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公开(公告)号：CN113326267B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110702288.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于倒排索引和神经网络算法的地址匹配方法，包括：构建Trie地址树；构建索引结构；索引匹配；构建基于神经网络算法的地址语义表达模型；构建基于孪生网络的地址语义相似度模型；对待匹配地址和标准地址集Ai中的每一个地址进行相似度计算，获取到与待匹配标准地址的相似度，设定相似度阈值，查找到符合阈值的标准地址。其构建了基于语法结构信息的倒排索引机制，减少了匹配次数，节约了匹配时间；也构造了基于注意力机制和Bi‑LSTM‑CNN结合的深度神经网络地址语义表达模型，提升了匹配的准确度；还构造了基于孪生网络的地址相似度模型，将地址匹配任务转化为基于地址语义相似度任务，创新了匹配方式。
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公开(公告)号：CN115985104A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310136816.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种交通流量预测装置、预测方法及预测模型构建方法，属于交通流量预测技术领域。本发明在传统时序预测模型的基础上，基于交通传感器的时序数据，构建交通流量时空图，并采用weighted‑STSGCN算法提取交通流量时空图的图结构信息得到时空图特征；基于路网和轨迹数据生成路网和轨迹图片，并采用ResNet提取图片特征以得到路网和轨迹的视觉特征；最后，通过基于MCB和Attention双通道多模态融合模型将时空图特征和视觉特征进行融合，并结合天气因素，从而构建得到实现未来交通流量的预测模型。采用本发明构建的模型，可以有效实现对交通流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN113535959B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110862279.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向基层治理的事件自动分拨方法，包括：步骤1、构建地名地址基因库；步骤2、抽取事件地理要素；步骤3、提取事件描述关键词；步骤4、构建历史事件案例库；步骤5、计算事件相似度；步骤6、事件自动分拨。该方法提高了事件派发效率，降低了事件派单的错误率，提升了基层对事件的处理质量。
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公开(公告)号：CN117454193A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311481593.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了涉及基于图像描述和跨模态注意力的诗词匹配方法、系统、电子设备及存储介质，属于图文匹配技术领域。本发明针对视觉图像与诗词文本匹配中存在的数据对齐与长期依赖问题，本发明设计的基于图像描述与跨模态注意力的诗词匹配方法，首先采用基于ResNet的Faster‑RCNN的特征提取输入图片的视觉特征；其次，构建基于AoA的修正网络来修正视觉特征，并将修正后的表示向量用于解码器进行图像描述任务；最后，采用BERT模型提取语义文本的上下文特征，结合图像描述编码器输出的视觉表示向量，使用跨模态注意力机制结合softmax函数进行诗词匹配，以输出与图像匹配度最高的诗词文本。
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公开(公告)号：CN113919811B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202111202977.8
申请日：2021-10-15
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化关联的热线事件分拨方法，首先，通过指针生成网络构建事件画像并得到事件编码。其次，使用基于强化联系的注意力机制来捕获事件编码与“三定”职责拼接向量中的关联信息，得到“事件‑三定”匹配结果。然后，将匹配结果与部门简介编码拼接并输入分类器。最后，经过答案重排序后输出热线事件所对应的分拨部门。该方法有助于辅助热线接线员自动完成工单分拨，克服了接线员手工分拨费时费力的缺陷；同时，为政府提供了数字化、智能化、精细化基层治理的技术基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919811A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111202977.8
申请日：2021-10-15
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化关联的热线事件分拨方法，首先，通过指针生成网络构建事件画像并得到事件编码。其次，使用基于强化联系的注意力机制来捕获事件编码与“三定”职责拼接向量中的关联信息，得到“事件‑三定”匹配结果。然后，将匹配结果与部门简介编码拼接并输入分类器。最后，经过答案重排序后输出热线事件所对应的分拨部门。该方法有助于辅助热线接线员自动完成工单分拨，克服了接线员手工分拨费时费力的缺陷；同时，为政府提供了数字化、智能化、精细化基层治理的技术基础。
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公开(公告)号：CN115985104B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202310136816.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种交通流量预测装置、预测方法及预测模型构建方法，属于交通流量预测技术领域。本发明在传统时序预测模型的基础上，基于交通传感器的时序数据，构建交通流量时空图，并采用weighted‑STSGCN算法提取交通流量时空图的图结构信息得到时空图特征；基于路网和轨迹数据生成路网和轨迹图片，并采用ResNet提取图片特征以得到路网和轨迹的视觉特征；最后，通过基于MCB和Attention双通道多模态融合模型将时空图特征和视觉特征进行融合，并结合天气因素，从而构建得到实现未来交通流量的预测模型。采用本发明构建的模型，可以有效实现对交通流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN113342982B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110742262.5
申请日：2021-06-24
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合RoBERTa和外部知识库的企业行业分类方法，包括：步骤1、基于预训练语言模型的语义表征编码；步骤2、基于GRU的候选集生成网络；步骤3、额外知识嵌入；步骤4、行业类别预测。该企业行业分类方法不仅能够使用预训练语言模型提取企业经营范围特征，而且还可以通过外部知识库和类别语义信息增强行业分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116108169A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211590719.6
申请日：2022-12-12
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的热线工单智能分派方法，属于工单派发领域。本发明采用自然语言处理技术对工单文本的事件描述进行事件提取，获取热线事件的触发词、事件角色内容，从而得到事件文本的关键信息，这些热线事件的关键信息作为构建知识图谱的基础信息，根据热线事件提取得到的“事件‑事件类型”、“事件‑触发词”、“事件‑事件角色”等信息，根据事件的关键信息设计多个问题，结合该关键信息实体在知识图谱中的信息并使用答案选择的方法来获取该事件的候选分派部门。本发明针对现有技术中热线工单人工分派准确性有所欠缺的情况，有助于提升热电工单分派准确性，更好的实现“接诉即办”。
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公开(公告)号：CN116108169B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202211590719.6
申请日：2022-12-12
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的热线工单智能分派方法，属于工单派发领域。本发明采用自然语言处理技术对工单文本的事件描述进行事件提取，获取热线事件的触发词、事件角色内容，从而得到事件文本的关键信息，这些热线事件的关键信息作为构建知识图谱的基础信息，根据热线事件提取得到的“事件‑事件类型”、“事件‑触发词”、“事件‑事件角色”等信息，根据事件的关键信息设计多个问题，结合该关键信息实体在知识图谱中的信息并使用答案选择的方法来获取该事件的候选分派部门。本发明针对现有技术中热线工单人工分派准确性有所欠缺的情况，有助于提升热电工单分派准确性，更好的实现“接诉即办”。
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