公开(公告)号：CN110866125A

公开(公告)日：2020-03-06

申请号：CN201911113554.1

申请日：2019-11-14

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 牛志超 ,  马语菡 ,  南海涛 ,  刘林 ,  王俊 ,  费廷伟 ,  刘戎 ,  徐永伟

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种基于bert算法模型的知识图谱构建系统。与现有技术相比较，本发明通过使用bert-bilstm-crf中文命名识别深度学习算法对归零文档段落中的数据进行实体提取；利用句法依存关系对关系提取，并通过领域图谱的上下位关系、同意关系、反义关系、关联关系实现多个文档的横向和纵向关联，形成归零文档的知识体系和知识图谱。与现有技术相比，本发明提出的技术方案，实现了军工集团归零文档知识的体系化、结构化和知识化等，同时，基于bert-bilstm-crf中文命名识别算法模型，也保证了段落实体提取的快速性和精准性。

公开(公告)号：CN109472490A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811315274.4

申请日：2018-11-06

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 刘林 ,  牛志超 ,  费廷伟 ,  王文超 ,  郑鹏程 ,  段正轩 ,  王学勇

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/10 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于信息处理及分析技术领域，具体涉及一种基于聚类的军工集团人员信息标签化系统，其包括：数据收集模块、数据预处理模块、机器学习神经网络聚类模块、标签生成模块、标签应用模块；与现有技术相比较，本发明提出的技术方案可以快速对企业人员标签化，并且实时更新标签信息，实时进准且全面的对企业人员评价考核。并且可以不断的优化神经网络，使得聚类的更全面、准确度更高。其中，基于机器学习神经网络聚类算法，通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应的改变网格参数与机构，可以精确且全面的对员工信息聚类。并且，基于机器学习神经网络聚类算法具备高的容错能力，聚类信息精准且全面。

公开(公告)号：CN119415493A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411372105.X

申请日：2024-09-29

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 刘力元 ,  范国超 ,  李怀爽 ,  张福雷 ,  肖永宝 ,  牛志超 ,  张慧超 ,  薛铸鑫 ,  张彤 ,  李帅衡

IPC: G06F16/21 ,  G06F16/22 ,  G06F16/242

Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的数据库表生成方法，属于数据库表生成技术领域，解决了现有技术中数据库表生成方法存在创建繁琐、耗时并且误操作风险高的问题。包括以下步骤：基于数据库表创建对话，大模型生成数据库表创建SQL语句；将所述数据库表创建SQL语句进行解析后，更新数据库逻辑表，对更新后的数据库逻辑表进行校验修改，得到修改后的数据库逻辑表；基于修改后的数据库逻辑表，更新当前数据库表创建SQL语句，进而创建数据库表实体。实现了数据库表的自动创建。

公开(公告)号：CN118690064A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410839092.6

申请日：2024-06-26

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 白洋 ,  牛志超 ,  王宇浩 ,  张彤 ,  李帅衡 ,  郝创博 ,  范国超 ,  梅林 ,  王雪娇

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/9038

Abstract: 一种高可信部件模型智能匹配与自推荐方法及装置，能够大幅度提高部件模型智能匹配与推荐的准确率。方法包括：(1)获取面向型号产品设计领域的部件需求；(2)开展部件模型数据智能匹配技术研究，通过FP‑Growth方法实现部件数据之间的关联分析，对部件参数、所属型号、产品层级、历史质量问题、研制时间、研制人员多个维度的属性之间的关联性进行挖掘分析，查找具有强关联性的属性；(3)通过协同过滤算法完成依据设计师的感兴趣程度对部件进行排序，同时结合FP‑Growth方法获得部件之间的相关性，生成一个满足用户需求的高可信的部件模型匹配和推荐列表；(4)在用户发起请求后进行自推荐。

公开(公告)号：CN110825887A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911113588.0

申请日：2019-11-14

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 南海涛 ,  刘林 ,  牛志超 ,  于林宇 ,  崔斌 ,  宋晨 ,  段正轩 ,  马语菡

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/31 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种知识图谱融合方法。与现有技术相比较，本发明提出知识融合协调器、知识路由表、知识路由表生成过程、知识路由更新、知识路由通告过程、单个领域知识图谱服务器挂载知识融合协调器的过程、知识查询转发流程等。本发明提出的技术方案允许各领域知识图谱面向各自领域异步建设，无需考虑综合领域的本体概念，并通过知识融合协调器实现综合领域的动态融合应用，单一领域无需建设相关领域的综合性知识图谱，极大地提升知识图谱融合应用效率，减少重复工作，降低成本。

公开(公告)号：CN109271593A

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201811315268.9

申请日：2018-11-06

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 刘林 ,  牛志超 ,  杜贝娜 ,  张谦 ,  王文超 ,  郑鹏程 ,  段正轩

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于信息处理及分析技术领域，具体涉及一种基于聚类的军工集团人员信息标签化方法，该方法基于标签化系统来实施，所述系统包括：数据收集模块、数据预处理模块、机器学习神经网络聚类模块、标签生成模块、标签应用模块；与现有技术相比较，本发明技术方案可以快速对企业人员标签化，并实时更新标签信息，实时进准且全面的对企业人员评价考核。并可以不断的优化神经网络，使得聚类的更全面、准确度更高。其中，基于机器学习神经网络聚类算法，通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应的改变网格参数与机构，可以精确且全面的对员工信息聚类。并且，基于机器学习神经网络聚类算法具备高的容错能力，聚类信息精准且全面。

公开(公告)号：CN109255021A

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201811294052.9

申请日：2018-11-01

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 刘林 ,  杜贝娜 ,  王俊 ,  张谦 ,  牛志超 ,  马语菡 ,  沈巍 ,  高晓琼 ,  董丽娜

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于质量文本相似性的数据查询方法。本发明利用TF公式做词频权重统计；同时在相似度匹配算法中采用基于余弦相似度的方法，通过学习样本空间，得到空间转移矩阵，使得相同的样本空间更加紧密，不同的样本空间更加分散，从而快速、准确的匹配数据库的数据。与现有技术相比，本发明提出的技术方案中解决了数据库模糊查询需要依靠苛刻的查询条件(逐字匹配、无语义性)从而造成数据匹配准确度低的问题，克服了传统sql语句无法解决复杂数据匹配的问题。同时，基于余弦相似度算法特性，也保证了其计算速度快、运转效率高的特点。