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公开(公告)号：CN119740140A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411706882.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/30
Abstract: 本公开提供一种数据分类方法，包括获取训练数据集，训练数据集至少包括具有粒度标签的第一数据；基于第一数据的第一参数集，确定待训练模型的粗粒度层级和细粒度层级；基于粗粒度层级、细粒度层级和预设语言模型，构建待训练模型；基于训练数据集，对待训练模型训练，以获取预训练模型；利用预训练模型，对待分类数据进行分类。本公开通过利用具有粗粒度标签的第一数据训练待训练模型，减少了需要模型分类的标签数量，从而降低了待训练模型的模型复杂度，使得待训练模型更容易训练，提高了模型准确度，并在利用预训练模型进行数据分类时，预设语言模型只需根据粒度层级中当前节点对应的节点列表，即可确定待分类数据的类别，提高了数据分类速度。
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公开(公告)号：CN119047483A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411172725.9
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F18/22 , G06Q50/50 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种工单稽核的方法及装置、电子设备和存储介质，获取服务工单文本，筛选服务工单文本中的关键词，利用关键词泛化模型对关键词进行泛化处理，得到关键词对应的泛化词；将服务工单文本输入自然语言模型进行地名识别，并根据识别到的地址名词匹配对应的基站名称；基于基站名称、关键词及其对应的泛化词，对服务工单文本进行语义判别，并确定服务工单文本是否稽核通过。与相关技术相比，本公开通过筛选关键词并进行泛化处理，能够捕捉到文本中更丰富的语义信息，避免因关键词表述的局限而遗漏重要内容。基于多维度的信息进行语义判别，综合考虑了各种因素，提高了稽核结果的准确性，提高使用神经网络模型进行工单稽核的效果。
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公开(公告)号：CN119337882A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411413352.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06F16/33
Abstract: 本公开提供一种基于LLM的实体内容提取方法、装置及介质，该方法包括：创建文本润色数据集，利用原始文本和润色文本持续更新第一提示语，确定第一文本润色提示语；基于文本润色数据集和第一文本润色提示语，分别确定第一评估数据集和第二评估数据集，通过目标LLM和第二提示语分别生成第一实体内容和第二实体内容；确定目标LLM的第二综合评价指标，分别迭代第一评估数据集和第二评估数据集，确定第一实体提取提示词和第二实体提取提示词；基于目标数据集和第三提示语，通过目标LLM从第一实体提取结果和第二实体提取结果中确定目标提示语。通过本公开提供的技术方案，解决了信息提取可靠性和安全性不足的问题，提高了信息提取的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN119450561A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411447460.9
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04L43/0852
Abstract: 本公开提供的质差检测的方法及系统、装置，获取待检测设备的时延数据，对所述时延数据进行数据清洗处理，得到目标时延数据；根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到预设数量的目标时延中心值；将每个所述目标时延中心值与参考时延中心值进行相减处理，得到计算结果；在所有所述计算结果大于第一预设阈值的情况下，确定所述待检测设备为质差设备。与相关技术相比，本公开实施例通过采集待检测设备的时延数据，通过预先训练好的聚类模型以及预先获取的参考时延中心值，对时延数据进行质差检测，可以提前预知5G‑CPE终端是否存在质差，减少5G‑CPE终端质差引起业务中断，进一步减少了客户投诉，提高了客户对5G专网的使用体验。
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公开(公告)号：CN117669595A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210950422.X
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/35 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N10/60 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种客户服务结果预测模型建立方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：根据历史客户服务语音数据，得到训练文本数据集合；对训练文本数据集合中的目标语句文本训练数据进行量子测量处理，得到目标语句的语义特征；利用双向长短时记忆BiLSTM模型以及自注意力机制，根据目标语句的语义特征，得到目标对话的语义特征；根据目标对话的语义特征和目标对话对应的历史客户服务结果，得到客户服务结果预测模型。本发明方案，根据目标对话中上下文之间的语义特征得到的客户服务结果预测模型充分建模了目标语句的语义特征和目标对话上下文之间的语义特征，增加该客户服务结果预测模型预测客户服务结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119382941A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411400727.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开提供一种异常节点确定方法、装置、电子设备、芯片及介质，方法包括，确定网络在当前时间片对应的节点属性信息矩阵，节点属性信息矩阵是根据网络中包含的多个节点的数据流特征生成的；采用哈希学习方法对节点属性信息矩阵进行哈希表示，生成网络在当前时间片的节点哈希码矩阵；基于节点哈希码矩阵，确定网络中包含的多个节点在当前时间片的熵值；根据网络中包含的多个节点在当前时间片和多个相邻时间片的熵值，确定网络中的异常节点。可以实现对网络中的节点进行聚合分析，以及对多个时间片的节点状态进行聚合分析，可以在节点发生拥塞之前检测到异常节点，降低异常节点的误判率。
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公开(公告)号：CN119150159A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411277982.9
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N7/01
Abstract: 本公开提出了一种敏感数据分类方法、装置、电子设备、存储介质及产品。所述的方法包括：获取第一数据集，所述第一数据集中包括至少一条敏感数据；将第一分类模型中的每个任务都拆分为第一预设数目个子任务，所述第一分类模型为多粒度扫描的级联森林分类模型，所述任务用于指示每个级联层中的森林；为每个子任务分配对应的计算节点，构建多个计算节点并行的第一分类模型，其中，多个子任务可以对应同一个计算节点，不同计算节点上的子任务可以并行计算；利用所述多个计算节点并行的第一分类模型对所述第一数据集中的敏感数据进行分类，得到所述第一数据集中的敏感数据的分类结果。
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公开(公告)号：CN119907001A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510037230.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/121 , G06N3/006
Abstract: 本公开提供一种网络优化方法、系统、电子设备、芯片及介质，通过获取多个通信节点的通信数据，并基于多个通信节点的通信数据确定网络时延距离矩阵；基于网络时延距离矩阵，通过蚁群算法，确定目标网络路径；使用入侵检测模型对目标网络路径进行入侵检测，入侵检测模型为使用训练数据样本对初始模型进行训练得到的，训练数据样本为使用样本模型对初始数据样本进行标记得到的。通过蚁群算法对网络进行优化，寻找目标路径，以提高网络的性能和可靠性，并通过训练好的入侵检测模型对目标路径进行入侵检测，进一步提高网络入侵行为智能化检测的高效性。
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公开(公告)号：CN119046841A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411172726.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本公开公开了指标异常的检测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，获取待检测指标集，并对待检测指标集进行密度聚类，分别得到正常指标集及疑似异常指标集；筛选出疑似异常指标集中不满足分布特征的目标疑似异常指标集；对第一指标序列与第二指标序列进行相似度计算，得到第一指标序列与第二指标序列之间的相似度；若相似度小于预设阈值，则确定目标待检测指标为异常指标。与相关技术相比，本公开实施例实现了根据目标疑似异常指标集中目标待检测指标所在的第一指标序列及正常指标集中与第一指标序列时间相邻，且与第一指标序列日期类型相同及统计时间点相同的第二指标序列，确定异常指标，提高了指标异常的检测准确率。
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公开(公告)号：CN119046464A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411174870.0
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供一种文档分类方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：利用预训练语言模型，分别将经过规范化处理后的规范化文档的每个文本特征中每个单词转换为词向量；利用交互注意力网络，将词向量作为输入，得到规范化文档的第一文档类别；利用大语言模型，对规范化文档按照预设数量的预设提示模板进行模板化处理，得到模板化处理后的预设数量的提示模板，并利用预设数量的提示模板，得到预设数量的第二文档类别；将第一文档类别和预设数量的第二文档类别中文档类别相同且数量最多的文档类别作为述规范化文档的目标文档类别，实现文档自动分类，有效提升了文档分类的效率和准确性。
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