公开(公告)号：CN112115253B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202010824405.2

申请日：2020-08-17

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 李明磊 ,  洪冯 ,  王颖 ,  陈宇翔 ,  徐治纬 ,  张记强

IPC: G06F16/338 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多视角注意力机制的深度文本排序架构，其中，包括：输入层，用于输入网络模型中的数据；编码层使用双向长短期记忆网络分别编码查询和文本中单词的上下文特征，在双向长短期记忆网络中包括前向LSTM和后向LSTM；内部交互层，用来建模文本中不同单词的重要程度，对重要程度不同的单词给予不同的权重，采用自注意力机制建模查询与文本各自内部的重要语义信息；外部交互层，用来建模查询与文本之间的交互相关性，采用双向注意力机制来捕获查询与文本交互过程中的匹配模式；输出层，将外部交互层的输出作为输入，输出查询与文本的相关性分数作为排序依据。

公开(公告)号：CN112836511A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202110109242.4

申请日：2021-01-27

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 李明磊 ,  冯帆 ,  陈宇翔 ,  李坤伟 ,  何福利 ,  张杨

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明涉及一种基于协同关系的知识图谱上下文嵌入方法，属于自然语言处理技术领域。本发明通过挖掘实体间的协同关系，将显性关系和隐性关系结合起来。在每个单独的三元组中，显式关系表示头实体和尾实体之间的已知关系，而隐式关系表示在KG中没有给出的两个实体之间的隐式交互。更具体地说，CKGE扩展了现有的KGE模型，探索了隐含实体交互中包含的潜在关系。通过传递实体的邻域信息来计算潜在关系的表示。潜在关系的包含导致学习关系表示在不同的实体上下文中变化，甚至当图包含循环关系时也是如此。这个方法的提出能够改善关系和实体的表示性能。

公开(公告)号：CN110782031A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910921593.8

申请日：2019-09-27

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 寇金桥 ,  李明磊 ,  李新乐 ,  赵晓燕 ,  陈宇翔

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/10 ,  G06N3/04 ,  G06F3/0484

Abstract: 本发明涉及一种多框架卷积神经网络模型结构可视化以及网络重建方法，涉及人工智能技术领域。本发明通过网络拓扑技术实现不同框架下的各种网络的展示，通过直观的修改不同的层实现网络的重建，同时能够更改神经网络属性并进行实时更新显示。CNN可视化展示及网络重建方法将神经网络直观地展示给使用者，使得学习者可以快速直观地了解网络结构，并能够快速、方便的修改，极大地提高使用者的效率，降低深度学习的网络更改难度。