一种基于定价魔方的数据要素定价方法

    公开(公告)号:CN119784423A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411978641.4

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明提出了一种基于定价魔方的数据要素定价方法,具体包括以下步骤:步骤S1,数据要素质量评定模型;步骤S2,基于数据要素定价情景的划分模型;步骤S3,数据要素定价等级测算模型;步骤S4,数据要素报价策略模型。该方法有效解决了数据要素差异性导致的非标准化定价问题,构建了一种标准化的定价模型。同时,本发明引入了成本计息法,为数据要素供需双方的收益分配提供了合理的解决方案。此外,本发明提出了具体的定价维度和指标,提高了数据要素定价的依据。该定价方法的各个环节紧密相扣,能够自动进行数据要素的估价,更有利于数据要素的推广,明确了数据要素的具体定价方式,进一步推动了数据流通交易的发展。

    面向长文档的实体关系抽取方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119918540A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411891409.7

    申请日:2024-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种面向长文档的实体关系抽取方法,涉及机器学习技术领域,方法包括构建提示模板,将输入文档与预训练语言模型加入的特殊标识符进行拼接,构成新文档;在预训练语言模型中嵌入类型注意力和结构注意力,得到长文档编码预训练语言模型;将新文档输入长文档编码预训练语言模型,得到实体关系预测结果。本发明一方面通过提示信息与嵌入注意力,通过增强输入和编码器能力来提升对文档的理解效果,另一方面通过提示模板结合实体与关系的关联性,构建了一个融合实体、指代和关系的完整联合抽取框架。本发明方法有效解决了现有技术中存在的长文档语义复杂、实体间存在长距离依赖的问题以及实体与关系的抽取中存在的错误传播问题。

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