-
公开(公告)号：CN110135457B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910288771.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器融合文档信息的事件触发词抽取方法，包括：以未标注自由文本语料生成训练集，训练GRU模型以构建该自编码器；对训练语料进行预处理和标签标注，提取待识别词；以该自编码器获取该待识别词在其所在文档内的文档向量，作为该待识别词的全局特征；以该待识别词的词向量和实体类型分布式表达，作为该待识别词的局部特征；将该全局特征和该局部特征进行向量拼接，获得该待识别词的上下文特征；将该上下文特征输入Bi‑GRU模型进行多分类，以识别该待识别词是否为事件触发词及该待识别词的对应事件类型。
-
公开(公告)号：CN110232113B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910292426.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/295
Abstract: 本发明提出一种提高知识库问答准确度的方法及系统，包括：获取待回答的用户问句，提取该用户问句中的主题实体，以该主题实体检索知识库，将得到的每一个候选答案的路径信息作为候选路径，并预处理该用户问句，得到该用户问句的向量表示；利用该向量表示对该候选路径上的每一步关系利用注意力机制进行打分，得到该候选路径上的每一步关系的关系置信度，并将该候选路径上所有的关系置信度求和，得到关系路径的路径置信度；将所有候选路径根据其置路径置信度进行排序，输出路径置信度最高的候选路径作为该用户问句的回答结果。本发明增强了中间结点在整个关系推断中的作用，提高了关系推断的准确率。
-
公开(公告)号：CN110135457A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910288771.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器融合文档信息的事件触发词抽取方法，包括：以未标注自由文本语料生成训练集，训练GRU模型以构建该自编码器；对训练语料进行预处理和标签标注，提取待识别词；以该自编码器获取该待识别词在其所在文档内的文档向量，作为该待识别词的全局特征；以该待识别词的词向量和实体类型分布式表达，作为该待识别词的局部特征；将该全局特征和该局部特征进行向量拼接，获得该待识别词的上下文特征；将该上下文特征输入Bi-GRU模型进行多分类，以识别该待识别词是否为事件触发词及该待识别词的对应事件类型。
-
公开(公告)号：CN103605708B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201310556473.5
申请日：2013-11-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种KAD网络中由关键词哈希值推测关键词的方法及系统。所述方法包括利用关键词哈希值在KAD网络中搜索相关资源文件，得到所述相关资源文件的文件名；以及对所述相关资源文件的文件名进行分词处理，得到候选关键词及其在所述相关资源文件的文件名中出现的次数。所述方法还包括根据候选关键词在所述相关资源文件的文件名中出现的次数推测关键词。本发明可以准确地得到KAD网络中关键词哈希值对应的关键词信息，便于监管KAD网络、提高网络安全。
-
公开(公告)号：CN103618725A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310645762.2
申请日：2013-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种KAD网络资源信息的获取方法及系统。该方法包括：在KAD网络的节点ID空间内选取n个均匀分布的节点ID，构造相应的n个模拟节点加入所述KAD网络，其中n为正整数。由所述模拟节点监听所述KAD网络，以及由所述模拟节点解析其他节点发来的资源信息存储请求消息并且获取资源信息。本发明在加快信息获取速度的同时，可以较全面地得到KAD网络中的资源信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103605708A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310556473.5
申请日：2013-11-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30206 , G06F17/3089
Abstract: 本发明提供一种KAD网络中由关键词哈希值推测关键词的方法及系统。所述方法包括利用关键词哈希值在KAD网络中搜索相关资源文件，得到所述相关资源文件的文件名；以及对所述相关资源文件的文件名进行分词处理，得到候选关键词及其在所述相关资源文件的文件名中出现的次数。所述方法还包括根据候选关键词在所述相关资源文件的文件名中出现的次数推测关键词。本发明可以准确地得到KAD网络中关键词哈希值对应的关键词信息，便于监管KAD网络、提高网络安全。
-
公开(公告)号：CN116595406A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310385316.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/23 , G06F40/289 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于角色一致性的事件论元角色分类方法及系统，采用图神经网络结构，将每个论元的预估角色概率分布融入事件触发词与事件论元的关联特征建模中，通过在触发词与各论元连接的星形图上进行多阶图神经网络交互，使得每个论元感知其他论元的角色信息，从而提高事件内所有论元角色整体的一致性。
-
公开(公告)号：CN109271524B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810870053.7
申请日：2018-08-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种知识库问答系统中的实体链接方法，包括：从问句中获取主题词集合；根据获取的主题词集合在知识库中进行搜索，得到初步候选实体集合；对于所述初步候选实体集合中的每个实体，从该实体、所述问句以及所述知识库提取相应的特征；以及，根据提取到的所述初步候选实体集合中的每个实体的特征，得到该实体的评分，并且根据评分得到候选实体集合；本发明提高了实体链接的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN109992629B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910149696.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种融合实体类型约束的神经网络关系抽取方法及系统，包括对实体类型施加注意力机制，该机制对实体的多种类型分配了不同权重，从而凸显了影响最大的类型标签；在损失函数中添加实体类型约束函数，该约束函数在更新过程中使实体词向量学习到实体类型信息，从而实现实体类型对关系的约束。该技术增强了模型对通用方法无法区别关系的识别能力。
-
公开(公告)号：CN111897908A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010398752.3
申请日：2020-05-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出一种融合依存信息和预训练语言模型的事件抽取方法及系统，包括以句子的依存句法树为输入，利用使用图卷积神经网络学习依存句法特征，并加入依存关系预测任务，通过多任务学习的方式捕捉更重要的依存关系，最后使用BERT预训练语言模型增强底层句法表达，完成中文句子的事件抽取。由此本发明对事件抽取任务下触发词抽取和论元抽取的性能均有所提高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.037 seconds)
