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公开(公告)号：CN119884389A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411936150.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/025
Abstract: 本发明涉及工程数据治理技术领域，具体涉及一种使用大模型知识库进行工程数据治理及应用的方法，结合大模型和知识库，使用统一语义建模模型URDF以及图数据库Neo4J，能够对工程数据进行统一的数据治理，从而可以实现现代工程对数据治理的需求，打通工程之间的信息“孤岛”。同时利用包括RAG、大模型微调等技术实现对统一集成的工程数据治理系统的数据应用。使得用户能够使用自然语言的方式来进行数据的应用，从而发掘数据价值、激发价值变现。解决了现有方法通常只适用于特定领域，需要人工干预，且未能充分利用数据与用户之间的交互，限制了数据价值的实现的问题。
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公开(公告)号：CN118430833A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410622677.2
申请日：2024-05-20
Applicant: 西南大学
IPC: G16H50/70 , G16H20/90 , G06F18/214 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及医学信息处理技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的中医知识深度挖掘方法，基于大语言模型对检索增强和模型微调数据源进行预处理，得到向量数据库、训练集、验证集和测试集；分别对检索增强和模型微调进行训练，得到训练模型；所述训练模型基于用户输入查询知识库，并输出文本，该方法同时使用了检索增强和大语言模型，结合二者的优点，辅以强化学习技术，既能够解释中医领域的名词和症候，又能够根据患者的输入判断其症候并给出解决治疗方案，解决当前中医药数字化和智能化研究仍处于初级阶段，名老中医药专家经验的数字化活态传承不足的问题。
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公开(公告)号：CN118113748A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410261902.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06N5/022 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本申请提供一种个性化知识追踪方法及系统，该方法包括：分别对学生、习题和时间进行编码，得到学生向量、时间向量和习题向量；将所述学生向量输入第一嵌入查询模块进行权重嵌入，得到对应的学生嵌入向量；将所述习题向量输入第二嵌入查询模块进行权重嵌入，得到对应的习题嵌入向量；将所述学生嵌入向量、习题嵌入向量和时间向量融合为目标向量；将所述目标向量输入多层感知机以预测学生做对习题的概率，得到学生知识追踪结果。本申请可有效提高模型的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116401321A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310245273.1
申请日：2023-03-13
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F18/22 , G06Q40/00 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种数据资产分类定级方法、系统、设备和介质，该方法包括：获取待定级数据表，其中所述待定级数据表包括表名和字段名；根据所述待定级数据表的表名进行分类，以建立所述待定级数据表与预设的三级目录的映射关系，其中所述三级目录下挂载有多个具有预设安全等级四级目录，且每个所述四级目录包括多个资产项；基于所述映射关系调用对应的所述四级目录中的资产项作为目标资产项，以根据与所述待定级数据表的字段名相似度的最高的目标资产项的安全等级确定所述待定级数据表的安全等级。可以节约各项信息数据管理工作成本，提高工作效率，保护和规范化数据资源。
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公开(公告)号：CN120068840A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510007526.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 西南大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/205 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及人工智能与教育评价技术领域，具体涉及一种基于大模型的多维度可解释主观题评分方法，对多样化的数据来源进行统一的数据清洗与结构化处理，包括数据获取、数据清洗与验证、数据关键信息提取、数据结构化处理与存储；设计包括关键内容匹配、文本相似度分析、句子流畅度评估和时间敏感性评价在内的多维度评分体系，每个维度的评分结果基于特定算法和模型得出；采用三层结构的权重机制来适配最合适的综合评分，其中，三层结构包括任务层、场景层和要素层；生成评分依据报告和构建评分日志，并通过动态反馈机制，对最终评分的各项权重进行持续优化以适应具体场景。全面提升评分的科学性、透明性和灵活性。
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公开(公告)号：CN116383503B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310368613.X
申请日：2023-04-07
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/092 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开基于对抗学习和序列推荐的知识追踪方法及系统，涉及信息推送领域。本发明包括，将学习内容按照教学顺序进行拆分排列得到知识点序列以及知识点序列中每个知识点的编号；按照每个用户的知识点的学习进度将用户划分为若干个用户组；在每个用户组内，获取部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；通过预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；将部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号以及预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号输入判别器，得到预测生成器输出层的准确率。本发明提高了对不同用户的知识点推送的准确度。
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公开(公告)号：CN116611516A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310475615.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 西南大学
Abstract: 本申请提供一种趋势推理深度知识追踪方法及系统，包括：获取目标对象的历史练习交互序列，所述历史练习交互序列用于表征不同时间节点下不同习题的作答情况；将所述历史练习交互序列输入趋势推理模型，得到所述目标对象的知识变化向量，所述知识变化向量用于表征目标对象的知识变化过程，所述趋势推理模型是基于所述历史练习交互序列生成的伪交互信息与所述历史练习交互序列对应的真实交互信息进行博弈搭建的；根据所述知识变化向量、所述历史练习交互序列对应的习题向量以及各习题的交互时间预测所述目标对象针对目标习题的知识状态。本申请引入时间信息，可关注知识状态随时间的变化特征，有效提高知识状态预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116383503A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310368613.X
申请日：2023-04-07
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/092 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开基于对抗学习和序列推荐的知识追踪方法及系统，涉及信息推送领域。本发明包括，将学习内容按照教学顺序进行拆分排列得到知识点序列以及知识点序列中每个知识点的编号；按照每个用户的知识点的学习进度将用户划分为若干个用户组；在每个用户组内，获取部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；通过预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；将部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号以及预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号输入判别器，得到预测生成器输出层的准确率。本发明提高了对不同用户的知识点推送的准确度。
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