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公开(公告)号：CN119443225A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411352404.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于注意力机制的时序知识图谱的关系感知学习方法，该方法首先通过嵌入层获取目标关系、邻居实体及其时序信息的嵌入向量，利用注意力机制根据目标关系与邻居关系在时间维度上的相似度动态调整权重，从而精细聚合邻居的时序信息。随后引入适应度函数对负样本进行打分，并选择最具挑战性的负样本实现局部优化。此外，专门设计的正负样本处理机制，有效提升了关系感知嵌入模型对负样本的时序辨别能力，从而增强了对时序关系的建模效果。
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公开(公告)号：CN118966326A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410872124.2
申请日：2024-07-01
Applicant: 三峡大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/025 , G06F18/23213 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/901 , G06F16/29 , G06N20/00
Abstract: 基于实体语义相似性与聚类相结合负采样的地理知识图谱链接预测方法，包括：提出地理知识元组表示框架，实现对地理实体和其属性以及实体间关系的结构化表示；对地理矢量图的地理数据进行结构化抽取并将导入到图数据库，将地理数据以三元组形式导出后并清理；构建知识融合器，提取三元组中地理实体语义信息，完成地理知识图谱嵌入GKTransE模型的实体向量初始化；调用K‑Means算法将实体进行划分，根据实体语义信息划分成多个簇，构建负例三元组；结合知识融合器对三元组进行批量训练；根据三元组中已知实体信息预测缺失的实体，完成地理知识图谱嵌入GKTransE模型中链接预测任务。该方法有效了扩展了地理知识图谱的表达能力，并在链接预测任务中取得了显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN119721677A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411684567.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于环境因子重要性动态评估的滑坡易发性预测方法，采集滑坡、非滑坡样本和环境因子数据，构建数据集；构建滑坡易发性预测模型，并将数据集输入训练模型，得到滑坡易发性预测结果，最终，对区域的滑坡易发性评级，并预测结果可视化处理。通过构建包含卷积单元、SE层和LSTM单元的内在环境因子模型，挖掘内在环境因子的特征表示；构建包含卷积单元、SE层、Transformer模块和SeqPool层的外在驱动环境因子模型，捕获和解析外在驱动环境因子的特征信息；并通过自注意力机制加权融合内在环境因子模型的特征表示和外在驱动环境因子模型的特征信息，能有效识别滑坡灾害发生的主要驱动因素，有效降低了预测误差，提高了滑坡预测模型的预测性能。
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公开(公告)号：CN119337880A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411381124.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种基于提示学习的大语言模型地质命名实体识别方法，包括以下步骤：构建由包含地质实体的句子构成的数据集；构造针对同时标注地质实体任务的提示，包括标注规则及示例引导等部分；整理大语言模型输出结果中的错误，并根据错误分析构造融合地质知识的标注地质实体的提示；提取输出结果中的各类地质实体；构建针对实体类别验证的提示，对提取的实体进行二次类别验证。本发明通过将实体抽取任务转化为利用不同符号同时标注出各类实体任务，根据错误分析增加地质知识的引导，增加实体类别验证，在给定的几个类别中选择一类作为实体的类别，有效缓解了大模型的幻觉问题和地质领域嵌套实体识别错误问题以及地质领域知识缺乏问题，提高了地质实体识别的效率和准确度。
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