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公开(公告)号：CN116361481A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310213286.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多视角链接预测的知识图谱补全方法及系统，其中，所述方法包括：建立现有知识概念自动转换器；建立并训练双编码器；获取待预测三元组；现有知识概念自动转换器基于待预测三元组包括的头实体及关系，确定待预测三元组对应的候选尾实体与候选尾实体文本描述；双编码器基于候选尾实体与候选尾实体文本描述，确定候选尾实体的得分；基于候选尾实体的得分，确定待预测三元组包括的尾实体，具有提高补全知识图谱的准确度的优点。
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公开(公告)号：CN110555084B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201910792860.6
申请日：2019-08-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于PCNN和多层注意力的远程监督关系分类方法，属于信息技术领域；包括两个阶段，训练关系分类模型阶段和预测阶段；其中，训练关系分类模型阶段又包括：1)对关系分类模型的训练语料进行预处理；2)建立基于PCNN和Multi‑level attention的关系分类模型，并训练模型参数；3)训练模型，优化模型参数；4)将训练好的关系分类模型保存；预测阶段为使用训练好的关系分类模型，对待预测的数据进行关系类别预测。本发明提出的算法能更精确的确定句子中实体之间的关系类型，为一些下游工作提供了一个良好的基础；既减少了许多数据标注的人力，又具备了较高的精确度。
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公开(公告)号：CN112214599B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011121726.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于统计学和预训练语言模型的多标签文本分类方法，包括以下步骤：S1、对需要分类的训练语料进行预处理；S2、建立基于统计学方法和语言模型的标签获取模型；S3、对获取的标签数据进行处理；S4、建立基于预训练语言模型的多标签分类模型，利用得到的标签数据进行模型训练；S5、使用训练好的多标签文本分类模型，对待分类的文本数据进行多标签分类。本发明提出一种结合了统计学方法与预训练语言模型标签获取方法，使用ALBERT语言模型来获取文本的语义编码信息，不需要人工标注数据集，能够提高获取标签的准确度。
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公开(公告)号：CN110442707B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910544915.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了标签文本分类领域的一种基于seq2seq的多标签文本分类方法，包括步骤：S1：对训练语料进行预处理；S2：建立基于seq2seq的多标签文本分类模型，并训练模型的参数；S3：使用训练好的多标签文本分类模型，对待预测的数据进行文本分类。本发明不需要人工提取特征，可以使用CNN来提取文本的局部语义信息可以提高文本分类的精确度，并使用初始化的全连接层，可以考虑标签之间的相关性，从而提高文本分类的准确度。
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公开(公告)号：CN114529339A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210150289.X
申请日：2022-02-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于交易数据与AI驱动的产品动态定价方法，应用于产品价格预测，针对现有技术无法实现动态价格预测的问题；本发明以深度决策神经网络为基础，结合动态的销量预测实时更新深度决策神经网络的环境参数，做到对市场趋势的实时反馈；同时采用多层全连接神经网络建模关键参数关系，比如销量与价格之间变动关系等，提高预期值计算精准度，能够有效地提升动态定价方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112115238A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011177960.7
申请日：2020-10-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/295 , G06N5/02 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于BERT和知识库的问答方法和系统，应用于信息检索领域，针对现有的知识库问答系统存在的缺陷，本发明构分别建基于BERT‑CRF和语言模型的命名实体识别模型，与基于BERT和语言模型的文本相似度二分类模型；并对两个模型进行训练，采用训练完成的两个模型对待解答的问题语料进行处理，能得到该问题的正确答案，并自动改写回答。
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公开(公告)号：CN119443682A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411555128.4
申请日：2024-11-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明目的在于提出一种多阶段多层级装配作业车间节能调度多目标优化方法，涉及装配车间调度技术领域，分阶段建立了问题的数学模型，并根据个体状态设计了基于问题驱动的节能策略触发机制，以提升解的质量和搜索效率；其次，采用两种启发式规则和随机生成方式协同构建兼顾高质量和多样性的初始化种群，通过Q‑learning实现对同化算子参数的动态自适应调整策略，在保证种群多样性的同时提升收敛速度，以更好地平衡算法的探索和挖掘能力；设计了超启发式变邻域搜索引导的革命操作，对发现的优质殖民地进行细致搜索；采用联合帝国侵略操作替换竞争，实现多个帝国的协同进化和信息交互共享，从而找到分布更均匀的非支配解。
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公开(公告)号：CN118569365A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410610774.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N5/022 , G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/18 , G06Q30/015
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种多源异构客服知识融合方法及应用，包括知识图谱、数据表及表格、文本对、自由文本的处理以及通过切片文档进行融合；不同结构的知识以不同文件后缀区分，根据其结构特点采用预设流程进行处理和融合。本发明通过将结构化知识、文本对话和自由文本等不同格式的客服知识整合成统一的自由文本格式，无需进行大量的人工转换和清洗。这种方法利用了现代自然语言处理技术对自由文本的高效处理能力，以便在基于自由文本的自动问答系统中使用。
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公开(公告)号：CN118468891A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410626072.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/35 , G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及提示工程技术领域，具体涉及一种基于大型语言模型的提示框架及其系统与应用，提出的提示框架根据下游任务需求动态加载显性提示词和软提示参数，以实现将大模型的通用能力迁移至特定领域的任务。多轮对话实现系统采用流水线型架构，包含自然语言理解、对话管理及自然语言生成三个模块；在多轮对话的实现中，系统利用以上的架构来执行自然语言理解、对话管理和自然语言生成等任务。这些模块互相协作，以实现高效、连贯的对话流程。实验结果表明，通过合理构造提示词，显性提示可以降低系统或模型领域迁移的难度，同时达到较好的性能。
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公开(公告)号：CN115062003B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210596783.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/332 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了基于GPT2的云ERP社区生成式问答方法，通过对云ERP社区人工客服数据脱敏与清洗去噪；建立云ERP社区客服数据驱动服务；构建基于Transformer的无监督训练；构建基于Transformer解码器的GPT2模型；构建基于GPT2的生成式问答模型。最后通过实验验证证明模型的性能和有效性。针对现有社区问答方式检索效率低，不能及时、方便、灵活、有效的为各类客户提供问答服务等问题，以及社区交互数据中的海量人工客服会话数据未得到有效利用的问题，提出一种基于GPT2的云ERP社区生成式问答方法，该方法能够克服检索式方法的局限性，回答用户无法在数据库中检索到答案的问题，提升云ERP社区问答的灵活性，最后通过实验验证证明了模型的性能和有效性。
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