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公开(公告)号：CN106909622A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710041593.X
申请日：2017-01-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/288 , G06F16/2237
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱的向量表示方法。该方法包括：将知识图谱中的实体对、关系和实体对之间的多步关系路径表示为初始低维向量；利用间隔可变的损失函数训练实体对、关系和实体对之间的多步关系路径的低维向量表示的模型。利用本发明学习到的模型进行关系推理能够提高不同的知识图谱中的推理的精确度。
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公开(公告)号：CN107391577B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710469315.4
申请日：2017-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/78 , G06F16/735
Abstract: 本发明涉及一种基于表示向量的标签推荐方法和系统，其特征在于，包括：获取多个作品，根据每个作品对应的标签、关系及对象，构建多个包含作品和标签的二元组信息和包含作品、关系及对象的三元组信息，根据二元组信息和三元组信息生成训练数据集；通过对训练数据集进行表示学习，分别得到各个作品的作品表示向量和各类标签的标签表示向量；通过计算各个作品表示向量和各类标签表示向量之间的距离，从各类标签中筛选出各个作品的推荐标签。本发明在学习表示向量的过程中，本发明同时考虑作品标签对二元组信息和作品的三元组信息。通过融入更多信息，使得学到的表示向量能够更准确地反映作品和标签的语义，从而更好地支持标签推荐这一任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104636466B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201510071993.6
申请日：2015-02-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种面向开放网页的实体属性抽取方法和系统。其中，所述方法包括：提取开放网页的文本，从中获得目标实体的候选文本集合；以及，根据目标实体属性在训练文本集合中出现的频率，选择基于规则的方式或者基于统计的方式从所述候选文本集合中抽取目标实体属性的值。本发明能够提高开放网页实体属性抽取的准确率和召回率，并且不依赖于网页结构，能够适应开放网页类型的变化。
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公开(公告)号：CN104615687B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201510033050.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向知识库更新的实体细粒度分类方法与系统。所述方法包括：从文本中识别出实体；将识别出的实体、知识库中与其相关的实体以及相关实体在知识库中的分类作为结点构建依赖图，其中依赖图中的边的权值表示该边连接的两个结点之间的相关程度；以及，通过在所述依赖图上执行重启动随机游走，得到识别出的实体所属的分类。本发明能够克服现有技术在实体上下文缺乏的情况下难以实现对该实体进行细粒度分类的缺陷，并且提高了实体细粒度分类的准确率。
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公开(公告)号：CN107391577A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710469315.4
申请日：2017-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于表示向量的标签推荐方法和系统，其特征在于，包括：获取多个作品，根据每个作品对应的标签、关系及对象，构建多个包含作品和标签的二元组信息和包含作品、关系及对象的三元组信息，根据二元组信息和三元组信息生成训练数据集；通过对训练数据集进行表示学习，分别得到各个作品的作品表示向量和各类标签的标签表示向量；通过计算各个作品表示向量和各类标签表示向量之间的距离，从各类标签中筛选出各个作品的推荐标签。本发明在学习表示向量的过程中，本发明同时考虑作品标签对二元组信息和作品的三元组信息。通过融入更多信息，使得学到的表示向量能够更准确地反映作品和标签的语义，从而更好地支持标签推荐这一任务。
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公开(公告)号：CN104636466A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510071993.6
申请日：2015-02-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向开放网页的实体属性抽取方法和系统。其中，所述方法包括：提取开放网页的文本，从中获得目标实体的候选文本集合；以及，根据目标实体属性在训练文本集合中出现的频率，选择基于规则的方式或者基于统计的方式从所述候选文本集合中抽取目标实体属性的值。本发明能够提高开放网页实体属性抽取的准确率和召回率，并且不依赖于网页结构，能够适应开放网页类型的变化。
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公开(公告)号：CN104615687A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510033050.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/30705
Abstract: 本发明提供一种面向知识库更新的实体细粒度分类方法与系统。所述方法包括：从文本中识别出实体；将识别出的实体、知识库中与其相关的实体以及相关实体在知识库中的分类作为结点构建依赖图，其中依赖图中的边的权值表示该边连接的两个结点之间的相关程度；以及，通过在所述依赖图上执行重启动随机游走，得到识别出的实体所属的分类。本发明能够克服现有技术在实体上下文缺乏的情况下难以实现对该实体进行细粒度分类的缺陷，并且提高了实体细粒度分类的准确率。
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