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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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公开(公告)号：CN105808341B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201410838302.6
申请日：2014-12-29
Applicant: 中国移动通信集团公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种资源调度的方法、装置和系统，能够针对云平台所承载的业务及业务类型实现资源有效调度；该方法可以包括：调度装置获取资源请求以及物理机的可调度资源信息与预留资源信息；所述调度装置按照所述应用对应的业务保障级别和负载类型，根据所述物理机的可调度资源信息与预留资源信息确定满足调度需求的目标物理机；所述调度装置根据所述资源请求将资源调度至所述目标物理机。
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公开(公告)号：CN105808341A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201410838302.6
申请日：2014-12-29
Applicant: 中国移动通信集团公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种资源调度的方法、装置和系统，能够针对云平台所承载的业务及业务类型实现资源有效调度；该方法可以包括：调度装置获取资源请求以及物理机的可调度资源信息与预留资源信息；所述调度装置按照所述应用对应的业务保障级别和负载类型，根据所述物理机的可调度资源信息与预留资源信息确定满足调度需求的目标物理机；所述调度装置根据所述资源请求将资源调度至所述目标物理机。
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公开(公告)号：CN105354144B
公开(公告)日：2018-01-16
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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公开(公告)号：CN114817459B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210323152.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/334 , G06F40/295 , G06F18/214 , G06N3/048 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种融合实体间关系的中文医学命名实体识别方法和装置，其中，该方法包括：通过预训练的编码模型对医学文本进行编码处理，并利用编码网络进行编码处理获得高层级特征向量；利用预训练的编码模型进行关系嵌入表示，同时采用注意力机制将第二文本信息作为上下文信息，并对医学文本中的关系嵌入和文本嵌入进行运算得到医学文本的关系特征信息；通过权重分配策略计算概率权重并融合上下文信息和关系特征信息，以对关系特征信息和医学文本进行权重分配平衡；通过实体识别模型的解码输出概率最高的命名实体类别，以得到对应医学文本的各标签结果。本发明可以将关系信息有效融入文本表示中，以增强医学领域实体识别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119202370A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411082335.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱特征提取的电子教育资源推荐方法及系统，该方法将实体和关系数据表示成知识图谱结构以构建电子教育资源知识图谱；其中节点表示实体，边表示实体间的关系；确定电子教育资源知识图谱的节点嵌入表示和关系嵌入表示；将节点嵌入表示和关系嵌入表示输入神经网络模型输出深度嵌入层表示和交互特征；利用神经网络模型处理深度嵌入层表示和交互特征以提取特征模式，并利用特征模式预测电子教育资源知识图谱中学习者和教育资源两个节点之间是否存在学习关系的边，以基于预测结果进行电子教育资源的推荐。本发明动态地调整教育资源之间的重要性权重，最终实现对学习者未来可能感兴趣的教育资源预测和个性化推荐。
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公开(公告)号：CN119166882A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411013117.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/088 , G06N5/02
Abstract: 本申请提出了一种基于无监督伪负标签策略的的学术论文评审人推荐方法，包括：获取异构的学术知识图谱并分解，得到表示论文和评审人交互行为的二部图和描述节点信息的知识图谱；使用两阶段编码器分别对二部图和知识图谱进行编码，得到各节点的基本嵌入表示，并通过聚合运算分别将每个节点的基本嵌入表示融合，得到各节点的融合嵌入表示；通过图对比学习对各节点的融合嵌入表示精调，在图对比学习时使用对节点聚类得到的伪标签提取负样本，并进行正样本嵌入表示学习，得到各节点的最终嵌入表示；选定待预测的评审人和论文，通过推荐网络基于对应的节点的最终嵌入表示预测评审发生概率。采用上述方案的本发明实现了有效且准确的学术评审人的推荐。
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公开(公告)号：CN118171732B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410599858.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及信息及数据业务技术领域，尤其涉及一种基于微调大模型的超关系知识抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取文本数据，基于预设微调参数，构建超关系知识抽取指令；基于超关系知识抽取指令，利用微调大型语言模型构建超关系知识抽取模型；基于学习率预热和衰减策略，利用训练数据集对超关系知识抽取模型进行训练，得到训练完成的超关系知识抽取模型；利用超关系知识抽取模型抽取待解析文本中超关系知识，获得关系数据。采用大型语言模型，对其进行微调以适应超关系知识抽取任务；设计针对性的指令，从模型输出中抽取实体及其相关的多元关系，构建超关系知识图谱，实现了高效、精准地获取超关系并构建知识图谱。
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公开(公告)号：CN118170894B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410607312.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其是指一种知识图谱问答方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的知识图谱问答方法，首先使用微调后的大语言模型生成应用于知识图谱的知识图谱查询语句，大语言模型在处理自然语言问题方面具有极大优势，可以快速准确生成训练数据。然后对生成的查询语句中抽取得到的实体和关系在知识图谱的实体库和关系库中进行检索，在对检索到的结果依据相似度作进一步模糊逻辑运算，即使在知识图谱不完全的情况下，模糊逻辑运算也能够得到可能性最高的答案，并且在降低时间复杂度的同时提升了准确率，最后生成自然语言形式的回答语句给用户。
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公开(公告)号：CN118395205A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410597296.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京邮电大学 , 北京万方数据股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种多模态跨语言检测方法及装置，涉及计算机技术领域，其中，该方法包括：获取论文原始数据，并通过解析工具将论文原始数据分解为普通文本模态、结构文本模态和图像模态；将普通文本模态输入跨语言相似度模型，输出第一向量数据，并将结构文本模态输入跨语言相似度模型，输出第二向量数据；将图像模态输入图像相似度模型，输出第三向量数据；将第一向量数据、第二向量数据和第三向量数据输入多模态融合学习模型，输出检测结果。采用上述方案的本申请能够有效实现对不同语言论文数据的相似度检测。
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