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公开(公告)号：CN112650847A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910961978.7
申请日：2019-10-11
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F16/335 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种科技研究热点主题预测方法，根据与待测主题相关的科技研究主题词表对学科文献进行预处理，得到对应年份的分词文档，并将分词文档转换为二进制向量矩阵；利用频繁项集挖掘算法对二进制向量矩阵进行处理，得到频繁主题集合；对频繁主题集合进行过滤，得到热点主题集合；将热点主题集合转换为时序序列数据，根据时序序列数据，训练多个预测模型，并利用加权处理方法得到主题预测模型；根据主题预测模型预测待测主题出现的频率。本发明文采用基于领域主题词表的词语过滤，较为完善的归纳了科技研究领域特性，采用频繁项集算法对科技研究领域的热点主题进行识别，能够准确地预测未来时间内的热点主题。
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公开(公告)号：CN106528595B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610844199.5
申请日：2016-09-23
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/36 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于互联网技术领域，具体说，涉及一种基于网站首页内容的领域信息收集和关联方法，包括：基于领域概念空间，进行网站首页内容的网站信息领域判别，进而完成领域信息收集；基于领域概念空间，对收集的页面内容进行领域信息分类，进而完成领域信息关联。本发明采用概念空间形成领域概念描述，基于网页首页信息判别进行领域信息收集，不同网站节点以概念空间为基础组成关联网络，能够使用户快速、准确定位到所需要的领域信息簇。
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公开(公告)号：CN110968668B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911202435.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于超网络的网络舆情主题相似度计算方法及装置，其中，方法包括基于构建的超网络模型，结合在该超网络模型中依据不同算法计算出任意两条超边的社交相似度、时序相似度、情感相似度和关键词相似度，然后根据计算出的社交特征数据、时序特征数据、情感特征数据和关键词特征数据分别对应的各特征权重值，最终计算出目标网络舆情的主题相似度，可以显著提高任意两超边基于目标网络微博舆情的主题相似度的准确度，同时，可以将多种关系特征数据进行有机融合计算，也增强了基于网络微博舆情的主题相似度的精确度。
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公开(公告)号：CN112149423A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011108388.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F40/295 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F16/951
Abstract: 本发明共公开一种面向领域实体关系联合抽取的语料标注方法及系统，方法包括：利用scrapy爬虫框架从网页爬取符合条件的初始数据；利用正则表达式对所述初始数据进行预处理，获得无噪声文本数据；根据领域语料特征定义实体间的关系集合；利用YEDDA文本标注工具，根据所述关系集合对所述无噪声文本数据进行标注，获得标注数据。采用本发明公开的方法能够简化实体和关系的标注流程，提升标注效率，实现实体关系的联合抽取以及重叠关系的抽取，同时还能有效避免采用流水线方法提取实体和关系过程中存在的错误传播、信息丢失和实体冗余等问题。
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公开(公告)号：CN117541167A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311337909.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于农业面源污染治理的区块链系统，本发明构建了Fabric联盟链架构体系，并利用区块链的共识机制、分布式存储、密码学、点对点传输、跨链互认等技术创新了农业面源污染治理数据存储、信息追溯以及激励和约束机制，以改善当前农业面源污染治理机制存在的监测信息存储传输不安全、信息不对称、多头管理协作性差、企业寻租与投机行为频发、政府权力异化等发展困境。在机制设计上，应用区块链的特性与去中心化的思想，构建一个数据安全存储、透明公开、可信追溯、共识自治的农业面源污染治理区块链网络，营造安全可信的治理环境，实现政企信息的高效、无损耗传递，促进污染治理的公开、公平与公正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106529895A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610844200.4
申请日：2016-09-23
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06Q10/10
CPC classification number: G06Q10/103
Abstract: 本发明属于信息管理技术领域，具体说，涉及一种基于二维码的科技项目信息管理方法，包括：基于同一项目的项目信息生成带有唯一标识和类型的二维码，其中，所述项目信息的各级子信息相互关联；识别所述二维码，获取所述项目信息。本发明通过将项目信息生产具有唯一标识和类型的二维码，减少了科技管理人员的人为干涉，有效的保证了项目库的一致性，比传统的科技项目管理方法更加高效、实用和便捷。
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公开(公告)号：CN105069080A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510463441.X
申请日：2015-07-31
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30663 , G06F17/30675 , G06F17/30705
Abstract: 一种文献检索方法和系统，该方法包括根据用户输入的检索词在选定文献的核心数据中进行预检索，进行概念聚类得到主题类，识别主题类中的核心节点，再根据核心节点去获取主题的发展模式，然后获取属于各主题发展模式的核心节点，最后将这些核心节点对应的文献作为检索结果。该方法将根据检索词获得的预检索结果进一步缩小，由于所有的主题类信息巨大，无法反应出主题的发展情况，因此先获得主题类中的核心节点，再使用核心节点获取主题发展模式，当得知了该与检索结果中的主题发展模式后，属于这些主题发展模式的核心节点将是该次检索中具有重要价值的文献，因此将其所为检索结果，使得检索到的文献具有更高的价值，提高了检索文献的命中率和使用价值。
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公开(公告)号：CN118862900B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411114001.9
申请日：2024-08-14
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F40/151 , G06F40/211 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，具体地说是一种基于GCN的农业气象灾害事件触发词抽取方法，本发明利用大模型BERT生成丰富语义信息字向量，通过构建词长掩码矩阵将BERT输出的字嵌入转换为词嵌入，从而高效地实现字嵌入向词嵌入的转换，降低图构建的复杂度，进一步地，在图卷积编码阶段，利用词长掩码矩阵将词嵌入重新转换为字嵌入，并与原始字嵌入进行拼接，以此融合字级和词级的信息，增强了模型对文本数据的理解和表征能力。同时本发明利用GCN在建模复杂关系和语义信息方面的优势，解决中文事件抽取中触发词存在的不匹配与一词多义的问题，提升了事件抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN119089300A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411081706.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，具体地说是一种基于时空分析的气象干旱预测方法，本发明通过将多源特征聚合、自注意力机制和优化的时间卷积网络相结合，构建气象干旱时空预测预测模型，能够以多元时空特征的气象要素作为依据，准确预测预设未来时间段内的气象干旱等级，对于制定干旱管理计划以维持自然资源以及减少干旱所造成损失提供了更为强有力的支撑。
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公开(公告)号：CN112149423B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011108388.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F40/295 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F16/951
Abstract: 本发明共公开一种面向领域实体关系联合抽取的语料标注方法及系统，方法包括：利用scrapy爬虫框架从网页爬取符合条件的初始数据；利用正则表达式对所述初始数据进行预处理，获得无噪声文本数据；根据领域语料特征定义实体间的关系集合；利用YEDDA文本标注工具，根据所述关系集合对所述无噪声文本数据进行标注，获得标注数据。采用本发明公开的方法能够简化实体和关系的标注流程，提升标注效率，实现实体关系的联合抽取以及重叠关系的抽取，同时还能有效避免采用流水线方法提取实体和关系过程中存在的错误传播、信息丢失和实体冗余等问题。(56)对比文件昝红英等.面向医学文本的实体关系抽取研究综述.郑州大学学报(理学版).2020,第52卷(第4期),第1页-15页.吴小龙等.基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取.中文信息学报.2019,第33卷(第4期),第75页-84页.Jizhi Chen等.Jointly Extract Entitiesand Their Relations From BiomedicalText.IEEE.2019,第7卷第162818页-162827页.黄培馨;赵翔;方阳;朱慧明;肖卫东.融合对抗训练的端到端知识三元组联合抽取.计算机研究与发展.2019,第56卷(第12期),第2536页-2548页.
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