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公开(公告)号：CN119357469A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411434652.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，提供一种新闻推荐方法、电子设备和存储介质，包括：获取新闻数据库对应的初始新闻特征；获取新闻数据库对应的用户，并基于用户对应的感兴趣新闻的初始新闻特征获取对应的初始用户特征；基于用户间相似度、用户新闻相似度、新闻间相似度、共现实体词频和用户感兴趣领域，从所述新闻数据库中获取用户潜在感兴趣的候选新闻集；对初始新闻特征进行更新，得到更新新闻特征，以及对初始用户特征进行更新，得到更新用户特征；基于更新用户特征和对应的候选新闻的更新新闻特征获取候选新闻对应的推荐值；将候选新闻集中推荐值大于预设推荐值的候选新闻作为推荐新闻并推荐给对应的用户。本发明能够为用户提供更准确的新闻。
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公开(公告)号：CN116049413A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310346366.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于事件演化的用户观点和立场获取方法，首先对输入的多个文本例如新闻进行文本聚类，然后对聚类结果进行清洗和合并以得到事件，然后针对事件的演化过程，抽取事件对应的评论者、观点和立场，最后按照事件的演化时间顺序，输出对应的评论者、观点和立场，能够根据事件的演变，推断评论者的观点、立场的变化情况。
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公开(公告)号：CN116361469B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310347857.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型的话题生成方法，包括：获取待聚类文本中的每个文本的特征向量和关键词，每个文本包括h个关键词；利用设定聚类算法对待聚类文本进行聚类，得到多个话题；对多个话题进行清洗和合并处理，得到处理后的n个话题；对于n个话题中的任一话题，基于预训练生成模型生成对应的话题描述；输出n个话题的话题描述和对应的文本。本发明由于采用预训练生成模型生成话题描述，使得得到的话题描述通顺，可读性强，并且由于对话题进行了清洗和合并，使得聚类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116049413B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310346366.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于事件演化的用户观点和立场获取方法，首先对输入的多个文本例如新闻进行文本聚类，然后对聚类结果进行清洗和合并以得到事件，然后针对事件的演化过程，抽取事件对应的评论者、观点和立场，最后按照事件的演化时间顺序，输出对应的评论者、观点和立场，能够根据事件的演变，推断评论者的观点、立场的变化情况。
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公开(公告)号：CN116361470A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310347961.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于话题描述的文本聚类清洗和合并方法，首先对文本进行聚类，得到多个聚类结果，每个聚类结果相当于一个话题，然后基于话题向量与话题中文本向量的文本相似度大小、话题描述与每个文本生成的话题描述的文本相似度大小、文本与话题的关键词相同的个数三个指标，对聚类结果进行清洗和合并，最后得到聚类结果和每个话题的描述，能够使得聚类结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116361468B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310347374.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种事件脉络生成方法、电子设备和存储介质，方法包括：首先对接收到的文本进行文本编码，然后进行文本聚类，并进行话题清洗与合并，得到所有话题，然后对每个话题，进行事件拆分，得到每个事件，并对相似事件进行合并，然后基于文本相似度进行事件脉络生成，能够更好地划分话题或事件，使得生成的话题或事件更加准确。此外，本发明不需要人工干预，可自动对多篇新闻进行数据预处理，生成话题库和事件库，并根据发布时间，输出事件的事件脉络。
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公开(公告)号：CN116361468A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310347374.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种事件脉络生成方法、电子设备和存储介质，方法包括：首先对接收到的文本进行文本编码，然后进行文本聚类，并进行话题清洗与合并，得到所有话题，然后对每个话题，进行事件拆分，得到每个事件，并对相似事件进行合并，然后基于文本相似度进行事件脉络生成，能够更好地划分话题或事件，使得生成的话题或事件更加准确。此外，本发明不需要人工干预，可自动对多篇新闻进行数据预处理，生成话题库和事件库，并根据发布时间，输出事件的事件脉络。
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公开(公告)号：CN119783663A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411861891.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F40/258 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的事件名生成方法、设备及介质，涉及事件名生成技术领域，所述方法包括：获取目标文章集合A；将A中的每一篇目标文章输入至预设的预训练语言模型，以得到标题摘要组列表B；获取B中每一标题摘要组对应的token长度，以得到B对应的token长度列表NB；确定B对应的分批处理的初始批次数量NUM；若NUM＞1，则将B划分为若干批次，以得到B对应的批次列表C；根据C和预设的大语言模型，得到目标事件对应的事件名称；本发明中的方法，在生成事件的名称的过程中，结合目标事件的多篇目标文章，所参考的信息较多，从而使得生成的目标事件的名称更加准确。
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公开(公告)号：CN116361470B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310347961.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于话题描述的文本聚类清洗和合并方法，首先对文本进行聚类，得到多个聚类结果，每个聚类结果相当于一个话题，然后基于话题向量与话题中文本向量的文本相似度大小、话题描述与每个文本生成的话题描述的文本相似度大小、文本与话题的关键词相同的个数三个指标，对聚类结果进行清洗和合并，最后得到聚类结果和每个话题的描述，能够使得聚类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116361469A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310347857.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型的话题生成方法，包括：获取待聚类文本中的每个文本的特征向量和关键词，每个文本包括h个关键词；利用设定聚类算法对待聚类文本进行聚类，得到多个话题；对多个话题进行清洗和合并处理，得到处理后的n个话题；对于n个话题中的任一话题，基于预训练生成模型生成对应的话题描述；输出n个话题的话题描述和对应的文本。本发明由于采用预训练生成模型生成话题描述，使得得到的话题描述通顺，可读性强，并且由于对话题进行了清洗和合并，使得聚类结果更加准确。
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