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公开(公告)号：CN104933011A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201410101285.8
申请日：2014-03-18
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种关系模型的确定方法及装置，属于统计技术领域。所述方法包括：根据样本数据、至少两个隐变量及模型参数确定的对数似然、正则项及各个隐变量的变分分布的对数确定目标函数；根据从样本数据中抽取的子样本数据确定的使目标函数收敛的各个隐变量的变分分布及模型参数确定关系模型。本发明通过根据样本数据、至少两个隐变量及模型参数确定的对数似然、正则项及隐变量的变分分布的对数确定目标函数，并根据从样本数据中抽取的子样本数据使目标函数收敛的各个隐变量的变分分布及模型参数确定关系模型，提高了关系模型的确定效率及精度，并且引入正则项，使得关系模型的复杂度得到自动控制。
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公开(公告)号：CN111861519B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN201910335036.8
申请日：2019-04-24
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本公开的实施例涉及用于数据处理的方法、设备和计算机可读存储介质。一种用于数据处理的方法包括获取关于多个因素的观测样本集合，该观测样本集合中的一个观测样本包括多个因素的相应观测值。该方法还包括针对多个因素中的每个因素，基于观测样本集合来估计该因素的观测值与估计值之间的差所服从的分布。该方法还包括至少基于估计的分布来确定表示多个因素间的因果关系的因果结构。本公开的实施例还提供了能够实现上述方法的设备和计算机可读存储介质。本公开的实施例能够在不对数据分布和因素间的关系进行任何假设的情况下准确且鲁棒地发现多个因素间的因果关系，并基于该因果关系来影响目标因素的观测值。
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公开(公告)号：CN117473050A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210861704.2
申请日：2022-07-20
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/169 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 根据本公开的实施例，提供了用于信息处理的方法、装置、设备和存储介质。该方法包括获取目标对象的一组目标因素。一组目标因素是基于关于目标对象的非结构化文本集确定的，并且每个目标因素表示目标对象的一个方面。该方法进一步基于目标对象的至少一个关键因素，呈现用于收集目标对象的描述的信息收集单。至少一个关键因素是从目标对象的一组结构化因素和一组目标因素中确定的。由此，优化了信息收集单的设计，从而更有效地收集关于目标对象的评价信息。
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公开(公告)号：CN116504397A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210054993.5
申请日：2022-01-18
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例涉及风险评估方法、因果结果发现方法和电子设备。例如，风险评估方法可以包括获取基于与多个变量相关联的参考数据而确定的第一因果结果，多个变量包括风险评估值和一组用户变量，第一因果结果包括风险评估值与一组用户变量之间的因果关系以及一组用户变量之间的因果关系。该方法还可以包括获取第一用户的与一组用户变量相关联的采样数据。此外，该方法可以包括基于采样数据与因果结果确定第一用户的第一风险评估值。本公开的技术方案能够及时、准确地对用户的相关风险进行评估预测并自动制定优化策略，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN116484705A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210033656.8
申请日：2022-01-12
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本公开的实施例提供了一种信息处理方法和电子设备，涉及计算机领域，该方法包括：利用经训练的因果效应模型，确定针对多个目标对象中至少一个目标对象的决策信息，其中在生成经训练的因果效应模型的过程中的目标函数是基于误差期望和决策下的收益期望而被确定的；以及输出至少一个目标对象的决策信息。以此方式，可以通过训练得到因果效应模型，进一步地还可以确定针对至少一个目标对象的决策信息。由于生成因果效应模型期间基于误差期望和决策下的收益期望确定目标函数，使得估计精度和估计准确度都得到了提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432758A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111652939.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/01 , G06F18/2415
Abstract: 本公开的实施例涉及一种数据处理方法和电子设备，涉及计算机领域，该方法包括：获取待处理数据，待处理数据指示以下至少一项：第一状态信息、第一动作、以及在满足第一状态信息时执行第一动作后的第二状态信息；利用经训练的数据生成模型，基于待处理数据确定结果数据，结果数据指示在满足第一状态信息时第二动作后的第三状态信息，数据生成模型基于训练集以及与训练集中至少一个数据项对应的因果模型得到；以及输出结果数据。以此方式，本公开的实施例能够基于经训练的数据生成模型输出与待处理数据对应的结果数据，从而能够实现数据的扩充，便于基于数据集的进一步处理。
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公开(公告)号：CN116304430A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310281107.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F16/957 , G06F16/9535
Abstract: 根据本公开的实施例，提供了用于信息呈现的方法和设备。该方法包括呈现与媒体内容相对应的第一事理图谱，第一事理图谱至少包括表示第一事件的第一节点、表示第二事件的第二节点和表示第一事件与第二事件之间的第一事件关系的第一有向边，第一事件、第二事件和第一事件关系是从媒体内容中确定的。该方法进一步包括与第一事理图谱相关联地呈现第二事理图谱，第二事理图谱至少包括表示第三事件的第三节点，第一事件或第二事件中的至少一个事件所具有的第一事件要素与第三事件所具有的第二事件要素相匹配。该方案针对媒体内容呈现个体事理图谱，从而有利于用户高效地获取直观且精炼的事件信息及其相关联的事件信息。
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公开(公告)号：CN116151833A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111369743.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q30/01 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N7/01
Abstract: 本公开的实施例涉及一种信息处理方法和电子设备，涉及计算机领域，该方法包括：获取来自用户的输入信息，输入信息至少指示以下至少一项：至少一个目标对象的属性信息、或至少一个目标对象的当前感知类别的信息；利用经训练的决策模型，基于输入信息确定针对至少一个目标对象的目标决策；以及输出目标决策。以此方式，本公开的实施例能够基于经训练的决策模型输出与用户的输入信息对应的目标决策，从而为用户提供决策参考，便于用户维护目标对象的感知类别。
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公开(公告)号：CN109598346A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710917705.3
申请日：2017-09-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N5/04
Abstract: 公开了一种用于估计观测变量之间的因果关系的方法、装置和系统。根据本公开的方法，响应于接收到观测变量的观测数据，基于对利用所述观测变量进行拟合时的拟合不一致度以及对因果网络结构的稀疏度约束，确定用于因果关系目标式。该拟合不一致度基于观测变量的加权因子进行调整，所述观测变量的加权因子表示使用除该观测变量之外的其他观测变量来拟合目标变量所需的最小成本的下限。然后利用观测数据，通过稀疏因果推理，在有向无环图约束下，对因果关系目标式进行最优化求解，以估计多个观测变量之间的因果关系。利用本公开，可以降低因观测变量估计误差而引起的敏感度，得到更加精确的因果关系。
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公开(公告)号：CN107292408A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610191873.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明的实施方式涉及用于在不确定集中进行采样的方法和装置。具体地，在本发明的一个实施方式中，提供了一种用于在不确定集中进行采样的方法，包括：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述约束函数之间的空间位置关系，在所述不确定集中确定违背所述约束函数的候选采样点。在本发明的一个实施方式中，提供了一种用于在不确定集中进行采样的装置。
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