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公开(公告)号：CN112085407A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010983456.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
Inventor： 张森 , 唐平 , 李承益 , 费佳丽 , 向继昱 , 谢川 , 郭海林 , 秦旺 , 毛迪 , 盛润 , 张大丽 , 霍茂林 , 周治超 , 杨旭 , 曾维喜 , 赵景山 , 蔺鹏 , 郑群喜 , 于利民 , 周亚东 , 赵康杰 , 刘瑞朋 , 张可非 , 李柯
Abstract: 本发明公开了一种基建安全管理方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取基建数据；对基建数据进行数据处理，得到基建数据的数据处理结果以及对应的处理终端；判断数据处理结果是否符合预设要求；若否，则将不符合预设要求的数据处理结果发送至基建数据对应的处理终端，以便使所述处理终端的工作人员根据所述数据处理结果对所述基建数据对应的基建设施或基建施工人员进行整改。本发明可通过基建数据实时监管工地各项目的施工安全执行情况，并在出现不安全施工时，及时的通知对应的处理终端，以便使处理终端的工作人员进行及时整改，保证施工的安全，大大的提高了处理效率以及对施工工地的安全巡检覆盖范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116702787A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310981548.8
申请日：2023-08-07
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/35 , G06F40/126 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种长文本实体识别方法、装置、计算机设备及介质，方法包括：获取N个长文本数据作为训练样本，每个长文本数据的实体内容均有标注实体类型；将每个长文本数据截取为M个文段；将每个长文本数据的M个文段输入改进的Roberta模型中进行训练，得到识别模型，改进的Roberta模型包括编码层、加性注意力层以及分类层，编码层用于对每个文段进行编码，得到每个文段的编码信息，加性注意力层用于基于每个文段的编码信息，得到每个文段的编码矩阵，使得每个文段的编码矩阵包含当前文段的编码信息和之前文段的编码信息；获取待识别文本，并基于该识别模型，得到待识别文本的实体内容及实体类别；提高了长文本实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110738319A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911001373.X
申请日：2019-11-11
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CRF识别中标单位的LSTM模型单元训练方法，包括：获取标注有中标单位的字符表单；根据所述标注有中标单位的字符表单生成字符向量训练素材；得到每一个字符的前向运行预测值；计算每个字符的前向运行预测值与该字符的实际类别之间的差距；判断所述差距是否持续震荡下降；通过链式法则，得到当前LSTM模型单元中每个参数应该变化的数值大小；通过梯度下降优化算法，得到当前LSTM模型中每个参数的变化方向和变化值，进而修正LSTM模型中每个参数。
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公开(公告)号：CN117391086A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311690779.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
Inventor： 张森 , 许云侠 , 黄学涛 , 盛润 , 唐明建 , 张润南 , 张大丽 , 张纯豪 , 畅敏 , 温小波 , 杨伟栋 , 巩建 , 田财瑞 , 张胜为 , 杨亮亮 , 蔡智勇 , 郭星辉 , 冯波 , 吴昊
IPC: G06F40/295 , G06F16/33 , G06Q30/08
Abstract: 本申请提供一种投标参与信息抽取方法、装置、设备及介质，涉及招投标数据处理技术领域，用于解决招投标数据的信息抽取的准确性较差的问题。该投标参与信息抽取方法包括：对第一招投标数据进行预处理，获得第一文本数据；将第一文本数据输入训练后的信息抽取模型，获得第一文本数据中每个投标参与字段的类别和位置信息；训练后的信息抽取模型是基于已标注的数据集进行训练得到的；根据第一文本数据中每个投标参与字段的类别和位置信息，对第一文本数据中各个投标参与字段之间的关系进行匹配，获得第一招投标数据中的投标参与信息。该方法基于投标参与字段的类别和位置信息进行信息抽取，提高了招投标数据的信息抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN115545630A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210765685.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提升大型设备周转率的机器学习模型建立方法，属于机器学习模型建立技术领域，解决了市场上盾构机等大型设备和工程项目之间自动进行精准匹配的信息产品缺少的问题；包括：通过分类用训练数据训练智能提取分类模型，完成项目类信息数据和设备类信息数据的提取、分类和汇总，建立信息数据库，通过匹配用训练数据训练数据匹配模型完成对项目类信息数据和设备类信息数据的分类匹配，完成数据匹配模型的训练后，根据评估标准，检查数据匹配模型的实用性，实用性达标后，将信息数据库输入数据匹配模型进行实际应用；本发明实现了自动寻求盾构机等大型设备和工程项目之间的最高匹配度，从而提高了盾构机等大型设备的周转使用率。
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公开(公告)号：CN110738182A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911001371.0
申请日：2019-10-21
Applicant: 四川隧唐科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于高精度识别中标金额的LSTM模型单元训练方法，包括：获取标注有中标金额信息的判别二值或三值表；生成字符向量训练素材；初始化LSTM模型单元；将所述字符向量训练素材按正序排列输入到当前LSTM模型单元中进行训练，得到对应字符向量训练素材的前向运行预测值；计算与该对应字符向量训练素材的实际类别之间的差距；判断所述差距是否持续震荡下降；通过链式法则，得到当前LSTM模型单元中每个参数应该变化的数值大小；通过梯度下降优化算法，得到当前LSTM模型中每个参数的变化方向和变化值，进而修正LSTM模型中每个参数。
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