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公开(公告)号：CN109933789B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910145396.1
申请日：2019-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06F16/36
Abstract: 一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统，本发明在原有的开放式神经网络关系抽取框架基础上，构建司法领域专用数据集，并形成司法领域罪名特征集，通过优化神经网络提高关系抽取准确率的方法：首先，从中国裁判文书网获取大量司法领域相关非结构化文本，并用Word2Vec模型，Bert模型等向量转换模型得到文本的向量表示；其次，通过对非结构化文本进行TF‑IDF词频统计，得到不同罪名及案由的特征集，并得到向量表示；然后优化OpenNRE模型及JointNRE模型，得到准确性更高的JudNRE模型；最后，利用JudNRE模型对文本向量，罪名特征向量向量进行处理，得到司法领域关系抽取模型，用于对待处理的司法领域非结构化文本数据进行司法领域关系抽取，得到对应的实体三元组。
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公开(公告)号：CN109408814B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201811158922.X
申请日：2018-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于释义基元词的中英跨语言词汇表征学习方法及系统，将中英两种语言的词汇以向量形式表示在同一个向量空间中，并结合语义信息获得更为精准的词嵌入。首先通过对汉语词典中的释义关系进行处理获得释义基元词集合，使得释义基元词集合中的词能够覆盖词典中的所有词汇语义。其次，将获得的释义基元词向量化表示，再将汉语词典和英文词典中的所有词汇用这些释义基元词进行表示。最后，结合中英文语料库的上下文语义关系，对词汇中的释义基元词表示设置一定的权重，获得更为精准的语义关系词嵌入。与现有词嵌入相比，本发明具有词嵌入精确度高、扩展能力强以及实现方便等优点，能更好的服务于后续的自然语言处理任务。
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公开(公告)号：CN109933789A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910145396.1
申请日：2019-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统，本发明在原有的开放式神经网络关系抽取框架基础上，构建司法领域专用数据集，并形成司法领域罪名特征集，通过优化神经网络提高关系抽取准确率的方法：首先，从中国裁判文书网获取大量司法领域相关非结构化文本，并用Word2Vec模型，Bert模型等向量转换模型得到文本的向量表示；其次，通过对非结构化文本进行TF-IDF词频统计，得到不同罪名及案由的特征集，并得到向量表示；然后优化OpenNRE模型及JointNRE模型，得到准确性更高的JudNRE模型；最后，利用JudNRE模型对文本向量，罪名特征向量向量进行处理，得到司法领域关系抽取模型，用于对待处理的司法领域非结构化文本数据进行司法领域关系抽取，得到对应的实体三元组。
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公开(公告)号：CN109885669A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910090349.1
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明提供了一种基于复杂网络的文本关键词获取方法及系统，其方法包括：首先，对待提取关键词的文本用NLP工具进行预处理；然后，采用文本成图的方法将预处理后的文本转化为网络结构表示；最后，采用复杂网络中的k-core分解方法对网络结构表示的文本的网络结构进行分解，得到网络结构表示的文本中的最核心词汇，也就是所需要的关键词，进而获取待提取关键词的文本的所有关键词。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案从文本结构出发，利用文本的网络结构提高了获取文本关键词的准确性。
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公开(公告)号：CN106228209A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610580389.0
申请日：2016-07-21
Applicant: 中国地质大学武汉
CPC classification number: G06K17/0029 , G06K7/10415 , G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，该方法包括：建立基于RFID的公共场合人流量监控系统，并且依此测得大量的数据，进而建立判断当前人流量的基准值和极值；进行实时数据的获取：包括基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据、获取人群移动速度及范围检测数据；将获得的数据与当前的标准相比较，判断当前人流的情况。本发明RFID技术的相关设备的性价比高，具有高耐环境的特性，可以大大减少投入成本；在公共场所中人群不用携带嵌有电子标签的卡片时，也可对当前的人流量进行实时的监控；LSI用来具体分析人群的覆盖面积，不仅可以验证当前的检测结果，也可为短时间内人流量的变化做出一定的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105353099A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510703571.6
申请日：2015-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
CPC classification number: G01N33/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群协同算法的给水管网污染源定位方法，包括如下步骤：获取给水管网中每个水质传感器检测到的污染物浓度；利用多种群协同算法随机产生多个初始污染事件；污染物浓度模拟步骤：基于污染事件进行水力模拟和水质模拟，以得出污染物浓度模拟结果；将污染物浓度与污染物浓度模拟结果进行匹配，获得匹配误差；在匹配误差大于设定误差时，利用多种群协同算法根据匹配误差调整优化方向进行循环搜索，直到找到全局最优解；匹配误差在设定误差范围内时确定找到污染源位置。可以快速精确定位到污染源，提供精确的污染信息，有效解决了现有技术很难快速精确定位到大规模给水管网中污染源的技术问题。
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公开(公告)号：CN104992314A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510402333.1
申请日：2015-07-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于无线射频的卷钢仓库管理系统，包括位置RFID标签、Y轴RFID标签、第一读取器、X轴RFID标签、第二读取器、物品RFID标签及第三读取器；仓库空间通过分界线划分出仓库库位，分界线设有纵横坐标标示，位置RFID标签安装于所述纵横坐标标示上；Y轴RFID标签安装于所述吊机的行径轨道上，第一读取器安装在吊机的行走结构上；X轴RFID标签安装于所述吊机的横梁上，第二读取器安装在吊钩的移动机制上；物品RFID标签贴在平行于卷钢圆截面上，第三读取器安装于吊钩上。本发明能够在使用非特种RFID标签及读写器的情况下，最大可能的实现非规则仓库库位小型卷钢仓储中的物品识别。
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公开(公告)号：CN104991974A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510464344.2
申请日：2015-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子群算法的多标签分类方法包括优化阶段和分类阶段。优化阶段是采用粒子群算法优化特征加权KNN算法的特征权值；分类阶段是将优化阶段得出的特征权值应用到特征加权KNN算法中给测试样本X进行分类，最终输出测试集中所有样本的标签，即分类完成。本发明能够找到最优的特征权值来消除数据集中的特征(计算距离时是指属性值)的冗余或是不相关，从而减少了距离偏差，提高了分类的准确度。
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公开(公告)号：CN118013229A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410226704.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种融合水文时空知识的径流预测方法及设备，涉及径流预测领域，包括：S1：获取水文站点数据，通过水文站点数据构建水文有向图；S2：在水文有向图中融合时间信息，获得时空有向图；S3：对时空有向图进行水流滞后时间校正，获得水文时空有向图；S4：构建延时有向时空图卷积网络，将水文站点数据和水文时空有向图输入延时有向时空图卷积网络进行时空特征学习，获得径流预测结果。利用河流流动在时间和空间上的先验知识来构建水文领域独特的水文时空有向图，并考虑了水流滞后时间对水文时空有向图进行校正，令水文时空有向图具有时间信息和空间信息的同时避免受到水流滞后时间的影响。
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公开(公告)号：CN109902171B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910090408.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于分层知识图谱注意力模型的文本关系抽取方法及系统，其方法包括：首先根据待处理文本选取训练文本集和知识图谱，并对训练文本集和知识图谱分别进行预处理；然后构建分层知识图谱注意力模型，并利用预处理后的训练文本及对该模型进行训练；最后将所述待处理文本中所有句子的头实体和尾实体进行标注，并将标注后的待处理文本输入所述训练后的分层知识图谱注意力模型，得到关系结果。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案提出一种分层知识图谱注意力模型，利用知识图谱表示帮助模型分配句子和词的权重，提高了模型的关系预测的准确率和召回率，进而提高了文本关系的抽取准确度。
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