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公开(公告)号：CN114528417A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210377444.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及一种知识图谱本体构建方法、装置、设备及可读存储介质。本公开通过基于文本语料获取文本领域本体候选集，并基于图像数据获取图像领域本体候选集，基于文本领域本体候选集中文本领域本体的本体概念词，确定文本领域本体的层次结构，基于图像领域本体候选集中图像领域本体的图像语义标签，确定图像领域本体的层次结构。进而基于文本领域本体候选集、文本领域本体的层次结构、图像领域本体候选集和图像领域本体的层次结构，确定包含文本领域本体和图像领域本体的知识图谱本体，实现了对文本和图像等多模态数据的知识本体分类别、分层次的构建。
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公开(公告)号：CN114492420A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210340732.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种文本分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：对待分类的文本进行分词处理，得到文本中包含的词汇；从预设的语义库中查找词汇对应的语义，以及语义在语义库中的位置，得到语义的位置向量；响应于词汇对应的语义有多个，基于词汇在所述文本中的上下文，确定词汇对应的每个语义的权重；基于词汇对应的每个语义的权重，对词汇对应的多个语义的位置向量进行加权叠加处理，得到词汇的特征向量；基于文本中包含的词汇的特征向量，确定文本的特征向量；基于文本的特征向量对文本进行分类。通过上述技术方案，将文本转化到量子领域进行处理，减少计算成本的同时，提升了文本的分类准确率，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN113672731A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110881327.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开实施例涉及一种基于领域信息的情感分析方法，该方法包括：对待分析的文本信息进行预处理，并获取领域信息；将待分析的文本信息输入到预先融合有领域信息的情感分类模型中，获取文本信息的情感类别；融合有领域信息的情感分类模型包括：全局情感语义模型、每一个领域的局部情感语义模型和对应每一个领域的情感融合策略；其中，基于与领域信息匹配的局部情感语义模型，获取局部情感概率值；基于全局情感语义模型，获取全局情感概率值；基于与领域信息匹配的情感融合策略，对局部情感概率值和全局情感概率值进行融合，获得融合结果；基于融合结果获取情感类别。通过本方法进行文本情感分析，分类效果更好，大大提高了分析结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113536802A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010319243.7
申请日：2020-04-21
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种小语种文本数据的情感判别方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取文本数据；提取文本数据的多个文本特征；将文本特征输入支持向量机模型，得到文本数据的第一评价特征；将文本数据输入mBERT模型，得到文本数据的第二评价特征；输入第一评价特征和第二评价特征至情感判别器，输出文本数据的情感判别结果。支持向量机模型所采用的语言本身的特征进行判别时，可以提高对不同语言的情感判别准确度，采用mBERT学习不同语言深度语义向量进行的不同语言情感判别，可以很好的提升模型判别的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113536763A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110821206.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F16/335
Abstract: 本公开涉及一种信息处理方法、装置、设备及存储介质。其中，信息处理方法包括：获取待处理文本；确定待处理文本与已存储文本之间的文本相似度；基于待处理文本的发布时间和已存储文本的发布时间，对文本相似度进行修正，得到修正后的文本相似度；在修正后的文本相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下，将已存储文本作为待处理文本的相似文本。根据本公开实施例，可以提高重复信息的查找精度和效率且节约设备资源，以进一步提高重复信息的处理效果和效率，降低文本内容的重复性，进而使得用户快速且准确的从网络平台中查找感兴趣信息的需求，提高用户查看信息的体验且节约设备资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113496780A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010197391.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明实施例提供了一种传染病确诊者数量预测方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：确定传染病预测天数、基本传染数、传染病潜伏周期，基于以下步骤进行迭代，直至传染病预测天数归零输出传染病第二累计确诊者数量：获取第一易感者数量、第一现存疑似者数量、第一累计确诊者数量、第一累计痊愈者数量；基于第一累计痊愈者数量、第一累计确诊者数量、基本传染数、传染病潜伏周期更新预设传染病预测模型中系数；基于第一易感者数量、第一现存疑似者数量、第一累计确诊者数量、第一累计痊愈者数量、经过更新的传染病预测模型，输出第二易感者数量、第二现存疑似者数量、第二累计确诊者数量、第二累计痊愈者数量；对传染病预测天数进行递减。
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公开(公告)号：CN113379169A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110924546.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种信息处理方法、装置、设备及介质。其中，信息处理方法包括：获取目标社会实体的目标社会实体信息；从目标社会实体信息中提取目标社会实体的与登记注册相关的目标特征向量；将目标特征向量输入预先训练好的梯度提升树模型，得到预先训练好的梯度提升树模型输出的目标社会实体的预测信用评分；若目标社会实体的预测信用评分符合预设的空壳实体检测条件，则确定目标社会实体为空壳实体。根据本公开实施例，能够提高对目标社会实体进行空壳实体检测的准确性，以满足税务稽查、风控预警等部门的实际业务需求。
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公开(公告)号：CN113139116A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010060445.4
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的媒体信息观点抽取方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取观点待抽取的语料信息；利用预设的命名实体识别算法，识别语料信息中的命名实体；将命名实体和语料信息输入预先训练的观点抽取模型中，并获取观点抽取模型输出的命名实体对应的观点信息；其中，观点抽取模型根据命名实体和语料信息，生成命名实体对应的字符序列；观点抽取模型的BERT模型根据命名实体对应的字符序列，生成命名实体对应的字符向量序列；观点抽取模型的softmax层根据命名实体对应的字符向量序列以及训练观点抽取模型时得到的片段开始向量和片段结束向量，确定命名实体对应的观点信息。本发明可以减轻人工抽取观点信息的工作量，提升观点信息抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN112613324A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011596697.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种语义情绪识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别文本，然后对待识别文本的全局语义信息进行提取，得到第一语义向量，再利用预训练的词向量模型确定待识别文本的词向量矩阵，之后根据词向量矩阵确定第二语义向量，根据词向量矩阵计算待识别文本中每个词的词向量与预设情绪词语的词向量的相似度，并将计算得到的所有相似度确定为第三语义向量，最后根据第一语义向量、第二语义向量和第三语义向量确定待识别文本所属的情绪类别，如此，便可以根据待识别文本的全局语义信息以及待识别文本的词向量矩阵确定待识别文本的情绪类别，考虑了待识别文本的词语义、词组语义以及句子语义信息，提高了情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112364641A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011259475.4
申请日：2020-11-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/166
Abstract: 本申请涉及一种面向文本审核的中文对抗样本生成方法及装置，其中方法包括：获取待处理语句信息；对待处理语句信息进行分词，得到多个词语；确定词语的第一重要性信息；获取各个词语对应的扰动词语；根据第一重要性信息，依次得到将待处理语句信息中各个词语替换为对应的扰动词语后的扰动语句信息；在确定扰动语句信息满足预设条件时，根据扰动语句信息得到对待处理语句信息攻击成功后的对抗样本。通过本实施例中的方法可以实现对待处理语句进行词语替换的方式得到对抗样本，进而可以增加用于对预测模型进行训练的样本的多样性，同时可以通过自动生成对抗样本，提升训练数据获取的便利性，提升模型训练的效率。
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