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公开(公告)号：CN112214966B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202010923832.6
申请日：2020-09-04
Applicant: 拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于信息处理领域，为了解决现有技术中实体识别和关系抽取存在无法充分利用实体识别时隐含的实体类别信息的技术问题，本发明提供一种基于深度神经网络的实体及关系联合抽取方法、非易失性存储介质和数据处理系统，使用深度神经网络采用一体化的方法实现将实体识别和关系抽取进行联合训练学习，并且对输入的文本无需人工干预组合实体，能够自动抽取出文本中包含的实体及实体间存在的关系。
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公开(公告)号：CN119721257A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510206413.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于人工智能领域，提出一种基于事理图谱和大模型的推演方法及系统，通过构建包含现实事件和虚拟事件的事件库，并基于这些事件库建立事理图谱，能够扩展数据集的范围，使其不受实际数据的限制，这样不仅丰富了数据的多样性，还为推荐系统提供了创新的可能性，使得推荐结果更加丰富和多元；使用事理图谱构造用于大模型训练的指令数据集，能够更好地描述事件之间的复杂关系和动态过程，从而在构建指令数据集能够提供更加准确和深入的知识支持；通过指令调优即指令数据集中的指令约束大模型的输出，提高了对大模型的输出的可控性和可预测性；大模型具备了强大的推演能力，突破了事理图谱库的规模限制，推演结果可能具有一定的创新性。
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公开(公告)号：CN116383331A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310001827.3
申请日：2023-01-03
Applicant: 拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种构建中文事件库及基于该元事件库对元事件分析预测的方法及系统。构建中文事件库的方法具体步骤包括：S1：元事件抽取；S2：元事件共指；S3：元事件关联；S4：元事件聚合；S5：最终通过S1‑S4形成元事件抽取库、元事件共指库、元事件关联库、元事件专题库，共同构成中文事件库。基于该元事件库形成的一种元事件可视化分析预测的方法，具体步骤包括：S1：元事件库检索；S2：元事件专题分析；S3：元事件预测分析。本发明构建一种适合中文新闻及情报数据处理、分析、预测的中文事件库，不局限于数据统计，实现对事件的语义分析，并通过该中文事件库，可视化元事件脉络，使中文元事件识别更准确，并可预测元事件的下一步发展趋势。
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公开(公告)号：CN112214966A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010923832.6
申请日：2020-09-04
Applicant: 拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于信息处理领域，为了解决现有技术中实体识别和关系抽取存在无法充分利用实体识别时隐含的实体类别信息的技术问题，本发明提供一种基于深度神经网络的实体及关系联合抽取方法、非易失性存储介质和数据处理系统，使用深度神经网络采用一体化的方法实现将实体识别和关系抽取进行联合训练学习，并且对输入的文本无需人工干预组合实体，能够自动抽取出文本中包含的实体及实体间存在的关系。
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