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公开(公告)号：CN115022917A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210602137.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种异常小区检测方法、装置、设备及介质，涉及通信技术领域。该方法包括：根据多个待检测小区的KPI对应的运行性能数据，构建小区性能矩阵；计算小区性能矩阵中的各个特征数据的曼哈顿距离；根据熵值法和各个特征数据的曼哈顿距离计算小区性能矩阵的权重；根据小区性能矩阵的权重和各个特征数据的曼哈顿距离得到多个待检测小区的评分值，输出评分值最高的待检测小区为异常小区。通过曼哈顿距离修正熵值权重法计算公式，获得不同KPI在分析异常小区时所用的权重，提高工作效率以及小区异常检测的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN115022917B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210602137.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种异常小区检测方法、装置、设备及介质，涉及通信技术领域。该方法包括：根据多个待检测小区的KPI对应的运行性能数据，构建小区性能矩阵；计算小区性能矩阵中的各个特征数据的曼哈顿距离；根据熵值法和各个特征数据的曼哈顿距离计算小区性能矩阵的权重；根据小区性能矩阵的权重和各个特征数据的曼哈顿距离得到多个待检测小区的评分值，输出评分值最高的待检测小区为异常小区。通过曼哈顿距离修正熵值权重法计算公式，获得不同KPI在分析异常小区时所用的权重，提高工作效率以及小区异常检测的准确性和客观性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545028A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211156341.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本公开提供了一种文本处理方法、装置及计算机可读存储介质，涉及自然语言处理领域，所述方法包括：获取自然语言的原始文本；利用提示学习模板对所述原始文本处理以得到目标文本，所述目标文本包括所述原始文本和提示文本，所述提示文本用于提示从所述原始文本中识别实体和实体类型、以及识别所述原始文本的文本类型；将所述目标文本输入至文本处理模型，以得到处理结果，所述处理结果包括所述原始文本中的实体和实体类型、以及所述原始文本的文本类型。
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公开(公告)号：CN115391527A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211013807.X
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本公开提供了一种基于提示学习的意图识别方法、问答方法及装置，属于自然语言处理技术领域。该方法对接收到的第一查询文本进行重构，根据提示学习范式添加第一提示文本获得第二查询文本，并将其输入预训练语言模型中，以使预训练语言模型就第一提示文本对第一查询本文预测的第一预测意图，其中，提示学习范式用于提供第一提示文本，以提示预训练语言模型预测第一查询文本表示的查询意图。此时，无需对第一查询文本进行分词处理，避免了分词对知识结构的破坏，能够更充分地利用预训练语言模型的信息，提高分类准确率；采用重构的第一查询文本，将下游分类任务转换成预测任务，提高预训练语言模型与下游任务的适配度，进而提高了意图识别准确率。
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公开(公告)号：CN114867052A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210656535.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: H04W24/04 , H04L41/0604 , H04L41/0677
Abstract: 本公开提供了一种无线网络故障诊断方法、装置、电子设备和介质，涉及通信技术领域。其中，无线网络故障诊断方法包括：基于无线网络历史故障案例构建用于无线网络故障诊断的知识图谱；响应于获取到的网络异常的异常现象，从所述知识图谱中检索与所述异常现象相关的关联子图；基于与所述关联子图相关的所述历史故障案例配置所述关联子图的连接边权重；基于对所述连接边权重的排序结果输出所述网络异常的诊断方案。通过本公开的技术方案，能够自动生成诊断方案，采用诊断方案辅助运维工程师进行问题定位和故障处理，有利于提高运维效率，达到降低运维成本和缩短故障处理周期的目的。
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公开(公告)号：CN119938932A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411978590.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/3329 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供了一种知识图谱增强检索应用系统和方法。通过设置扩展查询模块针对要查询的节点和关系，扩展其属性的潜在查询，然后通过知识图谱进行节点和关系的查询；LLM‑agent交互式的辅助查询，获取查询的实体所对应的节点和关系属性后，使用交互式的方式和知识图谱进行交互完成图谱查询；将知识图谱查询内容和历史信息输送给大模型，完成一次问答，相比现有方案保证了在知识图谱构建和检索的数据融合的过程中的语义一致性，从而提高了构建的知识图谱的准确性，进而解决了现有方案在知识图谱构建和检索的数据融合的过程中可能会存在语义不一致原因，导致构建的知识图谱的准确性较差的问题。
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公开(公告)号：CN115525776A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211351675.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本发明提供了事件抽取模型训练方法、事件抽取方法以及相关设备，事件抽取模型训练方法，包括：基于指导信息、专家案例以及通信字典生成知识图谱；对所述知识图谱进行编码获得知识图谱编码；将事件案例进行编码，获得文本编码；将所述知识图谱编码以及所述文本编码进行融合，获得融合编码；将所述融合编码输入第一抽取模型，获得所述事件案例的伪数据标签；基于所述事件案例以及所述伪数据标签训练第二抽取模型。本发明在样本数据小的情况下，提高事件抽取模型的泛化能力以及抽取准确性。
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