公开(公告)号：CN119316229B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411845229.5

申请日：2024-12-16

Applicant: 北京市大数据中心 ,  数据堂(北京)科技股份有限公司

Inventor： 章敏 ,  齐红威 ,  贾晓丰 ,  王大亮 ,  王宇航

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明涉及数据共享技术领域，且公开了一种基于前置节点的联邦数据共享方法和装置，其中方法包括：前置节点将获取到的联邦数据上传至私有链，前置节点上传本地区的基础公共服务信息到私有链，前置节点计算联邦数据特征，并上链请求验证，其他节点根据本地区实际情况，反馈验证值或对联邦数据进行修正，监管机构定期对整个链上的节点进行性能监管和数据统计分析，本发明通过在前置节点上进行数据预处理和加密，确保了数据在传输过程中的安全性和隐私性，前置节点作为中介，可以优化数据传输流程，提高处理效率，减轻链上节点的负载。

公开(公告)号：CN119357378A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411301360.5

申请日：2024-09-18

Applicant: 北京市大数据中心

Inventor： 贾晓丰 ,  章敏 ,  高嵩 ,  王宇航 ,  李凝云

IPC: G06F16/335 ,  G06F40/279 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明属于企业关系抽取技术领域，具体提供一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：选择一个或多个源领域；采用深度学习模型在选定的源领域上进行预训练，学习源领域内的已标注企业关系数据集；选择具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域，使用领域自适应算法调整预训练的模型参数，适应目标领域的数据特征和分布；在完成目标领域数据特征和分布的领域适应后，部署迁移学习算法对调整后的深度学习模型进行微调；验证微调后深度学习模型在目标领域的性能；在目标领域中应用经过微调的深度学习模型识别和抽取文本中的企业关系及其关系。确保了抽取的企业关系及其关系数据的高质量和一致性。