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公开(公告)号：CN114218381B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111493451.X
申请日：2021-12-08
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种立场识别方法、装置、设备及介质。其中，立场识别方法包括：获取待识别的目标文本；对目标文本进行语义识别处理，得到目标文本的整体语义向量；基于预先定义的话题分类模板，对目标文本进行话题识别处理，得到目标文本的话题表示向量；基于整体语义向量和话题表示向量，对目标文本进行立场分类，得到目标文本对应的目标立场类别。根据本公开实施例，能够准确地识别出目标文本所涉及的话题表示向量，从而可以结合文本语义与文本话题对目标文本进行更准确的立场识别。
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公开(公告)号：CN114265982B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111583634.0
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/36 , G06F16/335 , G06F40/216 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的智能推荐方法，包括：A1、针对指定领域内待推荐信息的目标用户，获取目标用户的类型；A2、若目标用户的类型为活跃用户，则根据目标用户在第一预设时间段内的交互行为数据，基于知识图谱推荐内容方式和基于用户协同过滤推荐方式获取个性化的推荐结果；其中，知识图谱是预先构建的存储有指定领域内知识和实体之间关系的结构化的图谱信息；个性化的推荐结果包括：目标用户的最近邻用户对应的信息项和与目标用户的偏好实体匹配的信息项，本发明的方法可以有效解决现有推荐方法中存在的数据稀疏且关联性弱的问题，同时实现了快速精准推送文本信息，并做到千人千面的个性化推送。
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公开(公告)号：CN114461953A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011243214.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F16/955
Abstract: 本发明实施例涉及一种网站监管方法、装置、电子设备及存储介质，包括：从目标网站的网页源码中提取重定向统一资源定位符URL；获取所述重定向URL所指向的网页；将所述重定向URL进行向量化表示得到第一向量，以及将所述网页进行向量化表示得到第二向量；根据所述第一向量和所述第二向量确定所述目标网站是否为违法违规网站。由此，可以实现在网站内嵌的情况下也能够有效地识别出违法违规网站，提升了违法违规网站识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114218381A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111493451.X
申请日：2021-12-08
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种立场识别方法、装置、设备及介质。其中，立场识别方法包括：获取待识别的目标文本；对目标文本进行语义识别处理，得到目标文本的整体语义向量；基于预先定义的话题分类模板，对目标文本进行话题识别处理，得到目标文本的话题表示向量；基于整体语义向量和话题表示向量，对目标文本进行立场分类，得到目标文本对应的目标立场类别。根据本公开实施例，能够准确地识别出目标文本所涉及的话题表示向量，从而可以结合文本语义与文本话题对目标文本进行更准确的立场识别。
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公开(公告)号：CN114139547A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111416144.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本公开涉及一种知识融合方法、装置、设备、系统及介质。其中，知识融合法包括：基于第一实体数据中的第一实体名，获取第一实体数据对应的实体的至少一个实体别称，得到实体名称集；基于实体名称集，检测第一实体名和第二实体数据中的第二实体名是否匹配；在检测到第一实体名和第二实体名匹配时，将第一实体数据和第二实体数据进行融合，得到融合实体数据。根据本公开实施例，能够根据两条实体数据中的实体名是否匹配来判断它们是否需要融合，以减少计算量，提高融合效率，并且在两条实体数据中的实体名不匹配时，能够根据该两条实体数据的多维度相似度进行融合判别，以提高判别精度，进而实现多来源知识的融合，达到精准有效融合效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113379169B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110924546.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种信息处理方法、装置、设备及介质。其中，信息处理方法包括：获取目标社会实体的目标社会实体信息；从目标社会实体信息中提取目标社会实体的与登记注册相关的目标特征向量；将目标特征向量输入预先训练好的梯度提升树模型，得到预先训练好的梯度提升树模型输出的目标社会实体的预测信用评分；若目标社会实体的预测信用评分符合预设的空壳实体检测条件，则确定目标社会实体为空壳实体。根据本公开实施例，能够提高对目标社会实体进行空壳实体检测的准确性，以满足税务稽查、风控预警等部门的实际业务需求。
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公开(公告)号：CN113449101A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010226687.6
申请日：2020-03-26
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明实施例涉及一种公共卫生安全事件检测及事件集合构建方法及系统，方法包括：确定多个第一文本数据对应的多个主题信息，以及每个主题信息对应的至少一个第一文本数据；对每个主题信息对应的至少一个第一文本数据进行事件检测，确定每个主题信息对应的至少一个目标事件；将全部主题信息以及每个主题信息对应的至少一个目标事件作为事件集合；从互联网新闻流数据中获取与事件集合中主题信息相匹配的第二文本数据；基于第二文本数据与事件集合中目标事件的归属度对事件集合进行更新，基于静态文本数据构建的事件集合可以实现对动态文本数据的检测，进而提高互联网新闻流数据的检测效率，形成特定主题下相关舆情分析数据。
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公开(公告)号：CN120046687A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510117975.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种大语言模型训练、信息处理方法、装置、设备及介质。其中，大语言模型训练方法包括：获取第一训练文本，基于待训练大语言模型计算第一训练文本中各个token分别对应的期望梯度值；对各个token分别对应的期望梯度值进行融合处理，得到正则化项；基于正则化项对待训练大语言模型进行无监督预训练，得到第一大语言模型；获取第二训练文本，基于第二训练文本对应的目标正则化项对第一大语言模型进行有监督指令微调，得到第二大语言模型，将第二大语言模型确定为训练完成的大语言模型，由此，能够将大语言模型的解释结果融入大语言模型的训练过程中，提高了训练完成的大语言模型的性能。
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公开(公告)号：CN112613324B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202011596697.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种语义情绪识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别文本，然后对待识别文本的全局语义信息进行提取，得到第一语义向量，再利用预训练的词向量模型确定待识别文本的词向量矩阵，之后根据词向量矩阵确定第二语义向量，根据词向量矩阵计算待识别文本中每个词的词向量与预设情绪词语的词向量的相似度，并将计算得到的所有相似度确定为第三语义向量，最后根据第一语义向量、第二语义向量和第三语义向量确定待识别文本所属的情绪类别，如此，便可以根据待识别文本的全局语义信息以及待识别文本的词向量矩阵确定待识别文本的情绪类别，考虑了待识别文本的词语义、词组语义以及句子语义信息，提高了情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112329470B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011241374.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/226 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于端到端模型训练的智能地址识别方法及装置，属于计算机技术领域。本申请通过获取训练数据集，所述训练数据集包括多个地址文本数据及每个所述地址文本数据对应的验证数据；针对每个地址文本数据，生成所述地址文本数据对应的字符嵌入向量序列；将所述字符嵌入向量序列输入至第一级子模型；将每一级子模型的输出数据与所述验证数据比较，得到多个误差；根据所述多个误差调整所述地址文本识别模型的参数，直至所述地址文本识别模型收敛时，训练结束。通过本申请，可以将多个级联的子模型产生的多个误差，作为依据以调整地址文本识别模型的参数，减少多个级联子模型的整体误差，避免了多个子模型之间的误差累积。
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