公开(公告)号：CN116450827A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310392962.5

申请日：2023-04-13

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 林鸿宇 ,  陆垚杰 ,  唐家龙 ,  李卓群 ,  韩先培 ,  孙乐

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种基于大规模语言模型的事件模板归纳方法和系统。该方法主要包含：基于上下文生成的文本概念化，基于置信度衡量的事件模板结构化和基于图的事件模板整合三个模块。具体的，基于上下文生成的文本概念化通过示例学习充分发挥大规模生成式预训练语言模型的生成能力和类比能力，将多样化的事件自然语言表达转换为统一的概念化事件模板语言；基于置信度衡量的事件模板结构化通过显著性、可靠性和一致性筛选概念化的事件类别和事件论元角色从而结构化事件模板语言；基于图的事件模板整合通过图分割聚类算法整合同一事件的分散事件模板。本发明能够在开放场景下有效发现高质量、高覆盖度的事件模板。

公开(公告)号：CN118395972A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410343314.5

申请日：2024-03-25

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 孙乐 ,  李卓群 ,  林鸿宇 ,  王天舒 ,  曹博希 ,  陆垚杰 ,  周炜翔 ,  韩先培

IPC: G06F40/226 ,  G06F40/166 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种基于任务指示的参考知识链接任务通用解决方法及装置，属于自然语言处理技术领域。所述方法包括：结合任务指示，分别生成声明和参考知识的向量化表示；其中，所述任务指示包括该声明的数据领域和链接任务的任务信息；基于声明和参考知识的向量化表示，判断该声明与该参考知识是否存在链接关系。本发明可以高效通用地解决参考知识链接任务。