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公开(公告)号：CN112069408B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010931994.4
申请日：2020-09-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/186 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种融合关系抽取的推荐系统及方法，属于内容推荐技术领域。所述系统中的物品特征构建模块构建文本特征矩阵、基础实体特征矩阵和增强实体特征矩阵，进而得到目标物品和用户历史行为中交互物品的特征向量；用户兴趣构建模块得到用户兴趣向量；多层感知机模块得到用户点击目标物品的概率；所述方法包括1)关系抽取子模块预测实体间的关系；2)通过知识提取获得词嵌入、基础实体嵌入和增强实体嵌入集合；3)采用KCNN构建物品特征；4)构建用户兴趣构建用户兴趣；5)拼接特征向量，预测用户点击目标物品的概率。所述系统及方法能有效降低实体对模板的影响，准确度比现有技术高。
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公开(公告)号：CN102073935A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010622665.8
申请日：2010-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种通用综合评价系统及其评价指标体系的定制方法，属于智能决策和综合评价技术领域。通用综合评价系统，核心功能模块为指标体系管理模块和综合评价模块，其中指标体系管理模块用于实现评价指标体系的定制，综合评价模块功能用于综合评价方法的实现；评价指标体系的定制方法的步骤包括确定和定制评价指标的层次结构、创建评价指标体系数据表和指标数据表，以及指标数据的定量化和无量纲化处理。本发明方法简单、实用，具备广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN101753625A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910265420.1
申请日：2009-12-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及分布式环境，特别是对等网络环境下的副本服务的部署和副本创建方法，属于分布式数据管理技术领域。本发明针对超级节点的P2P系统，首先设计了一种通用的副本服务的部署方法，构建副本服务的体系架构。然后，设计了一种动态的副本创建方法，从系统全局的数据资源分布出发，根据资源请求方访问资源的代价和副本访问频率两方面因素，确定需要创建副本的资源；根据各个域对资源的缺乏程度和访问频率，及创建副本后访问代价的减少程度确定副本创建地点。模拟实验和评估显示，在资源访问性能提升和副本数量之间能够获得好的平衡。
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公开(公告)号：CN117648984A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311435968.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于领域知识图谱的智能问答方法及系统，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法首先构建基本数据库，输入用户问问句，使用基于规则的模板匹配方法对问句处理，然后对问句进行处理。问答系统基于问句答案信息构建对应的Cypher查询语句在数据库中进行答案查询，并对答案进一步处理，根据问句类型需要返回答案。系统包括模版模块和深度模块。本发明为基于知识图谱的问答模型训练提供良好支撑，在节约子任务时间的同时提高了子任务的正确率，消除了专业领域知识对于关系识别的影响，加强了知识库与问句之间的双向交流与建模，提高了系统的准确率和响应速度，降低了维护与更新的成本，在保证问答模型准确率的同时，保证了模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN108647258B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810377516.6
申请日：2018-04-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实体关联性约束的表示学习方法，属于自然语言处理以及知识图谱技术领域。本发明通过对实体的描述文本进行注解和关联性划分，得到实体的强关联实体集合和弱关联实体集合，将关联性作为辅助损失项融合到基于翻译的表示学习方法中，具体地通过样本负采样及模型训练，得到实体和关系的嵌入式表示，即将知识图谱中的头实体h、尾实体t以及头实体和尾实体之间的关系r，分别嵌入到向量h、向量t和向量r中。本发明所述方法在推理效果上优于基于翻译以及基于文本模型的表示学习方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112069408A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010931994.4
申请日：2020-09-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/186 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种融合关系抽取的推荐系统及方法，属于内容推荐技术领域。所述系统中的物品特征构建模块构建文本特征矩阵、基础实体特征矩阵和增强实体特征矩阵，进而得到目标物品和用户历史行为中交互物品的特征向量；用户兴趣构建模块得到用户兴趣向量；多层感知机模块得到用户点击目标物品的概率；所述方法包括1)关系抽取子模块预测实体间的关系；2)通过知识提取获得词嵌入、基础实体嵌入和增强实体嵌入集合；3)采用KCNN构建物品特征；4)构建用户兴趣构建用户兴趣；5)拼接特征向量，预测用户点击目标物品的概率。所述系统及方法能有效降低实体对模板的影响，准确度比现有技术高。
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公开(公告)号：CN115097824A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210683712.2
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下的车辆路径规划方法，属于智能交通技术领域。本方法采用一种增量式加载与搜索路径规划算法，在增量式加载路径规划算法中重用之前已加载区域的规划结果，进一步提高路径规划的速度。在加载地图数据时采用增量式方法，避免一次性加载大量地图数据，大幅减少了地理信息处理时间。在加载区域范围内，使用打破路径对称性的增量式搜索路径规划算法，进一步提升了路径规划速度。同时，针对现有基于启发式搜索算法的对称重复搜索问题，引入直线轨迹偏离值，区别原本具有相同优先级的对称点打破路径的对称性，减少算法对冗余栅格的探索，提升了规划速度。
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公开(公告)号：CN113076391B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110453297.7
申请日：2021-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层注意力机制的远程监督关系抽取方法，属于人工智能和自然语言处理技术领域。本方法为了解决现有的远程监督关系抽取方法在噪声环境下抽取效果差、忽略对句子包的噪声处理以及句子中实体重复出现等技术问题，针对句子中实体对重复出现的情况，设计一种相对位置特征注意力，充分利用实体对的位置信息。针对句子包噪声问题，通过计算每个句子包的置信度，根据置信度将具有相同关系的噪声大的句子包和噪声小的句子包组合成包组，使得包组间的噪声相对平衡，提高噪声环境下关系抽取的效果。
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公开(公告)号：CN111061856B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201911334781.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识感知的新闻推荐方法，属于人工智能与网络信息大数据技术领域。首先从新闻文本中识别出实体，将其与知识图谱中的实体相匹配，利用知识表示学习模型得到实体和关系的向量表示。然后，用卷积神经网络融合新闻的词向量和实体向量，从中学习新闻的综合特征。对于每个候选新闻，基于用户浏览历史与候选新闻间的相关性，使用注意力网络动态构建用户特征。同时，考虑已点击新闻中的实体与候选新闻中的实体间的路径，利用长短期记忆网络从路径中生成路径特征。最后以候选新闻特征、用户特征和路径特征为输入，用多层感知机制计算用户点击候选新闻的概率，达到推荐目的。本发明能够有效发掘新闻之间的知识关联，显著优于传统方法。
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公开(公告)号：CN111191461A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911395765.9
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于课程学习的远程监督关系抽取方法，属于人工智能和自然语言处理技术领域。本方法将关系抽取器看作学生网络，针对关系抽取任务，设计一个导师网络来监督关系抽取器的训练过程。导师网络接收关系抽取器的相关特征信息输入，学习出包中每个句子的权重，然后将其反馈到关系抽取器中，使得质量好的句子更多参与到关系抽取器的训练过程中。本方法为了高效地协同训练两个网络，在交替局部梯度下降方法基础上进行改进，提出一种适用于关系抽取任务的联合优化方法。本发明提高了噪声环境下关系抽取的效果，在主流的关系抽取数据集中优于传统方法。
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