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公开(公告)号：CN113971403B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111116386.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于数据清洗、数据集成应用技术领域，公开了一种考虑文本语义信息的实体识别方法及系统，对于待识别记录集合A与B，所述实体识别方法包括：数据读取与预处理；创建关于数据集的倒排索引；加载SBERT模型；计算数据集中词语的IDF值；生成待匹配记录对；计算记录相似性；处理与返回识别结果。本发明基于倒排索引与SBERT模型，通过倒排索引与计算数据源中单词的IDF值快速生成待匹配记录对，提高了识别效率；通过SBERT模型充分提取文本记录中的语义信息，利用余弦相似度计算记录间的相似性，提高识别准确性，由此达到高效准确的实体识别效果；相较于传统实体识别方法，本方法在论文数据集上实体识别结果的查全率提升了20％左右，查准率提升10％左右。
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公开(公告)号：CN108491991B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810086663.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F16/215
Abstract: 一种基于工业大数据产品工期的约束条件分析系统与方法，可对影响产品工期的约束条件进行定量分析。基于Spark大数据分析平台的二次开发；对约束条件数据进行预处理；运用随机森林重要度方法筛选产品工期的约束条件，得到重要约束条件；运用PCA特征提取方法获得线性约束条件；运用K‑means聚类方法对组合得到的非线性约束条件进行筛选；运用随机选择方法与多元线性回归方法结合，对预测工期进行误差分析，实现产品工期的约束条件或组合约束条件的定量分析。本发明还具有海量数据的存储能力和高效分析能力，为企业缩短产品的工期、优化生产计划提供建议和参考。
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公开(公告)号：CN113971403A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111116386.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于数据清洗、数据集成应用技术领域，公开了一种考虑文本语义信息的实体识别方法及系统，对于待识别记录集合A与B，所述实体识别方法包括：数据读取与预处理；创建关于数据集的倒排索引；加载SBERT模型；计算数据集中词语的IDF值；生成待匹配记录对；计算记录相似性；处理与返回识别结果。本发明基于倒排索引与SBERT模型，通过倒排索引与计算数据源中单词的IDF值快速生成待匹配记录对，提高了识别效率；通过SBERT模型充分提取文本记录中的语义信息，利用余弦相似度计算记录间的相似性，提高识别准确性，由此达到高效准确的实体识别效果；相较于传统实体识别方法，本方法在论文数据集上实体识别结果的查全率提升了20％左右，查准率提升10％左右。
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公开(公告)号：CN108491991A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810086663.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于工业大数据产品工期的约束条件分析系统与方法，能够对影响产品工期的约束条件进行定量分析。基于Spark大数据分析平台的二次开发；对约束条件数据进行预处理；运用随机森林重要度方法筛选产品工期的约束条件，得到重要约束条件；运用PCA特征提取方法获得线性约束条件；运用K-mean方法对组合得到的非线性约束条件进行筛选；运用随机选择方法与多元线性回归方法结合，对预测工期进行误差分析，实现产品工期的约束条件或组合约束条件的定量分析。本发明还具有海量数据的存储能力和高效分析能力，为企业缩短产品的工期、优化生产计划提供建议和参考。
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