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公开(公告)号：CN114036311A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111314947.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，实现了基于时间轴的知识图谱动态可视化展示，提升了数据查询效率，减少了查询所花费的时间。同时，可以根据数据的状态仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。
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公开(公告)号：CN110096516B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910225496.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/2457
Abstract: 本发明公开了一种自定义的数据库交互的对话生成方法及系统，方法包括：获取上一对话轮次的动作，若动作为接收操作动作，接收用户输入文本，通过自然语言理解模块提取用户输入文本的意图和实体来更新对话状态生成当前对话信息；将更新的对话状态转换为二进制的向量，并同步更新到历史对话信息中，根据当前对话信息和历史对话信息生成执行动作；若执行动作不为接收操作动作，判断执行动作是否需要对数据库进行检索；如果需要，将用户期望作为检索条件对数据库进行检索，将检索结果融合预设模板生成对用户的回复动作；如果不需要，则直接从预定义的模板中任选一个生成对用户的回复动作。该方法用户对数据库查询结果进行自主选择，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN108520028B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810256044.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DPI数据的用户地理位置特征提取方法及系统，其中，方法包括：根据用户ID从DPI数据库中获取多条目标用户数据；获取每条目标用户数据的经纬度信息；对经纬度信息进行预处理得到预处理数据；对预处理数据进行筛选处理，以得到出行数据集；根据出行数据集提取得到出行路径特征；根据地图平台API参数和出行路径特征得到候选路径集，并根据API响应结果提取得到候选路径特征；将候选路径特征与运动路径特征进行匹配，并使用评分机制进行评分，以得到评分最高的预测路径；通过预设距离阈值对出行序列和预测路径的时间进行匹配，以更新当前地理位置信息。该方法有效提高了地理位置信息的精确性，简单易实现。
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公开(公告)号：CN110222148B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910412570.4
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/253 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种适用于语法分析的置信度评估方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取训练数据，并根据训练数据训练从逻辑形式到自然语言的翻译模型；通过翻译模型捕捉逻辑形式与自然语言之间的映射关系，获取输入数据的自然语义和预测的解析结果，预估得到数据不确定性；通过置信度估计算法得到每个输出结果的模型不确定性，其中，对于数据的不确定性，对基础模型的后验概率输出和置信度特征连结，并通过编码器得到其抽象表示，并学习标签的转换概率，得到输入数据的置信度。该方法可以有效的提高模型预测精度，并且在实际场景中能给出预测结果解释性。
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公开(公告)号：CN110188167B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910412757.4
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种融入外部知识的端到端对话方法及系统，其中，该方法包括：获取输入文本信息；获取与输入文本信息对应的对话历史信息，对对话历史信息进行编码，生成历史信息向量；获取数据库信息，通过外部数据库接入模块的多头键值对记忆网络对数据库信息进行编码，生成数据库向量；对输入文本信息进行编码，并根据历史信息向量和数据库向量生成文本回复。该方法搭建一个完全基于注意力机制的对话系统，降低模型训练时间，从多个维度提取知识库信息，增强知识库检索能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763472B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810530947.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 北京邮电大学 , 国家卫生计生委科学技术研究所
IPC: G06F16/904 , G06T11/60
Abstract: 本发明公开了一种三维数据可视化的装置及方法，其中，装置包括：视图选择模块，用于根据用户选择的三维坐标系编号得到三维坐标系对象；图层管理模块，用于根据三维坐标对象和原始数据得到可视化对象；以及可视化模块，用于根据可视化对象得到可视化元素，以生成三维数据可视化图形。该装置能够实现从数据输入到图形应用完整的服务流程，使用户无需代码操作地构建出效果理想的三维数据视图，具有提高构建三维数据视图的效率，改善用户体验的优点。
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公开(公告)号：CN109978006B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910139095.8
申请日：2019-02-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种人脸图像的聚类方法和装置，其中，方法包括：对待聚类对象进行特征提取，得到人脸图像的特征向量；根据待聚类对象的数量，确定随机图聚类算法对应的重复聚类次数RT和迭代次数列表{Ri}，其中，迭代次数列表{Ri}是由每次聚类的迭代次数组成的；根据特征向量，确定阈值列表{Ti}，其中，阈值列表{Ti}是由每次聚类时构建加权图的阈值组成的；根据随机图聚类算法对应的重复聚类次数RT、迭代次数列表{Ri}以及阈值列表{Ti}，对特征向量进行聚类。该方法能够实现根据待聚类对象的规模和重复聚类次数，确定每次聚类的迭代次数，针对待聚类对象规模较小和聚类结果相对稳定的后几次聚类，可以使用较小的迭代次数，从而提高聚类效率。
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公开(公告)号：CN112199477A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010923864.6
申请日：2020-09-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种对话管理方案和对话管理语料的构建方法，其中，方法包括：根据对话场景、定义意图、词槽和/或动作构建基于规则的对话流树；遍历对话流树，转化成对话管理训练语料的格式，以构建与对话流树能力相适应的对话管理模型；在开发阶段，通过与用户模拟器或人工智能训练师进行交互，并在人机对话体验达到预设效果后，通过上线运行收集用户的真实交互数据，并且引入用户的反馈，持续不断地迭代增强对话管理模型，以实现对话管理。本申请实施例的对话管理方案和对话管理语料的构建方法，采用对话流的开发模式相比于相关技术中的纯技能开发模式具有设计思路更清晰、表达更直观、开发更高效等特点，从而既能作为融入专家知识的规则，又能够解决对话管理语料生成或构造困难的问题。
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公开(公告)号：CN109858030B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910110030.0
申请日：2019-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种双向的意图槽值交叉相关的任务型对话理解系统及方法，其中，系统包括：文本输入模块、词向量模块、对话语义理解编码器模块、对话语义理解译码器模块、SF‑ID网络模块、Softmax分类模块和对话理解信息模块，其中，对话语义理解编码器模块用于语义解析，对话语义理解译码器模块用于提取意图和槽值的特征向量；SF‑ID网络模块用于通过意图和槽值相互作用的机制对特征向量进行深层特征的提取；Softmax分类模块用于获取意图识别和槽值填充的初步结果；对话理解信息模块用于输出意图识别和槽值提取的输出结果。该系统可以使得自然语义理解的性能得到了大幅度的提升，简单易实现。
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公开(公告)号：CN108268600B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201711387626.2
申请日：2017-12-20
Applicant: 北京邮电大学 , 博元森禾信息科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种基于AI的非结构化数据管理方法及装置，其中，方法包括：通过HDFS和Nosql存储大规模的非结构化数据对象；从非结构化数据对象中通过AI智能算法提取数据特征，并且将提取的数据特征存储在外部表，并构建非结构化数据模型；使用SQL检索非结构化数据对象的特征表，实现对非结构化数据的管理，而所述非结构化数据模型用于对非结构化数据进行相似性搜索。该方法可以有效提高对非结构化数据的查询准确度及扩展性，实现非结构化数据核心的数据特征价值提取，使得非结构化数据得以很方便地识别，检索和使用，充分体现了增值业务的多样性和灵活性。
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