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公开(公告)号：CN118365177B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410787847.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0637
Abstract: 本说明书公开了一种信息推送方法、装置、存储介质以及电子设备，具体包括：根据获取的事件对象信息，构建出第一事件对象对应的第一仿真对象，第二事件对象对应的第二仿真对象，以及事件参与对象对应的处理仿真对象，并生成仿真测试指令。根据仿真测试指令，基于第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象，构建仿真测试环境，根据第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象之间预设的基础规则信息，进行仿真测试，得到仿真测试结果。根据仿真测试结果，确定针对第一事件对象与第二事件对象之间事件的事件处理分析结果，基于事件处理分析结果，进行信息推送。通过此方法可以从全局视角针对问题事件进行分析，提高了针对问题事件的处理效率。
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公开(公告)号：CN117875413B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410287647.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱本体中概念构建方法、装置、介质及设备，获取用户输入的待构建数据。将待构建数据输入训练完成的主题模型，得到待构建数据中的各关键词。向用户返回各关键词以及提示信息，接收用户返回的针对各关键词的评估信息，提示信息用于提示用户评估各关键词。当评估信息为各关键词均通过评估时，将各关键词输入训练完成的通用大语言模型，确定待构建数据包含的概念，以根据确定出的概念构建知识图谱，通过主题模型提取待构建数据中的各关键词，并向用户返回关键词，实现了针对待构建数据自动挖掘关键词以及关键词评估的可视化，提高确定的关键词的可解释性。通过用户返回的评估信息，实现了人工对待构建数据提取结果的修正。
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公开(公告)号：CN117807963A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410236990.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/166 , G06F16/35 , G06N20/00 , G06F18/24
Abstract: 本说明书公开了一种指定领域的文本生成方法及装置，对获取到的指定领域的原始文件进行数据清洗和格式转化得到目标文件，通过主题分类模型确定目标文件的目标主题，根据目标文件中的文本构建目标主题的问答对，问答对中的问题是目标文件中的标题文本，答案则是目标文件中的正文文本，根据目标主题对应的问答对优化预训练的自然语言模型的模型参数得到目标主题的文本生成模型，从而通过目标主题对应的文本生成模型，生成目标主题的输出文本。可见，通过上述方式，将提取到的领域知识融合入预训练的自然语言模型，提升了模型对指定领域的适用性，从而提高了输出文本的质量。
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公开(公告)号：CN117648396A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311059983.1
申请日：2023-08-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/31 , G06F40/279 , G06F16/28 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种用户匹配的方法、装置、存储介质及电子设备，包括：先获取需要进行用户匹配的政策信息文本。然后，将所述政策信息文本输入到预先训练的实体抽取模型中，获得所述政策信息文本中提取的各实体。然后，将所述政策信息文本和所述政策信息文本中各字符对应的实体标签输入到预先训练的关系抽取模型中，确定所述各实体之间的关系。然后，根据确定的所述各实体之间的关系，建立所述政策信息文本的规则匹配引擎。最后，调用所述政策规则匹配引擎，从待匹配用户中筛选出与所述政策信息文本相匹配的用户，以提高所述政策信息文本的执行效率和覆盖范围，避免人工匹配中可能发生的执行结果的偏差，填补了本领域的空白。
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公开(公告)号：CN117635223A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311378150.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q30/0204 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种基于时序知识图谱和超图的信息推荐方法及装置。所述方法包括：根据指定区域内各商铺的商铺信息；确定各商铺对应的综合属性信息以及业态类别；根据每个商铺对应的业态类别，确定各商铺之间的竞合关系类型，以及，根据综合属性信息，确定每个商铺对应的时空信息；以竞合关系类型作为超边，构建以各商铺为节点的超图图谱，以及，以各商铺之间的路径连接关系为边，根据时空信息构建以各商铺位置为节点的时序知识图谱；基于超图图谱以及时序知识图谱，确定信息推荐模型；在接收到用户的查询请求后，获取用户的意向业态、开业时间以及区域范围并输入信息推荐模型，以通过信息推荐模型确定待推荐位置并向用户进行信息推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117576771A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410069098.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V40/18 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本说明书公开了一种视觉注意力评估方法、装置、介质及设备，获取观测视频以及被试观看观测视频的被试眼动轨迹。根据预训练的视频语义分割模型，提取观测视频对应的各语义特征。确定预设的认知决策模型，将所述观测视频的各语义特征以及所述被试眼动轨迹输入所述认知决策模型，得到所述被试的注意力参数。注意力参数反映了被试对该观测视频中各语义特征的关注程度和偏好。将被试的注意力参数输入预先训练完成的该观测视频对应的分类模型，得到分类模型输出的分类结果，根据分类结果，绘制被试的注意力图谱，可以直观的了解到被试的眼动轨迹关注了哪些信息。
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公开(公告)号：CN117034262B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311293172.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种异常监管系统及异常监管方法。所述异常监管系统包括：用户监督链、证明验证链、管理者监管链。其中，用户监督链中包含各用户节点，证明验证链包含各验证节点，管理者监管链包含各管理者节点，用户监督链可以接收任意一个用户节点提交的异常事件，并将异常事件传输给证明验证链，以通过验证节点对异常事件进行验证，得到验证结果，根据验证结果，对每个用户节点对应的违规记录以及用户积分进行管理，以及，可以接收管理者监管链发送的积分管理请求，并根据接收的积分管理请求对每个用户节点对应的用户积分进行管理。
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公开(公告)号：CN117033667B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311286038.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱构建方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的知识图谱构建方法中，获取目标领域的样本文本数据；将所述样本文本数据和构建指令输入预先训练的第一大语言模型，得到所述第一大语言模型输出的所述样本文本数据对应的样本知识图谱；将所述样本知识图谱和评估指令输入所述第一大语言模型，以使所述第一大语言模型对所述样本知识图谱进行评估；根据所述第一大语言模型对所述样本知识图谱的评估结果，对所述样本知识图谱进行更新；采用所述样本知识图谱对第二大语言模型的参数进行调整；将目标文本数据和构建指令输入调整后的第二大语言模型，得到所述第二大语言模型输出的目标知识图谱。(56)对比文件赵晓娟;贾焰;李爱平;常春喜.多源知识融合技术研究综述.云南大学学报(自然科学版).2020,(第03期),全文.洪文兴;胡志强;翁洋;张恒;王竹;郭志新.面向司法案件的案情知识图谱自动构建.中文信息学报.2020,(第01期),全文.朱木易洁;鲍秉坤;徐常胜.知识图谱发展与构建的研究进展.南京信息工程大学学报(自然科学版).2017,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN117172603A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311153241.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 在本说明书提供的一种针对智能教育产品的教学效果评估方法、装置及设备中，通过构建以各教师智能体为节点的动态网络，针对每个教师智能体，根据用户信息和环境特征，确定对智能教育产品的初始产品使用融合度，并基于动态网络中各节点的连接关系，更新当前产品使用融合度，然后根据当前产品使用融合度、智能教育产品的产品属性、用户信息及各备课策略，确定教师智能体的教育产出，最后根据各教师智能体的教育产出，确定评估结果。从上述方法可以看出，通过教师智能体，参考教师使用产品融合度、教师之间关系以及不同备课策略，确定一个教师群体所能达到的教育产出，来评估智能教育产品，减少评估过程的人工成本，及评估结果更客观、实时性强。
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公开(公告)号：CN117875522A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410281161.6
申请日：2024-03-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种事件数量预测的方法、装置、存储介质、设备，获取历史上发生的特定事件，根据所述特定事件的发生次数、所述特定事件的发生时间和所述特定事件的属性，得到特定事件的各发生次数序列，确定各发生次数序列之间的相关性，根据所述相关性，对各发生次数序列进行融合，得到融合序列，将所述融合序列输入预先训练的预测模型，以通过所述预测模型预测所述特定事件在未来时段内的发生次数，本方法利用历史上特定事件的发生次数，根据各属性的特定事件之间的相关性，提出了特定事件在未来时段内的发生次数的预测方法，为相关部门处理特定事件所需的资源准备提供了依据。
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