确率
  • 医学文本实体标注方法装置
  • [发明专利]一种医学知识表示的生成方法和装置-CN202111437609.1有效
  • 王欣梅;李瑞瑞;李爽;赵伟 - 北京富通东方科技有限公司
  • 2021-11-30 - 2022-05-10 - G06F16/36
  • 本公开涉及一种医学知识表示的生成方法和装置,其中,方法包括:基于医学知识图谱数据集获取单步路径三元组集和头实体和尾实体的描述文本数据,基于实体的描述文本数据和单步路径三元组集,获取实体的初始描述信息存储在单步路径三元组集,获取每个单步路径三元组对应的多跳路径三元组集合,所有单步路径三元组和对应的多跳路径三元组进行合并为正样本集,对正样本集处理得到负样本集,将正样本集和负样本集输入神经网络进行训练获取医学知识表示学习模型由此,在融合实体描述文本信息的基础上添加多步关系路径信息,增加知识表示的语义信息。
  • 一种医学知识表示生成方法装置
  • [发明专利]文本的垃圾识别方法及系统-CN201310173127.9有效
  • 姜贵彬 - 微梦创科网络科技(中国)有限公司
  • 2013-05-10 - 2013-09-18 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种短文本的垃圾识别方法及系统,所述方法包括:对网站平台上设定时间段内出现的短文本,分别计算各短文本的词语特征向量;根据各短文本的词语特征向量,对所述设定时间段内出现的短文本进行集合划分;其中,被划分到同一集合中的短文本被判定为内容相似;统计每个集合中的短文本的数量,将短文本的数量超过设定阈值的集合进行垃圾标识。由于对于内容相似的短文本统计数量后,若数量超过设定阈值,则进行垃圾标识;这种处理方式不用依赖通过训练、学习后得到的垃圾文本和非垃圾文本,可以实时地对短文本进行垃圾识别,提高了短文本的内容的垃圾识别及时性
  • 文本垃圾识别方法系统
  • [发明专利]一种网络霸凌的检测方法及系统-CN201910992761.2有效
  • 李博涵;张安曼;万朔;王文幻;王学良;李雪 - 南京航空航天大学
  • 2019-10-18 - 2022-05-17 - G06F16/951
  • 该检测方法包括:获取待检测的数据集;所述待检测的数据集包括多个用户的多个句子文本;采用基于双向循环神经网络的分类模型对所述待检测的数据集进行分类,得到每个所述句子文本属于网络霸凌的概率;获取属于网络霸凌的概率大于设定概率的句子文本,得到第一句子文本;获取所述第一句子文本中每个所述句子文本的注意力值和每个用户的注意力值;根据所述第一句子文本中每个所述句子文本的注意力值和每个用户的注意力值,检测每个所述句子文本是否存在网络霸凌情况本发明在文本分类和识别效果上表现良好,准确率高且损失率低。
  • 一种网络检测方法系统
  • [发明专利]品牌定位方法和系统-CN201911323374.6有效
  • 杜亚楠;袁敏;孙江洁;高健;智丽萍;刘国旗 - 安徽医科大学
  • 2019-12-20 - 2023-06-09 - G06F40/284
  • 本发明首先获取待定位的品牌文本数据和处于同一竞争空间的品牌文本,并对待定位的品牌文本数据和处于同一竞争空间的品牌文本进行预处理,待定位的品牌文本数据包括品牌发布的文本数据和用户生成的文本数据;再基于预处理后的待定位的品牌文本数据获取品牌感知差值;基于处于同一竞争空间的品牌文本和待定位的品牌文本数据获取待定位的品牌在竞争空间中的相对位置;最后基于品牌感知差值和待定位的品牌在竞争空间中的相对位置获取待定位的品牌的品牌定位。
  • 品牌定位方法系统

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