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公开(公告)号：CN107291822B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710375175.4
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的问题分类模型训练方法、问题分类方法以及装置。其中问题分类模型训练方法包括：提取问题文本样本中的特征信息样本，并生成对应的第一特征向量样本；对第一特征向量样本进行空间变换，得到第二特征向量样本；将第二特征向量样本输入至多层卷积神经网络中的多个卷积层和多个池化层，以通过叠加卷积操作和池化操作，得到第一融合特征向量样本；将第一融合特征向量样本输入至多层卷积神经网络中的全连接层，得到全局特征向量样本；根据全局特征向量样本对Softmax分类器进行训练，得到问题分类模型。该方法可免去大量人工设计特征的开销，通过该问题分类模型可以得到更加准确的分类结果，提高了标准问题与答案的定位。
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公开(公告)号：CN108345647A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810049318.7
申请日：2018-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Web的领域知识图谱构建系统及方法，其中，系统包括：知识建模子系统，用于根据预设的数据资源获取初始知识模型，并接收操作界面的操作指令，以构建知识图谱的数据模式得到知识模型；数据与实体链接子系统，用于根据多种类型数据提取知识，并将提取的知识存入知识图谱；人工辅助标注子系统，用于接收用户标注指令，以根据用户标注指令对知识图谱进行更改；知识可视化子系统，用于可视化呈现知识模型、知识模型与实体间的动态链接和更改后的知识图谱。该系统可以简单便捷地完成知识建模、知识获取和知识可视化工作，极大地降低了领域知识图谱构建的难度，有助于提升领域知识图谱的精确度。
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公开(公告)号：CN107315772A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710375610.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F16/3329 , G06F17/2785
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的问题匹配方法以及装置。其中方法包括：获取用户的输入问题，并对输入问题进行语义分析以得到输入问题的词语；获取输入问题与标准问题中词语之间的相似度匹配矩阵，并基于相似度匹配矩阵进行分层卷积以获取输入问题与标准问题之间的语义粒度匹配特征；基于卷积神经网络，根据输入问题中的特征信息和标准问题的特征信息对输入问题与标准问题进行精确匹配，以获取输入问题与标准问题之间的细粒度匹配特征；根据语义粒度匹配特征和细粒度匹配特征获取输入问题与标准问题之间的匹配程度。该方法可以使得提取到的特征更加符合实际需求，同时免去了大量人工提取特征的开销，提高匹配结果的精确度。
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公开(公告)号：CN107291822A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710375175.4
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的问题分类模型训练方法、问题分类方法以及装置。其中问题分类模型训练方法包括：提取问题文本样本中的特征信息样本，并生成对应的第一特征向量样本；对第一特征向量样本进行空间变换，得到第二特征向量样本；将第二特征向量样本输入至多层卷积神经网络中的多个卷积层和多个池化层，以通过叠加卷积操作和池化操作，得到第一融合特征向量样本；将第一融合特征向量样本输入至多层卷积神经网络中的全连接层，得到全局特征向量样本；根据全局特征向量样本对Softmax分类器进行训练，得到问题分类模型。该方法可免去大量人工设计特征的开销，通过该问题分类模型可以得到更加准确的分类结果，提高了标准问题与答案的定位。
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公开(公告)号：CN105354144A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510869007.1
申请日：2015-12-01
Applicant: 北京邮电大学 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种业务支撑系统信息模型一致性自动化测试方法与系统，其中，该方法包括：将待测试业务支撑系统信息模型中的数据库表逆向生成待测试实体类；将预设比对信息模型中的数据库表逆向生成比对实体类；扫描匹配待测试实体类与比对实体类，并提取相匹配的测试实体类和比对实体类；将相匹配的待测试实体类与比对实体类基于实体类映射进行一致性测试，输出待测试业务支撑系统信息模型一致性测试的结果。本发明提供的业务支撑系统信息模型一致性自动化测试方法与系统，可以提高信息模型一致性测试的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635284A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811416029.2
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/274 , G06F17/277 , G06F17/2785
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习结合累积注意力机制的文本摘要方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：通过编解码框架对原始文本进行阅读以生成摘要信息，并通过累积注意力机制定位当前时刻的关键信息；通过指针生成网络从原始文本拷贝关键信息；通过覆盖度损失机制对重复输出进行抑制，以得到原始文本的最终摘要。该方法通过结合累积注意力机制和覆盖度损失机制，使生成的摘要轻松抓住文章中心，且摘要具有连贯性和可读性，不存在重复现象。
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公开(公告)号：CN108228874A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810049862.1
申请日：2018-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能技术的通用知识图谱可视化装置及方法，其中，装置包括：数据管理模块，用于知识数据的导入、存储、管理，并对可视化图表样式的设定，对导入数据通过深度学习进行清洗、聚类，并通过关系提取、模型计算技术对知识数据进行处理后并进行储存；图谱可视化模块，用于将知识图谱直观地展示出来；统计分析可视化模块，用于将知识图谱的数据进行量化，以生成对应统计图表，并进行可视化统计分析；用户管理模块，用于保障用户数据的隐私；图表管理模块，用于管理用户已生成的统计图表。该装置可以满足更多业务背景从业人员的需求，更加高效的进行可视化，多业务领域的交叉也有助于推动知识的融合。
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公开(公告)号：CN106250394A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610563027.0
申请日：2016-07-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9566
Abstract: 本发明提供一种网络资源内容洞察系统及方法。本发明提供的系统，包括：开放接口模块、URL预处理模块、URL洞察库模块以及结果输出模块；开放接口模块接收目标URL；URL预处理模块判断目标URL的协议类型是否为目标协议类型；URL洞察库模块对目标协议类型的目标URL进行查询匹配，URL洞察库模块中被匹配中的参考URL对应的参考标引信息即为目标标引信息；结果输出模块输出目标标引信息。本发明通过URL洞察库模块存储参考URL和参考标引信息的对应关系，参考标引信息对应的标引范围为URL和目标文本本身，扩充了标引范围，实现了全面地对网络资源信息进行标引，从而提高了网络资源标引的准确率。
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公开(公告)号：CN108415923B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710973047.X
申请日：2017-10-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06K9/62 , G10L15/22 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L15/02 , G10L15/18
Abstract: 本发明提出一种封闭域的智能人机对话系统，该系统包括：第一建模模块，第一建模模块用于基于双向长短时记忆网络和卷积神经网络构建多特征融合深度意图识别模型；第二建模模块，用于采用人机对话状态系统当前状态输入与上下文语句联合建模方式来构建基于MC‑BLSTM‑MSCNN的对话状态跟踪模型；第三建模模块，用于构建基于移位注意力机制的域外恢复机制的Bi‑LSTM匹配模型，以将识别到的用户意图、用户槽值输入移位网络进行注意力机制的权重分发，实现对话状态的编码和对话控制的匹配。本发明具有更高的意图识别精确度、对话状态跟踪的正确性和对话控制的稳定性，进而提升了人机系统的认知智能能力。
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公开(公告)号：CN107329967B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710334888.6
申请日：2017-05-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G10L15/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的问答系统以及方法。其中方法包括：问答子系统，用于接收输入问题，并对输入问题进行预处理；深度学习子系统，用于提取预处理后的输入问题中的特征信息并生成对应的第一词向量信息，并根据问题分类模型、问题匹配模型和第一词向量信息获取多个推荐问题；问答子系统在用户未从多个推荐问题中选择问题时，将输入问题作为未识别问题；知识库子系统，用于在知识库中存在与未识别问题对应的标准问题时，对与未识别问题对应的标准问题进行标注，并在知识库中不存在与未识别问题对应的标准问题时，根据未识别问题创建新标准问题，并对新标准问题进行标注；深度学习子系统根据标注的标准问题、新标准问题对模型进行训练。
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