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公开(公告)号：CN117408337A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311604075.6
申请日：2023-11-28
Applicant: 航空工业信息中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及知识图谱构建领域，特别是涉及一种基于大语言模型的知识图谱构建方法、装置、介质和设备。该方法包括：根据标注数据组集和预设数据结构得到初始预训练语言模型当前评分；若小于预设分数阈值，获取非结构化数据集FZ；根据初始预训练语言模型和FZ，得到信息抽取结果集CJ；根据预训练大语言模型对CJ分类，根据分类结果更新FZ和BZ，再获取当前评分；直至大于预设分数阈值，停止迭代，得到目标预训练语言模型；对非结构化数据进行信息抽取，得到目标知识图谱。本申请利用预训练大语言模型增加了预训练语言模型训练样本的数量，提高了预训练语言模型的信息抽取结果的准确性，进而提高了目标知识图谱的准确度。
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公开(公告)号：CN110059181A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910202727.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明属于文本分类领域，具体涉及一种面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置，旨在为了解决有限数据情况下面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性不高的问题。本发明方法包括：获取待分类的第一短文本信息集合，并基于正向最大匹配分词和word2vec词向量表示技术进行预处理得到第二短文本信息集合；基于规则的分类方法、有监督的神经网络分类方法，对第二短文本信息集合进行二分类后进行短文本过滤，并基于同样的分类方法进行各短文本的第一、二级分类标签，基于半监督学习的标签传播方法进行各短文本的第三、四级分类标签。本发明在有限数据情况下保证了面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN108563686A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810208801.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统，旨在解决如何在考虑谣言转发评论信息的情况下，准确识别社交网络中谣言的技术问题。为此目的，本发明中社交网络谣言识别方法，首先利用三种不同的神经网络分别获取用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量，然后将用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量融合为新的特征向量，最后利用第四种神经网络对融合后的特征向量进行谣言识别。基于上述步骤，能够快速且准确地检测到社交网络中的谣言。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述步骤。
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公开(公告)号：CN105653538A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410642239.9
申请日：2014-11-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种数据挖掘的方法，包括以下步骤：获取各个用户的行为序列，所述行为序列中包含多条按照行为执行时间顺序排列的行为节点，所述行为节点由行为与行为执行时间组成；搜索所述行为序列中对应的提升值满足预设的长期提升条件的行为节点作为所述行为序列中的行为频率提升点，所述行为节点对应的提升值为所述行为序列中该行为节点后的行为发生频率与所述行为序列中该行为节点前的行为发生频率的比值；获取发生时间满足行为频率提升点相关的时间条件的对应用户发生的事件作为行为频率提升因素。上述方法可挖掘出准确的用户行为频率提升因素。此外，还提供一种数据挖掘的装置。
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公开(公告)号：CN115248857A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202211026146.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 航空工业信息中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种多语言观点摘要生成方法、装置、设备、系统及存储介质。该方法包括：获取待处理的多个目标文本；对多个目标文本进行跨语言文本表征处理，得到各个目标文本对应的多个通用表征向量；基于多个通用表征向量，提取各个目标文本中的至少一个观点句；基于观点句，生成多个目标文本对应的多个观点摘要。根据本公开实施例，无需依赖机器翻译工具对不同的语言对应的多媒体内容先进行翻译再生成观点摘要，对于海量的多语言目标文本，降低了观点摘要的生成成本，同时，生成的观点摘要不受机器翻译准确性的影响，因此，提高了多语言观点摘要生成的准确性，有利于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114691866A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210225366.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 航空工业信息中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开实施例涉及一种面向多级标签的文本分类方法、装置、设备及存储介质。本公开实施例通过获取文本以及文本中关键词对应的标签；基于预设的面向多级标签的文本分类模型中的文本编码模型对文本进行编码处理，得到文本的特征向量，文本的特征向量对文本的关键词进行敏感表征，基于预设的面向多级标签的文本分类模型中的标签编码模型，对标签进行编码处理，得到标签的向量；分别计算文本的特征向量与每个标签的向量之间的余弦相似度；将余弦相似度大于预设阈值的标签确定为文本的标签。通过对文本和现有类别标签进行编码处理和余弦相似度计算处理，选择出文本内容相匹配的标签，可减轻对人工标注标签的依赖，降低人工标注和标签体系的维护成本，提高标签标注的准确率，使文本分类结果更准确。
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公开(公告)号：CN108563686B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810208801.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统，旨在解决如何在考虑谣言转发评论信息的情况下，准确识别社交网络中谣言的技术问题。为此目的，本发明中社交网络谣言识别方法，首先利用三种不同的神经网络分别获取用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量，然后将用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量融合为新的特征向量，最后利用第四种神经网络对融合后的特征向量进行谣言识别。基于上述步骤，能够快速且准确地检测到社交网络中的谣言。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述步骤。
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公开(公告)号：CN108470046B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810184478.2
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/34
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。
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公开(公告)号：CN105653538B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201410642239.9
申请日：2014-11-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 一种数据挖掘的方法，包括以下步骤：获取各个用户的行为序列，所述行为序列中包含多条按照行为执行时间顺序排列的行为节点，所述行为节点由行为与行为执行时间组成；搜索所述行为序列中对应的提升值满足预设的长期提升条件的行为节点作为所述行为序列中的行为频率提升点，所述行为节点对应的提升值为所述行为序列中该行为节点后的行为发生频率与所述行为序列中该行为节点前的行为发生频率的比值；获取发生时间满足行为频率提升点相关的时间条件的对应用户发生的事件作为行为频率提升因素。上述方法可挖掘出准确的用户行为频率提升因素。此外，还提供一种数据挖掘的装置。
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公开(公告)号：CN119782464A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411840115.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 航空工业信息中心
IPC: G06F16/3329 , G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种多文档摘要生成质量评估方法，方法包括：构建问答对的方式，针对每个文档生成问题及其对应的答案作为答案参考；接着，基于当前需要评估的摘要对问题进行答案生成；然后，基于能否回答问题、回答问题的准确性以及对摘要中是否包含异常句子获取当前需要评估的摘要的生成状态值。本发明能够不依赖于参考标准对多文档摘要的生成质量进行分析。
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