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公开(公告)号：CN114297350B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110630148.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向自然语言的城市领域知识模型查询方法和装置，方法包括：S100、基于城市领域知识模型，对用户输入的自然语言问题进行解析，解析之后，经过与用户迭代式交互，构建自然语言问题的词素集合；S200、基于词素集合和智慧城市领域知识模型，通过隐马模型查询图生成和隐马模型查询图排序，或者通过迭代式查询图生成和迭代式查询图排序，得到最符合自然语言问题的查询子图；S300、将查询子图与预设的模板进行筛选匹配，得到自然语言问题的答案，预设的模板为基于自然语言问题的各类型预设的查询模板。本发明利用隐马模型查询和迭代式查询推测用户问句的领域知识模型查询子图，并查询答案反馈给用户，提高了检索的准确性和检索的效率。
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公开(公告)号：CN117807063A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311595548.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/25
Abstract: 本申请提供一种面向知识抽取模型全生命周期管理方法、装置及相关产品，可用于人工智能技术领域。该方法包括：获取多个预设数据集；将各预设数据集中的数据转换为统一规定格式，并进行数据清洗处理及模型特有的特征抽取处理，以获得各处理后数据集；从Git仓库中获取各预设知识抽取模型；采用各处理后数据集分别对各预设知识抽取模型进行自动训练及评估，以获得各处理后数据集对应的最优预设知识抽取模型；获取待确认的目标数据集，并基于目标数据集与多个候选处理后数据集的相似度确定目标数据集对应的最优目标知识抽取模型；采用最优目标知识抽取模型对目标数据集进行预测。
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公开(公告)号：CN112289444B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202010946290.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/2413
Abstract: 本发明涉及一种患者潜在重要信息的确定方法和装置。所述确定方法包括：获取所有患者每次就诊的健康状态数据，患者每次就诊的健康状态数据基于患者每次就诊的电子病历得到，患者第T次就诊的电子病历包括患者前T次就诊的全部电子病历，T为正整数；基于所有患者每次就诊的健康状态数据，确定目标患者最后一次就诊的同类患者，所述目标患者最后一次就诊的健康状态与所述同类患者的健康状态相似；基于所述目标患者最后一次就诊的同类患者的电子病历，确定所述目标患者的患者潜在重要信息，所述患者潜在重要信息包括人口统计学信息、基础病症信息和治疗结局信息。
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公开(公告)号：CN114297516A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110677628.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/26 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06Q30/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的事件发现与展现方法，包括：S100、对每条政府服务热线数据进行预处理；S200、按照用户指定的时间间隔将用户选择的时间段内的政府服务热线数据划分为数据帧，通过社区发现算法对各帧内的政府服务热线数据进行事件检测，获取各城市事件；S300、基于二部图最大权值匹配算法，对前后两帧的事件进行匹配，建立各城市事件演化的事件链，分析事件链中各城市事件的z‑score值，确定各城市事件的突发和紧急程度，并对其中的城市突发事件进行预警和多维可视化。本发明能够清晰地了解城市发生的各种事件，并能对城市的突发事件做出检测、预警。
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公开(公告)号：CN114297336A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111119620.3
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/29 , G06F16/335 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06F16/9035 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于图数据库与文档型数据库的图表联动的知识图谱查询系统和方法，属于知识图谱检索技术领域，所述系统包括领域知识模型交互式多维可视化展现模块和交互式知识推理与探查模块；交互式多维可视化展现模块用于查询实体之间结构关系，包括力导布局视图、层次布局视图和矩阵布局视图，还包括GIS地理视图、层次递进视图、图结构视图、表结构视图、微观尺度视图和宏观尺度视图；交互式知识推理与探查模块用于精确定位数据信息，提供的数据查询方式包括全局过滤、局部过滤和本体导航。本发明提供的系统和方法在面对拥有海量数据的知识图谱时，能更好地展现和查询海量数据，从而能高效精准地找到用户所需的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112289444A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010946290.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种患者潜在重要信息的确定方法和装置。所述确定方法包括：获取所有患者每次就诊的健康状态数据，患者每次就诊的健康状态数据基于患者每次就诊的电子病历得到，患者第T次就诊的电子病历包括患者前T次就诊的全部电子病历，T为正整数；基于所有患者每次就诊的健康状态数据，确定目标患者最后一次就诊的同类患者，所述目标患者最后一次就诊的健康状态与所述同类患者的健康状态相似；基于所述目标患者最后一次就诊的同类患者的电子病历，确定所述目标患者的患者潜在重要信息，所述患者潜在重要信息包括人口统计学信息、基础病症信息和治疗结局信息。
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公开(公告)号：CN108712317B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810264531.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动社交网络的城市人群时空动态感知方法和系统。该方法的步骤包括：1)将城市区域离散化成边长为一定值的格子，将各格子的中心位置作为候选感知位置集合；2)在候选感知位置集合中，选择当前状态下能够产生最大感知收益的位置作为感知位置，在感知位置进行感知以获取用户的距离信息；3)利用在不同感知位置获得的用户的距离信息，通过三角定位来确定每个用户的具体位置。本发明每次都是选取感知收益最大的探针进行感知，仅需较少的探针数量就能感知到整个城市中用户的具体位置，并且具有良好的扩展性，能够通过大规模地动态地获取社交网络用户的时空特征来表征整个城市人群的时空动态特征。
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公开(公告)号：CN108710663B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201810455882.9
申请日：2018-05-14
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/903 , G06Q50/16
Abstract: 本发明涉及一种基于本体模型的数据匹配方法及系统。该方法包括：1)对数据库和本体模型中的所有待匹配元素对进行相似度计算，得到其相似度；2)利用步骤1)得到的相似度进行相似度传播，以对相似度进行补全；3)利用步骤2)得到的相似度，对所有待匹配元素对进行匹配仲裁，若待匹配元素对的相似度达到阈值，则认为待匹配元素对相互匹配。所述匹配仲裁是循环迭代的过程，利用匹配仲裁后的所有匹配元素对，通过多轮迭代获取优化的相似度匹配结果。本发明能够将多源异构的数据库和本体模型建立映射，将不同的数据库用相同的本体进行表达，为上层服务提供一个统一的视图，使得上层应用可以更方便地管理和使用数据。
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公开(公告)号：CN106231670B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610445768.9
申请日：2016-06-20
Applicant: 北京大学
IPC: H04W64/00 , H04B7/0413 , G01S5/10
Abstract: 本发明公布了一种无接触感知定位方法，发射端为WiFi信号发射设备，接收端是与发射端对应的WiFi信号接收器；构造一个天线阵列接收信号，结合天线间的差异，并利用信号的相干性，识别正在运动的目标的反射信号的到达角度，同时利用不同频率的载波之间的差异，估计动态目标的各个反射路径的相对长度，选择其中一个反射路径信号的到达角度作为定位目标相对于该接收设备的角度。本发明定位目标无需携带任何设备，利用WiFi网卡就可以实现准确的无接触感知的动态物体定位，最少只需要一个WiFi发射端和两个WiFi接收端，就能够确定目标的位置。同时利用活动的空间和时间连续性来补全缺失的测量值，扩大可感知范围。
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公开(公告)号：CN109446231A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811080977.3
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于模式关联分析的实值时间序列规则发现方法和装置。该方法包括以下步骤：1)针对一个或多个实数值的目标时间序列，利用主题发现技术从中自动提取多种长度的主题模式；2)针对每一对主题模式，根据其在时间序列中出现的位置以及间隔，分析两者之间的配对关系；3)根据一对主题模式的配对结果，对该对主题模式所构成的候选规则进行评分，并选择评分超过预设的阈值的候选规则作为规则。该装置包括主题模式发现模块、主题模式关联分析模块和规则评分模块。本发明能够高效地自动提取蕴含有意义信息的模式；可以根据使用者需求调整模式的偏好；通过模式间的关联关系能够找到有一定关联关系规则，避免了无效规则。
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