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公开(公告)号:CN113139116B
公开(公告)日:2024-03-01
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
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公开(公告)号:CN115952261A
公开(公告)日:2023-04-11
申请号:CN202211583589.3
申请日:2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习的生成式阅读理解方法,所述方法包括如下步骤:获取目标问题和目标段落,获取目标问题和目标段落的对应的特征向量,将特征向量输入到目标阅读理解模型,获取目标答案;从而提高目标答案的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN115840804A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211602874.5
申请日:2022-12-13
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295
Abstract: 本发明提供了一种面向航空装备知识图谱的问答系统,包括:处理器和存储有一段计算机程序的存储器,当所述处理器执行一段计算机程序时,实现如下步骤:对目标问句进行处理,获取目标问句对应的目标问句向量、目标头实体和目标问答类型,对目标头实体和航空装备知识图谱嵌入表示进行实体链接,获取对应的目标头实体表示向量,将目标问句向量、目标头实体表示向量和目标问答类型输入到判别模型,获取候选答案列表和候选答案得分列表,确定目标答案向量集,本发明融合了得分阈值的筛选,使得问答的效果更为精准。
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公开(公告)号:CN113553839A
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202010340711.9
申请日:2020-04-26
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/194
Abstract: 本申请涉及一种文本原创识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待识别的第一文本数据,以及与所述第一文本数据相关联的第二文本数据;确定所述第一文本数据的来源信息;当所述来源信息不满足于预设条件时,对所述第一文本数据和所述第二文本数据进行比较,得到相似度特征指标;将所述相似度特征指标输入训练好的识别模型,由所述识别模型根据所述相似度特征指标进行计算得到所述文本数据的原创识别结果。该技术方案一方面通过基于来源信息对文本进行初步原创判断,另一方面采用相似度指标对文本进行原创识别,以此种方式提高了原创识别的准确性和有效性,本申请采用的方法能够更好的服务于新闻工作的需求。
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公开(公告)号:CN110134942A
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201910260924.8
申请日:2019-04-01
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F17/27 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例涉及一种文本热点提取方法及装置,包括:采用正则表达式对输入的至少一个文本数据按照设定规则进行分割处理,得到多个第一短文本数据;采用依存句法分析算法将第二短文本数据生成对应的第四短文本数据;将第三短文本数据和第四文短本数据进行向量化处理,得到对应的多个文本向量;基于相似度算法确定任意两个文本向量之间的相似度;将相似度大于相似度阈值的两个文本向量进行合并处理,句法分析抽取关系词而组成的短句提高了信息抽取的可观性和准确度,让用户可以更好的理解文本内容从而获取核心关键信息点,通过Word2vec将短句向量化进行相似度对比,保留词语之间的语义信息,从而保证了排重工作的准确性,尽可能的避免了热点信息的冗余。
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公开(公告)号:CN113536763B
公开(公告)日:2024-11-05
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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公开(公告)号:CN113449101B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202010226687.6
申请日:2020-03-26
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明实施例涉及一种公共卫生安全事件检测及事件集合构建方法及系统,方法包括:确定多个第一文本数据对应的多个主题信息,以及每个主题信息对应的至少一个第一文本数据;对每个主题信息对应的至少一个第一文本数据进行事件检测,确定每个主题信息对应的至少一个目标事件;将全部主题信息以及每个主题信息对应的至少一个目标事件作为事件集合;从互联网新闻流数据中获取与事件集合中主题信息相匹配的第二文本数据;基于第二文本数据与事件集合中目标事件的归属度对事件集合进行更新,基于静态文本数据构建的事件集合可以实现对动态文本数据的检测,进而提高互联网新闻流数据的检测效率,形成特定主题下相关舆情分析数据。
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公开(公告)号:CN117764062A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311671334.7
申请日:2023-12-07
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的统一信息抽取方法、介质及设备,涉及信息抽取技术领域,包括:获取待处理文本以及目标指令,将待处理文本和目标指令拼接后输入目标信息抽取模型,以得到目标信息抽取模型输出的信息抽取结果。目标信息抽取模型,通过以下步骤得到:获取若干原始文本集,对若干原始文本集中的每一原始文本,进行目标训练样本生成处理,以得到目标训练样本集,根据目标训练数据集对预设大语言模型进行训练,以得到目标信息抽取模型。本发明能够使得目标信息抽取模型具备抽取不同任务类型信息的能力,提高信息抽取的效率,并可以降低模型的发散性。
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公开(公告)号:CN113220823B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202010072425.9
申请日:2020-01-21
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06Q50/00 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及一种面向社交媒体公共言论的情感、话题及观点分析方法和装置,该方法包括:获取与公共事件对应的媒体报道信息以及公众舆论内容;按照第一预设策略分析所述媒体报道信息得到第一分析结果,按照第二预设策略分析所述公众舆论内容得到第二分析结果;对比所述第一分析结果和第二分析结果确定所述媒体报道信息与所述公众舆论内容的差异程度;根据所述差异程度规划所述公共事件的报道议程。该技术方案通过对网络公共事件的媒体报道信息以及公众舆论进行对比分析,能够得到公众对公众事件的观点以及情感倾向,并根据公众的观点以及情感倾向规划公共事件的报道议程,以此不仅(56)对比文件杨雨丹.言论差异与媒体公共性的建构——以都市报时评为中心的研究《.中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2013,(第2期),I141-11.
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公开(公告)号:CN115982395A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202310267414.X
申请日:2023-03-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/45 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及多模态情感预测领域,特别是涉及一种基于量子的媒体信息的情感预测方法、介质及设备。包括如下步骤:对每一模态的表示信息进行预处理,生成每一模态的表示信息对应的复数词向量集A1及A2,对A1及A2进行特征转换处理,生成对应的特征密度矩阵集ρt及ρv;对ρt及ρv进行特征融合处理,生成融合特征fp;根据fp与多个预设情感类型的投影算子,生成fp为每一种预设情感类型的概率值。将P(e1),P(e2),…,P(ew)中最大值对应的情感类型,作为目标媒体信息的情感类型。通过利用量子理论的模型,可以更加有效的捕获不同模态之间的信息交互,进而可以提高对媒体信息所表达情绪的预测结果的精度。
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