一种基于用户关联关系的微博数据采集方法

    公开(公告)号:CN103810283A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201410058585.2

    申请日:2014-02-20

    CPC classification number: G06F17/3089

    Abstract: 本发明涉及数据采集技术领域,尤其是一种基于用户关联关系的微博数据采集方法。本发明采用网络爬虫的方式对微博平台上包含特定关键词的微博信息进行采集,在采集的过程中以用户之间的关联关系作为微博爬虫的链接,首先根据指定的关键词获取微博爬虫的种子用户,然后通过抓取网页的方式获取用户的微博页面,采集其中包含关键词的微博信息,选取出具有潜力的用户,并同时采集有潜力用户的关联关系以获取微博爬虫的下一级链接,从而实现微博信息的自动搜索与采集。本发明解决了根据关键词在微博平台上自动采集包含该关键词的微博等问题,可用于商务智能、社情舆情、决策评估等领域对特定微博内容的获取。

    基于RFID/无线网络的火灾逃生云指挥系统和方法

    公开(公告)号:CN103353981A

    公开(公告)日:2013-10-16

    申请号:CN201310326078.8

    申请日:2013-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于RFID/无线网络的火灾逃生云指挥系统,该系统包括:火灾灾情探测及报警系统、RFID标签、RFID移动读写设备、移动终端、中央处理模块、云平台、逃生路线计算模块。本发明还公开了一种利用所述系统进行火灾逃生云指挥的方法。本发明利用移动终端作为指挥终端,使用云计算技术、RFID技术将楼内火灾报警系统、火灾预警、火情及人员定位、逃生路线指示等结合起来,形成一个基于RFID和无线网络的火灾逃生云指挥系统和方法。使用本发明,可实现火灾灾情和人员迅速准确地定位,有效指示人员逃生路线,减少火灾中的恐慌,增大逃生概率,增加生存机会,减小损失,并为消防队员组织营救提供便利。

    社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置

    公开(公告)号:CN118861842B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411346062.8

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本公开关于社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置,该方法包括:获取账号特征样本,其中,账号特征样本为文本形式的特征样本;将账号特征样本输入账号识别模型,获得将账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率;基于目标概率和真实身份标签,计算损失函数的值;通过根据损失函数的值调整账号识别模型的参数,以对账号识别模型进行训练。这样,由于本公开在进行社交机器人账号识别时,所依据的特征类型更丰富、特征内容更全面、特征数量更多,因此可以保证针对账号的身份作出全面的判断,可以减少误识别现象的出现,进而可以提高社交机器人账号的识别准确性。

    一种基于大模型智能体的社会模拟方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN118887029A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411397294.6

    申请日:2024-10-09

    Abstract: 本发明提供一种基于大模型智能体的社会模拟方法、装置及设备,涉及社会计算技术领域,包括:基于智能体建模规则,构建社会模拟智能体模型;利用采集的数据对所述社会模拟智能体模型进行训练,得到训练完成的社会模拟智能体模型;设置所述训练完成的社会模拟智能体模型的模拟参数,生成智能体交互内容。从互联网采集相关数据,包括网络社交数据以及社会事件数据等,并基于此构建一组异构大模型智能体,实现对可演化的真实社会情境的建模,生成动态、有针对性、个性化的社会交互内容,在社会环境和社会交互的模拟的基础上,模拟社会事件影响的传播机制,以实现对未来传播趋势的预测。

    一种基于神经符号融合的任务规划方法

    公开(公告)号:CN118839294A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410731898.3

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本发明提供一种基于神经符号融合的任务规划方法、装置、设备、及存储介质,包括:获取待规划任务;通过神经规划器对所述待规划任务进行正向推理处理,得到所述待规划任务的操作序列;通过符号规划识别器对所述操作序列进行反向推理处理,得到所述待规划任务的推理规划目标;基于所述推理规划目标确定所述待规划任务的知识结果增强信息;基于所述知识结果增强信息对所述操作序列进行校正,得到所述待规划任务的规划结果。通过本申请,将神经规划器和符号规划识别器进行融合使用,实现了对任务进行双向规划,用以克服现有技术中符号规划识别器对任务环境变化适应性差、而神经系统规划器在泛化性方面和稳定性方面又表现不佳的缺陷。

    基于知识超图的解耦表示学习方法及装置

    公开(公告)号:CN118798333A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411273821.2

    申请日:2024-09-12

    Abstract: 本公开涉及一种基于知识超图的解耦表示学习方法及装置。所述解耦表示学习方法包括:对知识超图中的实体、关系、属性和值的表示向量进行随机初始化,其中,实体的表示向量包括多个子表示向量,所述多个子表示向量的数量基于实体所具有的语义的数量而确定,并且关系、属性和值的表示向量的维度与实体的子表示向量的维度相同;基于从每个实体的邻居实体传递的信息,对每个实体所包括的多个子表示向量进行更新;利用知识超图补全任务训练模型,基于更新的实体和关系的向量表示,确定超边中缺失的实体。通过采用本公开,能够处理结构复杂的知识超图、建模实体多方面语义,通过对实体的不同语义进行解耦,学习实体和关系的高质量向量表示。

    针对非连续实体的实体关系联合抽取方法及装置

    公开(公告)号:CN118551764A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202411028372.5

    申请日:2024-07-30

    Abstract: 本发明提供一种针对非连续实体的实体关系联合抽取方法及装置。该方法属于信息抽取和自然语言处理技术领域,包括:利用实体关系抽取模型预测待处理文本中每两个字符间的关系;对实体关系抽取模型的训练,首先将训练文本中的每两个字符作为字符组合存储在表格中,并对表格中的字符组合进行字符间关系的标注;利用该模型中的空洞卷积层和联合分类器对字符组合进行字符间关系标签的预测;基于真实标签信息和预测标签信息计算损失来训练该模型。本发明提供的针对非连续实体的实体关系联合抽取方法及装置,利用空洞卷积和联合分类器对字符组合构成的表格进行标签预测,实现了对非连续实体关系的联合抽取,提高了模型在复杂场景的适应能力。

    跨平台多主题的讽刺及动因识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116702746A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310594620.1

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本申请涉及一种跨平台多主题的讽刺及动因识别方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:获取跨平台的待识别文本,并根据待识别文本及其发布平台获得预设格式的目标数据;利用预设语言表征模型分别对预设跨平台标签集以及目标数据进行编码表示,得到文本表征向量以及标签表征向量,其中,预设跨平台标签集包括多个主题标签;对文本表征向量以及标签表征向量进行计算,得到与待识别文本对应的讽刺识别结果,其中,讽刺识别结果包括主题识别结果、讽刺判定结果以及讽刺动因。解决了无法结合跨平台下文本多维度数据同时识别文本主题、是否讽刺以及讽刺动因的问题。

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