公开(公告)号：CN113705196A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110882753.X

申请日：2021-08-02

Applicant: 清华大学

Inventor： 侯磊 ,  吕志亨 ,  李涓子 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/253 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的中文开放信息抽取方法和装置，包括：将待测中文语句文本输入谓语抽取模型，输出谓语结果；谓语抽取模型是基于样本中文语句文本和谓语标签进行训练得到的，谓语抽取模型训练时的网络结构包括顺次连接的嵌入词性的字符上下文表示网络、第一多粒度依存图字符表示神经网络和谓语区间分类网络；将谓语结果和待测中文语句文本输入主宾抽取模型，输出主语结果和宾语结果；主宾抽取模型是基于样本中文语句文本和主谓宾三元组标签进行训练得到的，主宾抽取模型训练时的网络结构与谓语抽取模型架构相同。本发明提供的方法和装置，实现了融合分词和依存句法信息，提高了抽取开放的事实主谓宾知识三元组的准确率。

公开(公告)号：CN113268608A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110606634.1

申请日：2021-05-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  刘丁枭 ,  侯磊 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/38 ,  G06F16/33 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种知识概念层数据构建方法和装置，其中，方法包括获取原始数据和大规模知识图谱；对原始数据进行概念抽取，得到多个概念；对所述概念和所述原始数据进行概念上下位关系抽取，得到不同概念的概念上下位关系；对所述概念和所述原始数据进行概念属性抽取，得到所述概念的概念属性；将所述概念作为关键词输入大规模知识图谱中进行检索，获取所述概念在大规模知识图谱中的概念相关信息；将所述概念、所述概念的上下位关系、所述第一概念属性、所述概念相关信息相融合，得到完整的概念层数据。基于所述概念层数据对大规模知识图谱进行更新。本发明通过上述步骤实现对知识图谱的动态更新以及在使用过程中进行扩展。

公开(公告)号：CN112527977A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011241251.0

申请日：2020-11-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  王禹权 ,  于济凡 ,  陈凯源 ,  孙凯 ,  侯磊 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌 ,  孙茂松

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明实施例提供一种概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据预设的词表对待提取文本进行术语抽取，获取第一候选概念列表，并根据预设的知识图谱对待提取文本进行实体链接，获取第二候选概念列表；对第一候选概念列表和第二候选概念列表中的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取待提取文本的概念抽取结果；其中，待提取文本为非结构化文本。本发明实施例提供的概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，通过对待提取文本进行术语抽取和实体链接获取的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取概念抽取结果，能在标注数据较少甚至没有标注数据的情况下，从非结构化文本中更高效、准确等抽取出概念。

公开(公告)号：CN110752605A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201911040179.2

申请日：2019-10-29

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 ,  清华大学

Inventor： 王罡 ,  侯磊 ,  杨超 ,  张靖 ,  苏琨 ,  夏天 ,  张正文 ,  姚大伟

IPC: H02J3/06

Abstract: 本发明涉及一种基于广义逆法的电热耦合综合能源系统最优潮流计算方法，属于电力/综合能源系统运行调控技术领域。该方法首先建立了区域电热耦合综合能源系统的稳态模型，然后基于广义逆矩阵理论，建立了区域综合能源系统的多目标最优潮流模型，多目标包括能源使用成本最小化和配电系统网络损耗最小化，并基于牛顿拉夫逊法迭代进行求解，电力系统与热力系统之间的信息传递通过耦合设备运行功率折算实现。本发明提出的方法可以准确地反映区域综合能源系统的运行状况，具有良好的数值稳定性和收敛性，优化过程是一个可行解的趋优过程，每一步都可以得到一个更优的可行解，计算可以根据实际情况随时停止，适用于实时系统优化调度应用。

公开(公告)号：CN110399478A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201810354364.8

申请日：2018-04-19

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  张斌 ,  侯磊 ,  肖玏 ,  张鹏

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明实施例提供事件发现方法和装置。其中，方法包括：根据全部词类，获取当前时间段的每一新闻文档的表示向量；根据聚类算法，对当前时间段的新闻文档的表示向量进行聚类，将属于同一聚类的表示向量所对应的新闻文档构成报道同一事件的新闻文档集合；对于每一事件，若根据该事件与全部已确定的事件之间的第一相似度，获知该事件与任一已确定的事件相同，则将报道该事件的新闻文档集合，与报道该已确定的事件的新闻文档集合进行合并。装置包括：文档表示模块、事件获取模块和事件合并模块。本发明实施例提供的事件发现方法和装置，有效降低了文档表示的维度，并缓解了语义稀疏问题，能提高事件发现的效率和准确性。

公开(公告)号：CN102135905A

公开(公告)日：2011-07-27

申请号：CN201110064824.1

申请日：2011-03-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  张啸 ,  王志春 ,  侯磊 ,  李虎 ,  唐杰

IPC: G06F9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于用户定制的本体匹配系统，涉及语义万维网技术领域，包括：本体模块，包括原子组件本体操作接口子模块和本体API子模块；原子组件模块，用于通过原子组件本体操作接口子模块调用本体API子模块的本体API实现原子组件；用户接口模块，用于接收用户上传的待匹配本体和自行实现的原子组件；匹配执行模块，用于根据待匹配本体生成匹配任务描述文件，并根据匹配任务描述文件选择原子组件或自行实现的原子组件来执行匹配任务，生成匹配结果。本发明使用户能够根据匹配本体的特征，对这些原子组件进行定制和组装来设计自己需要的本体匹配流程，生成合适的匹配任务并得到精确地匹配结果。

公开(公告)号：CN119557328A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411539171.1

申请日：2024-10-31

Applicant: 清华大学

Inventor： 侯磊 ,  张益 ,  逄凡 ,  齐宇 ,  李涓子

IPC: G06F16/2452 ,  G06F16/242 ,  G06F16/28 ,  G06F40/186 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，提供一种知识图谱的查询语句生成方法、装置及电子设备，该知识图谱的查询语句生成方法包括：获取针对知识图谱的自然语言问句；根据自然语言问句与预先设置的问句模板生成大语言模型问句，问句模板用于引导大语言模型将自然语言问句转换为目标查询语言的语句；根据大语言模型问句向大语言模型提问，得到大语言模型输出的目标查询语言的初始语句；基于初始语句生成目标查询语言的查询语句。该方法提升了知识图谱查询语句的生成效率。

公开(公告)号：CN119166767A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411153889.7

申请日：2024-08-21

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  李智诚 ,  黄植滇 ,  姚子俊 ,  刘金鑫 ,  辛馨 ,  侯磊

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的问答方法及系统，该方法包括：确定用户的当前问题和自然语言理解提示词；输入当前问题和自然语言理解提示词至预训练大语言模型，获得大语言模型根据自然语言理解策略输出的问题理解结果和待回答问题；在问题理解结果为事实性问题的情况下，基于语义解析从知识图谱检索答案；输入检索答案和答案校验提示词至预训练大语言模型，得到答案校验结果；在校验合理的情况下，将检索答案作为当前问题的最终答案；在校验不合理的情况下，大语言模型生成答案。本发明在多轮问答任务中能够基于上下文深入理解用户的问题，有效检索和整合不用的知识源的信息，从而准确、高效地提供当前问题的答案。

公开(公告)号：CN119067808A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202410972551.8

申请日：2024-07-19

Applicant: 清华大学

Inventor： 于济凡 ,  张李牛牛 ,  张哲源 ,  刘知远 ,  刘惠琴 ,  李涓子 ,  侯磊

IPC: G06Q50/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06F16/332 ,  G06F16/483 ,  H04L51/02

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种大模型多智能体驱动的自适应在线课堂构建方法及系统，该方法包括：通过讲解脚本生成智能体根据教师上传的课程资料，生成基于讲解脚本的教育智能体控制语言；通过教师智能体根据教育智能体控制语言和自适应在线课堂中的上下文多轮对话，自动完成授课和自适应答疑；通过同学智能体根据上下文多轮对话，生成活跃课堂气氛的内容；通过导演智能体根据上下文多轮对话，控制在自适应在线课堂中展示的智能体生成内容。本发明使得自适应在线课堂中的所有角色由智能体扮演，兼顾在线学习场景中大规模与个性化的学习需求，同时满足与教师的充分交互和学习者的伴学需求，可以提高学生完课率和学习效果。

公开(公告)号：CN112527924B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202011507777.9

申请日：2020-12-18

Applicant: 清华大学

Inventor： 侯磊 ,  刘丁枭 ,  逄凡 ,  李涓子 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌

IPC: G06F16/28 ,  G06F16/23

Abstract: 本发明提供一种动态更新的知识图谱扩展方法及装置，所述方法包括：基于第一知识库，进行知识图谱的构建，生成目标领域的知识图谱，其中，所述第一知识库由目标领域的原始数据构成；基于所述目标领域的新知识，生成第二知识库，并将所述第二知识库中的数据扩展到所述知识图谱中，获得更新后的知识图谱；和/或，基于所述知识图谱，执行知识赋能操作，获得所述知识图谱的应用方案，并对所述应用方案执行知识推理操作，得到第三知识库，将所述第三知识库中的数据扩展到所述知识图谱中，获得更新后的知识图谱。本发明提供的动态更新的知识图谱扩展方法及装置，可以实现知识图谱的动态扩展，保证了知识图谱的动态更新和实时性。