一种仿真资源模型库管理方法及系统

    公开(公告)号:CN118210865A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410297302.3

    申请日:2024-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种仿真资源模型库管理方法,步骤如下:S1、模型库配置管理:建立标准化装备资源模型库;S2、装备标识数据库管理:为模型库配置管理中生成的每个模型生成七段码,以七段码为唯一标识,与模型相关联;S3、装备实体模型数据库管理:为模型库配置管理中生成的每个模型生成对应的XML文件;S4、接口设计:为模型库配置管理、装备标识数据库管理和装备实体模型数据库管理提供内部接口,为试验管理平台提供外部接口;S5、人机界面管理:提供Web操作和界面管理。本发明还公开了一种仿真资源模型库管理系统。本发明通过有效打破数据壁垒、打通数据孤岛,实现仿真资源模型互联互通,可以广泛应用于计算机仿真技术领域。

    一种使用词条内容递归爬取词条数据的方法

    公开(公告)号:CN117932134A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202310975209.9

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种使用词条内容递归爬取词条数据的方法,包括以下步骤:1)对船舶知识库中的数据建立倒排索引表;2)从倒排索引表集群中检索出请求问题的关键词条;3)对检索出的关键词条,使用数据爬虫进行词条的爬取;4)对数据爬虫输出的文本进行格式的统一;5)对统一后的文本进行筛选;6)对粗排的文本选择前列设定数量文本进行二次筛选,返回二次筛选后的文本;7)进行三元组抽取;8)对冲突三元组进行纠错与知识融合;9)根据处理后的三元组获得知识抽取后的知识图谱。本发明方法可以从结构化数据、半结构化数据、非结构化数据中抽取词条,借助使用词条内容递归爬取词条数据的方法,用机器基本代替人工实现自动化知识扩充。

    一种基于实体链接表的实体识别方法

    公开(公告)号:CN117610573A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311640997.2

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于实体链接表的实体识别方法,包括以下步骤:1)获取知识库中的非结构化、半结构化和结构化数据在内的多种数据源;2)整合异构数据源,对于整合后的实体名称,中文名称按字切分,英文名称按词切分,并且根据切分的结果生成ac树、倒排表、tfidf的权重以及实体链接表;3)对输入文本序列信息进行处理;4)使用实体链接表PromptIE模型对不同数据源的文本进行统一编码,对句子中已匹配的实体与句子进行实体识别,抽取实体知识。本发明方法可以从多种数据来源进行实体识别,而无需针对某种数据类型修改模型。

    一种基于知识嵌入的命名实体识别预处理方法

    公开(公告)号:CN116681073A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310723485.6

    申请日:2023-06-16

    Inventor: 应杰 张舒 董晓明

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识嵌入的命名实体识别预处理方法,包括以下步骤:1)针对给定背景知识库和句子S,找出句子S中所有背景知识库词语;2)根据背景知识库词语的长度,按长度进行划分,不同长度的词语对应不同维度的嵌入向量信息,生成对应维度的嵌入向量信息;3)对不同维度的嵌入向量信息,引入词性标签表示词语所属的词性,生成多维的背景知识嵌入向量;4)将句子S的字向量与所有多维的背景知识嵌入向量拼接得到输入向量,作为命名实体识别模型的输入。本发明将自然世界中不同类型、方式、长度的知识转为同一向量表示,为实体识别模型提供背景知识,使实体识别模型能够更准确的识别自然文本中存在的实体。

    一种基于倒排表的领域知识抽取方法

    公开(公告)号:CN117235274A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202310975138.2

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于倒排表的领域知识抽取方法,包括以下步骤:1)对船舶知识库中的非结构化、半结构化和结构化数据建立倒排索引表;倒排索引表存储单词在文档中的位置映射;2)基于轮询的负载均衡算法,从倒排索引表集群中检索出请求问题的候选知识;3)对检索出的候选知识,进行对候选知识的排序;4)对排序后的TopN候选知识进行三元组抽取;5)对抽取的三元组中的冲突三元组进行纠错与知识融合;6)根据处理后的三元组获得知识抽取后的知识图谱。本发明通过缩小候选知识范围,快速从知识库中抽取知识,提高系统响应速度。

    一种用于知识库的两步知识抽取方法

    公开(公告)号:CN117077783A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310977291.9

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种用于知识库的两步知识抽取方法,包括以下步骤:对船舶知识库中的非结构化、半结构化和结构化数据建立倒排索引表;倒排索引表存储单词在文档中的位置映射;基于轮询的负载均衡算法,从倒排索引表集群中检索出请求问题的候选知识;对检索出的候选知识,进行对知识的粗排操作;对粗排的候选知识选择前列候选知识进行精排操作,返回再次筛选后的候选知识;对排序后的TopN候选知识进行三元组抽取;对抽取的三元组中的冲突三元组进行纠错与知识融合;根据处理后的三元组获得知识抽取后的知识图谱。本发明通过二次筛选缩小候选知识范围,快速从知识库中抽取知识,提高系统响应速度。

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