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公开(公告)号:CN118737415A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411220191.2
申请日:2024-09-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H40/20 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于层次图注意力机制的画像匹配和推荐方法和装置,根据预处理后的患者数据和预处理后的护工数据,通过挖掘患者、护工各维度特征的层次关系,引入层次注意力网络,聚合各维度特征的信息,实现患者、护工的画像嵌入,引入图注意力机制,对层次处理后的患者数据和层次处理后的护工数据分别进行增强,得到增强后的患者特征向量和增强后的护工特征向量;并引入多层感知机,计算得到预测评分矩阵;通过反向传播进行更新,得到最优模型;根据最优模型,得到为患者与护工的双向匹配给出决策的预测评分矩阵。本发明不仅可以大大提高真实场景下将患者分配给护工或将护工推荐给患者的效率,同时保证整个系统优异的性能和高精准的表现。
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公开(公告)号:CN118737415B
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411220191.2
申请日:2024-09-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H40/20 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于层次图注意力机制的画像匹配和推荐方法和装置,根据预处理后的患者数据和预处理后的护工数据,通过挖掘患者、护工各维度特征的层次关系,引入层次注意力网络,聚合各维度特征的信息,实现患者、护工的画像嵌入,引入图注意力机制,对层次处理后的患者数据和层次处理后的护工数据分别进行增强,得到增强后的患者特征向量和增强后的护工特征向量;并引入多层感知机,计算得到预测评分矩阵;通过反向传播进行更新,得到最优模型;根据最优模型,得到为患者与护工的双向匹配给出决策的预测评分矩阵。本发明不仅可以大大提高真实场景下将患者分配给护工或将护工推荐给患者的效率,同时保证整个系统优异的性能和高精准的表现。
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公开(公告)号:CN117786052A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202310477394.9
申请日:2023-04-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于领域知识图谱的电网智能问答系统,涉及智能电网技术领域,其技术方案要点是:包括前端展示模块、后端问答逻辑处理模块和数据存储模块;所述前端展示模块用于输入用户自然语言问题,同时将对应的回答结果进行展示;所述后端问答逻辑处理模块用于将用户自然语言进行预处理,并调取数据存储模块中对应的电力领域知识图谱中的信息;所述后端问答逻辑处理模块内嵌设有BERT‑BiLSTM‑CRF实体识别模型和BERT‑CNN‑DSSM实体链接模型;所述BERT模型为基于关键词模板的改进BERT模型。将改进BERT预训练模型与BiLSTM‑CRF模型相结合,相较于目前主流的实体链接方法在电力领域问答情境下更加优越。
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