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[发明专利]企业全称与简称匹配方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811416724.9在审
发明人：张依;汪伟;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本申请涉及大数据技术领域，提供了一种企业全称与简称匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对包含待识别简称的文本进行简称识别处理，获得备选简称集合，获取备选简称集合中各备选简称在预设文本库中的词频，根据各备选简称的词频，确定目标简称，遍历预设缩写简称库，获取与目标简称匹配的缩写简称，获取与缩写简称对应的企业全称，当查找到目标简称与企业全称共现的文本时，确定企业全称与目标简称匹配成功。一方面通过对识别的简称进行筛选，提高了在简称识别阶段的数据准确性，另一方面在获取与目标简称对应的企业全称后，通过确认目标简称与对应的企业全称是否共现于同一文本，确认是否匹配成功，提高了匹配结果的精确度。
备选匹配词频计算机设备存储介质匹配成功文本预设集合数据准确性匹配结果大数据文本库遍历筛选申请

[发明专利]生成简称、校验电子金融业务合法性的方法及装置-CN201710079329.5在审
发明人：郭亚 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2017-02-14 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06Q20/42 文献下载
摘要：本申请提供一种生成简称、校验电子金融业务合法性的方法及装置。所述生成简称的方法可以包括：根据全称样本和所述全称样本的简称对原始简称模型进行训练，得到已训练的简称模型；将目标全称的每个字符分别转换为对应的向量，得到目标全称对应的目标向量矩阵；将所述目标向量矩阵作为入参输入所述已训练的简称模型，经过所述已训练的简称模型输出所述目标全称中每个字符的简称概率值；根据所述简称概率值确定所述目标全称的简称。本申请通过已训练的简称模型可以批量为全称自动生成对应的简称，以便后续根据简称进行电子金融业务合法性的校验等应用。
电子金融业务校验合法性矩阵目标向量样本自动生成概率向量申请输出转换应用

[发明专利]数值控制装置-CN202011239223.5在审
发明人：志村和也 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明提供一种数值控制装置，其能够没有关键词地输入功能简称。数值控制装置具备：键输入缓冲区存储部，其存储键输入的字符；功能简称存储部，其存储功能简称以及该功能简称与程序用代码的对应关系；功能简称候选显示部，其根据存储在键输入缓冲区存储部中的字符和存储在功能简称存储部中的功能简称一致的字符数，搜索功能简称候选；功能简称字符串补充部，其在键输入的字符是功能简称候选的一部分，并且功能简称候选为1个的情况下，补充功能简称候选中尚未键输入的字符，并返回到键输入缓冲区存储部；以及功能简称代码转换部，其在进行了补充的基础上，根据对应关系将表示返回到键输入缓冲区存储部的功能简称候选的字符串转换为程序用代码。
数值控制装置

[发明专利]一种从Web网页中获取汉语简称的方法-CN201110253121.3在审
发明人：王石;丁远钧;符建辉;王卫民 -专利权人：镇江诺尼基智能技术有限公司
申请日： 2011-08-31 - 公布日： 2013-03-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种从Web网页中获取汉语简称的方法，包括输入已知全称，选择查询模式来构造查询项，提交查询项到Google中获取锚文本，再从锚文本中获取全简称语料，最后利用提取算法提取候选简称，并利用优先级综合函数对候选简称进行排序；其中涉及的查询模式有三种，对应的提取简称的提取算法有两种。本发明还定义了全简称关系的约束，包括一组约束公理和一组约束函数，其中约束公理定性地表示全称和简称之间的约束，约束函数集定量地表示了全称和简称之间的约束，并基于全简称约束提出了一种全简称的分类方法。本发明还定义了全简称关系图，提出了一种基于全简称关系图和全简称关系约束的联合验证方法。
一种 web 网页获取汉语简称方法

[发明专利]一种基于机器学习的企业简称生成方法及模型-CN201911035061.0在审
发明人：王健;田伟利 -专利权人：北京中数智汇科技股份有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的企业简称生成方法及模型，该方法包括：获取企业名称样本数据；确定每条企业名称样本数据的简称属性集合，将简称属性集合中的简称属性作为输入向量，输入到时间递归神经网络模型中进行训练，直至所述时间递归神经网络模型输出的企业简称符合预设标准。本发明提供的技术方案，通过获取企业名称样本数据，确定每条企业名称样本数据的简称属性集合，将简称属性集合中的简称属性作为输入向量，输入到时间递归神经网络模型中进行训练，直至所述时间递归神经网络模型输出的企业简称符合预设标准，从而实现了企业简称的自动生成，为借助企业简称对企业进行快速定位和关键信息抽取奠定了基础，用户体验度好、满意度高。
递归神经网络属性集合样本数据输入向量预设标准用户体验度关键信息基于机器快速定位自动生成输出满意度抽取学习

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110563612.1在审
发明人：铁瑞雪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取目标数据集，所述目标数据集包括目标全称数据及所述目标全称数据对应的M个简称数据，M为正整数；识别所述M个简称数据的数据类型，所述数据类型包含可疑类型，所述可疑类型的简称数据是指无法表示所述目标全称数据语义的简称数据；若所述M个简称数据中存在数据类型为可疑类型的简称数据，则对所述目标全称数据进行数据解析，生成新的简称数据；在所述目标数据集中，将所述M个简称数据中数据类型为可疑类型的简称数据替换为所述新的简称数据，可提升对数据清洗的有效性。
数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]公司有效简称的提取方法、设备和存储介质-CN202110764749.3有效
发明人：刘帅;刘斌 -专利权人：企查查科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明揭示了一种公司有效简称的提取方法、设备和存储介质，所述方法包括：使用预先训练好的实体识别模型，对待处理公司的公司全称进行实体识别，得到多个不同类型的有效实体；根据所述有效实体，使用预设提取规则从所述有效实体中提取所述待处理公司的公司简称；根据搜索引擎的搜索日志，剔除所述待处理公司的公司简称中不符合预设条件的公司简称，得到所述待处理公司的有效简称。与现有技术相比，本发明的公司有效简称的提取方法，通过事先训练好的实体识别模型和预设提取规则，可以高效的将各公司的候选简称提取出来，然后通过搜索引擎的搜索日志，剔除候选简称中的无效简称，准确地提取各公司的有效简称
公司有效简称提取方法设备存储介质

[发明专利]一种企业简称提取方法、系统、设备及介质-CN202211371932.8在审
发明人：赵丽娜;曾思亮;邹水林 -专利权人：企知道网络技术有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请涉及一种企业简称提取方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：通过分词器根据预置的分词规则将待缩写企业全称划分并标注为若干个特征语素；根据特征语素通过预置的缩写模型对待缩写企业全称进行缩写得出若干个备选企业简称；通过用户习惯模型对若干个备选企业简称进行评级，选取评级最高的备选企业简称作为待缩写企业全称的有效企业简称；在得出备选企业简称后，还将对多个备选企业简称进行合法性校验与搜索关键词匹配，对得到的备选企业简称进行筛选本申请通过分词器与缩写模型将企业全称进行缩写，再通过分析用户习惯，选取与用户用词习惯最贴合的企业简称，完成了对企业全称的有效缩写，且生成的企业简称满足用户使用习惯。
一种企业简称提取方法系统设备介质

[发明专利]一种实体的简称生成方法及装置-CN201710212978.8有效
发明人：刘华杰;周寅;封令爽;盛丽晔 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2017-04-01 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种实体的简称生成方法及装置，涉及计算机信息系统深度学习技术领域。生成用于表示词语在预先设置的语料库中出现频率的词频编码和用于表示词语属性的词性标注信息；根据进行词语加工预处理后的词语、词频编码和词性标注信息，通过预先训练的第一深度学习模型和第二深度学习模型，分别生成第一初始简称和第二初始简称；根据预先设置的校验纠正规则，对第一初始简称和第二初始简称进行校验纠正处理，分别生成第一简称结果和第二简称结果；对第一简称结果和第二简称结果进行比较，并根据比较结果生成实体全名称数据的最终简称。
一种实体简称生成方法装置

[发明专利]一种基于网站首页信息获取组织机构名简称的方法及系统-CN201610424303.5在审
发明人：李晓东;张俊玲;耿光刚;延志伟;陈勇 -专利权人：中国互联网络信息中心
申请日： 2016-06-15 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网站首页信息获取组织机构名简称的方法及系统。该方法利用的是组织机构网站首页信息进行简称获取，能够有针对性的、高效的获取到相关组织机构的惯用简称；能够在不使用锚文本信息的情况下获取到组织机构名的简称，是对使用锚文本确定机构名简称的方法的补充；并且能够计算简称和全称之间的相似度，在简称获取方面有较高的准确率。
一种基于网站首页信息获取组织机构简称方法系统

[发明专利]一种接收设备及其方法-CN201780093520.3有效
发明人：本特·林多夫;柴塔尼亚·图木拉;王能;胡文权;约翰·乌登 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于无线通信系统(500)的接收设备(100)，所述接收设备(100)用于：监控与控制信道(control channel，简称CCH)相关联的参考信号(reference signal，简称RS)，其中所述控制信道(control channel，简称CCH)与服务波束链路相关联；根据所述参考信号(reference signal，简称RS)确定信道质量测量(channel qualitymeasure，简称CHQM)；基于所述信道质量测量(channel quality measure，简称CHQM)和所述控制信道(control channel，简称CCH)的配置，声明所述服务波束链路的波束链路故障
一种接收设备及其方法

[发明专利]一种基于文本规则的公司简称识别方法及系统-CN201710486058.5有效
发明人：吴远辉 -专利权人：广州市万隆证券咨询顾问有限公司
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本规则的公司简称识别方法及系统，方法包括：根据需要识别的公司全称，通过对应的上市公司公告文本进行简称抽取，得到待检测简称，并对待检测简称进行有效性分析；根据需要识别的公司全称，通过网络搜索进行简称识别本发明通过公告文本挖掘和网络搜索规则相结合的方式进行简称识别，从而在保证中文公司简称准确率的同时，大大提高了查全率，有效提升识别效果。本发明可广泛应用于识别领域中。
一种基于文本规则公司简称识别方法系统

[发明专利]识别企业名称的方法及装置-CN201710929250.7有效
发明人：房平会;李德彦;徐龙 -专利权人：北京神州泰岳软件股份有限公司
申请日： 2017-10-09 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种识别企业名称的方法，包括以下步骤：获取待识别文本中的歧义简称，所述歧义简称由包括歧义词典的分词器从所述待识别文本中切分出，所述歧义词典中包括至少一个存在歧义的企业简称；从预设的企业信息库中获取与所述歧义简称匹配的企业简称，以及与所述企业简称关联的企业信息；识别所述待识别文本中是否存在所述企业信息；如果不存在所述企业信息，则识别所述歧义简称不是企业名称。采用上述技术方案中方法，可以准确识别出文本中的存在歧义的企业简称是不是企业名称，从而提高计算机识别文本中企业名称的准确率。
识别企业名称方法装置

[发明专利]公司简称自动对应公司全称的方法、设备和存储介质-CN201911233826.1有效
发明人：郑文裕;钟晓超;龚朝辉 -专利权人：企查查科技股份有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明揭示了一种公司简称自动对应公司全称的方法、设备和存储介质，所述方法包括：获取公司简称，通过所述公司简称，检索出相关的候选公司全称；将每个所述候选公司全称分割为多个词，并将分割后的各个词与所述公司简称比对，计算所有候选公司全称的匹配度，选出最高匹配度；若所述最高匹配度大于或等于设定阈值，选取所述最高匹配度对应的候选公司全称与所述公司简称进行对应。与现有技术相比，本发明的公司简称自动对应公司全称的方法，能够自动将文本或口语中出现的公司简称与公司全称进行对应，对应准确率高。同时，通过深度学习的方式，能够实现对大规模的公司简称进行识别，识别准确率高，且能够大大降低硬件成本，提高识别的效率。
公司简称自动对应全称方法设备存储介质

[发明专利]用于直接数字射频调制器的数字前端-CN201680088065.3有效
发明人：乌多·卡索斯;帕特里克·万德纳麦勒 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04B1/00 文献下载
摘要：本文涉及一种用于直接数字射频调制器(directdigitalradiofrequencymodulator，简称DDRM)的数字前端(digitalfrontend，简称DFE)(100)。所述DFE包括：上采样单元(101)，用于提供包括同相(in‑phase，简称I)和正交(quadrature，简称Q)信息(105)的上采样的4相数字基带(digitalbaseband，简称DBB)
用于直接数字射频调制器前端

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