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公开(公告)号：CN118170894B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410607312.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其是指一种知识图谱问答方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的知识图谱问答方法，首先使用微调后的大语言模型生成应用于知识图谱的知识图谱查询语句，大语言模型在处理自然语言问题方面具有极大优势，可以快速准确生成训练数据。然后对生成的查询语句中抽取得到的实体和关系在知识图谱的实体库和关系库中进行检索，在对检索到的结果依据相似度作进一步模糊逻辑运算，即使在知识图谱不完全的情况下，模糊逻辑运算也能够得到可能性最高的答案，并且在降低时间复杂度的同时提升了准确率，最后生成自然语言形式的回答语句给用户。
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公开(公告)号：CN118395205A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410597296.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京邮电大学 , 北京万方数据股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种多模态跨语言检测方法及装置，涉及计算机技术领域，其中，该方法包括：获取论文原始数据，并通过解析工具将论文原始数据分解为普通文本模态、结构文本模态和图像模态；将普通文本模态输入跨语言相似度模型，输出第一向量数据，并将结构文本模态输入跨语言相似度模型，输出第二向量数据；将图像模态输入图像相似度模型，输出第三向量数据；将第一向量数据、第二向量数据和第三向量数据输入多模态融合学习模型，输出检测结果。采用上述方案的本申请能够有效实现对不同语言论文数据的相似度检测。
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公开(公告)号：CN117594241A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410052402.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于时序知识图谱邻域推理的透析低血压预测方法，包括，获取患者的透析数据集；根据透析数据集构建血液透析患者时序知识图谱，并构建多月份的时序窗口数据；从血液透析患者时序知识图谱中提取患者图谱邻域信息；根据患者图谱邻域信息对时序窗口数据进行融合；根据融合的结果使用人工神经网络进行患者低血压的预测。通过本发明提出的方法，可用于预测透析低血压发生、挖掘透析低血压的高危因素，从而帮助透析患者降低低血压发病率。本发明中的知识图谱构建和推理方法较为通用，能够推广到医学场景中利用时序数据进行医学事件预测的任务。
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公开(公告)号：CN111414460B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201910108740.X
申请日：2019-02-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种通用结合记忆存储和神经网络的多轮对话管理方法及装置，其中，方法包括：接收用户请求，并根据用户请求解析输入信息；获取用户的当前对话状态，并根据当前对话状态和历史对话状态更新对话理解数据；根据对话理解数据通过神经网络模型预测对话动作；获取查询动作，并将查询动作和对话动作的置信度进行比较，以取置信度高的动作作为机器响应动作。该方法通过对话管理结合记忆存储和深度学习，提高系统稳定性，对话管理模型可通过深度强化学习改进，提高模型准确度，对话管理通用且模型可灵活扩展更换，从而可以有效提高对话管理的准确度和稳定性，并使对话管理具有模型兼容性，具有更好的通用性。
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公开(公告)号：CN116842958A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311118558.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种时序知识图谱补全方法及基于其的实体预测方法及其装置，涉及大数据技术领域，其中，该方法包括：获取待补全的时序知识图谱；获取待补全的时序知识图谱的头实体s、关系r以及时间戳t的嵌入表示；根据头实体s、关系r以及时间戳t的嵌入表示使用LorenTzE模型计算所有候选实体的得分，基于计算出的得分从候选实体中筛选出目标实体，并使用目标实体替代待补全的尾实体o，得到补全的时序知识图谱。采用上述方案的本申请具备更强的可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462750B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010200644.0
申请日：2020-03-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L15/26 , G10L15/18 , G06F16/245 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种语义与知识增强的端到端任务型对话系统及方法，其中，系统包括：对话历史语义信息编码模块，用于将对话历史信息进行句子级别语义信息处理与对话级别语义信息处理，以解码生成回复；外部数据库访问模块，用于确定外部数据库中访问的数据库，并确定访问的数据库中的属性条目；对话回复解码模块，用于在解码过程中，使用copy机制和门控机制，回复结构综合考虑对话历史、数据库、回复生成，完成对话。该系统通过结合外部知识库信息、设计高效快速的端到端对话信息编码模型，直接实现历史文本到回复生成映射的过程，具有迁移性强的，训练速度快的、检索知识库准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN112766990B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110138011.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/01 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295
Abstract: 本申请提出一种基于多轮对话改进的智能客服辅助系统和方法，系统包括：包括：意图识别器接收终端发送的文本识别意图后将意图与文本发送给对话管理器；在意图为单轮意图时对话管理器获取意图对应的答案发送给坐席审判模块，在意图为多轮意图时将意图对应的控制器类型发送给过程控制器，将文本发送给实体提取器，在意图为填槽意图时将文本发送给实体提取器；提取文本中的实体发送给过程控制器根据控制器类型创建目标过程控制器和实体进行填槽，在槽值填充完毕根据槽值执行相关动作，将执行结果发送给坐席审判模块；槽值未填充完毕将词槽的澄清语句发送给坐席审判模块根据模型返回的响应判断是否发送给终端。由此，大大提高了人工客服的效率。
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公开(公告)号：CN115809149B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310083078.3
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京邮电大学 , 四方联盟(北京)科技发展有限公司 , 姚钦锋
Abstract: 本发明提出一种利用云原生资源的数据湖构建方法，包括，构建数据源及数据源表、数据湖数据目录；配置入湖任务，根据数据源表以及数据湖数据目录生成入湖任务参数，将入湖任务以及入湖任务参数提交至服务应用中心；通过服务应用中心将所述入湖任务以及入湖任务参数转发至任务调度中心入湖队列，在计算资源状态处于空闲时，将入湖任务以及入湖任务参数转发至资源调度中心；通过资源调度中心解析入湖任务参数，获取数据源及数据源表，对数据源及数据源表做映射获取数据源元数据信息和中间表元数据信息，生成抽象语法树，并基于抽象语法树生成任务计划，根据任务计划调度计算资源在对应数据湖数据目录执行数据写入任务，完成数据湖的构建。
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公开(公告)号：CN115934853A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211510448.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2453 , G06F16/248 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了科技咨询实体画像联机分析处理的分析及装置，该方法包括：基于前台属性标签和后台属性标签得到实体属性标签；其中，后台属性标签是基于对科技咨询场景下的实体原始数据的处理得到；根据实体属性标签和预设的数据类型转换关系表进行对应的数据标签转换，将转换后的数据标签进行存储得到数据存储结果；基于数据存储结果将预设的用户规则转换得到JSON格式数据，解析JSON格式数据生成相应的SQL语句查询结果；基于SQL语句查询结果进行数据渲染，根据渲染结果完成科技咨询场景下的实体画像分析。本发明消除了科技咨询实体属性间的差异，实现了数据的灵活查询以及毫秒级响应，推动实现产业数字化与数据价值化。
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公开(公告)号：CN111459984B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010238775.8
申请日：2020-03-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于流式处理的日志数据处理系统及方法，其中，系统包括：规则配置模块，用于在界面上配置日志流程处理的处理参数；策略提测模块，用于对日志解析函数以及日志源进行数据测试；可视化模块，用于以Vue框架为基础搭建可视化交互界面；处理器添加模块，用于分发日志数据处理任务至流式处理引擎集群上进行执行；数据解析模块，用于对数据进行正式的处理解析，通过Grok函数解析的方式将数据从无结构数据转化为有结构数据；数据转换模块，用于对有结构数据中的字段进行匹配，并按照配置规则进行数据的转换。该系统实现对海量日志的实时数据解析，中小数据量情况下解析表达式的划词生成，异常数据处理，以及解析策略的实时提测。
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