公开(公告)号：CN118966440A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411041665.7

申请日：2024-07-31

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 刘辉 ,  张燕舞 ,  范云满 ,  王军辉 ,  张玢 ,  肖宇锋 ,  方安 ,  侯宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/101 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于序列推荐的合作关系预测方法、装置及电子设备，涉及数据预测领域。在进行合作关系预测时，通过时间嵌入描述作者对应的文本随时间的动态变化情况，通过作者高阶嵌入考虑作者与合作者的历史合作关系，通过内容嵌入表征文本核心描述情况，进而基于时间嵌入、内容嵌入、作者嵌入集合及Token嵌入，预测目标作者的合作者时，能够从多角度预测合作关系，提高预测准确度。另外，为作者配置多个Token，得到作者对应的多个Token嵌入，能够在模型训练时节省计算资源，也能够实现作者数量较大的场景下的合作关系预测，准确性、可靠性和效率较高。使用k‑best‑crf算法进行多Token分类预测，提高预测成功率。

公开(公告)号：CN119398037B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411990611.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 范云满 ,  方安 ,  张燕舞 ,  陈颖 ,  胡佳慧

IPC: G06F40/258 ,  G06F40/151 ,  G06F18/213 ,  G06F40/30 ,  G06F16/34

Abstract: 本申请公开了一种主题文本的生成方法及相关装置，涉及计算机技术领域，包括：获取待进行文本转换的目标合作主题向量，利用预训练的文本生成模型中的迁移微调层将目标合作主题向量处理为目标映射空间下的目标多角度特征向量，利用文本生成模型中的基座大语言模型将目标多角度特征向量处理为目标合作主题向量对应的主题文本。本申请基于训练数据同时训练迁移微调层的参数以及预设层的参数，通过预训练基座大语言模型中预设层的大量参数，可以确保目标合作主题向量转换为目标映射空间下的目标多角度特征向量后，该目标多角度特征向量可以被基座大语言模型准确地理解并解码，提高了最终生成的主题文本的可读性和准确性。

公开(公告)号：CN119398037A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411990611.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 范云满 ,  方安 ,  张燕舞 ,  陈颖 ,  胡佳慧

IPC: G06F40/258 ,  G06F40/151 ,  G06F18/213 ,  G06F40/30 ,  G06F16/34

Abstract: 本申请公开了一种主题文本的生成方法及相关装置，涉及计算机技术领域，包括：获取待进行文本转换的目标合作主题向量，利用预训练的文本生成模型中的迁移微调层将目标合作主题向量处理为目标映射空间下的目标多角度特征向量，利用文本生成模型中的基座大语言模型将目标多角度特征向量处理为目标合作主题向量对应的主题文本。本申请基于训练数据同时训练迁移微调层的参数以及预设层的参数，通过预训练基座大语言模型中预设层的大量参数，可以确保目标合作主题向量转换为目标映射空间下的目标多角度特征向量后，该目标多角度特征向量可以被基座大语言模型准确地理解并解码，提高了最终生成的主题文本的可读性和准确性。