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公开(公告)号：CN110532291B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910676904.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2455 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统，包括：在原有技术的基础上，添加操作转换代价值，同时考虑多个独立操作可以融合的情况，补充融合映射；模型的具体实现体现在构成模型的操作转换上，本阶段依据模型转换映射表，通过动态规划算法得到执行代价最低的转换后模型结构。本发明通过操作融合可以减少多个操作间中间结果的读写过程，从而优化计算性能和存储空间，进而降低转换后模型的执行代价。同时，在有多种融合可选时通过动态规划的算法得到执行代价最小的模型转换方法。
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公开(公告)号：CN114418060A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111588857.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于图表示学习的身份保持对抗训练方法、装置、介质，所述方法包括：获取训练场景的图数据，定义图数据的每一个节点为用于表征训练场景的一个原样本，定义原样本的样本身份信息；生成每一个原样本对应的对抗样本；通过为对抗样本添加身份保持约束，将对抗样本保持原样本的样本身份信息；将对抗样本作为第一输入变量，输入至初始图表示学习模型，执行身份保持对抗训练；更新初始图表示学习模型，得到目标图表示学习模型，利用目标图表示学习模型预测训练场景中所述原样本在不同图挖掘任务下的输出。该方法将对抗样本与原样本保持相同的样本身份信息，提升了图表示学习在图结构数据分析中的精度，具有一定的普适性。
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公开(公告)号：CN114185884A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111306456.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/51 , G06F16/53 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于列存数据的流式数据处理方法及系统，包括：获取待处理的流式数据及其对应的处理任务，基于时间维度将该流式数据切分为批式数据块，该批式数据块中每条数据均包含各自所属窗口的时间戳；根据该时间戳的时间类型，压缩该时间戳，根据压缩结果为该批式数据块中每条数据分配窗口序号，将该批式数据块切分为多个中间数据块，每个中间数据块仅包含窗口序号相同的数据，根据处理任务对每个中间数据块的数据进行预聚合计算，产生预聚合中间状态；根据预设的流式数据时间处理模式，从内部存储提取相应窗口序号的预聚合中间状态并执行与其对应的处理任务，输出各窗口序号的任务处理结果，作为流式数据处理结果。
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公开(公告)号：CN111062214B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201911166642.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的集成实体链接方法及系统。首先选取某一个局部相似度模型，对待链接文档给出初步的链接结果。随后，根据每个指称词相应候选实体集合的局部相似度得分，候选实体集合生成方法本发明不加以限制，可采用现有任意候选实体生成方法；局部相似度得分即所选用的局部相似度模型对每个候选实体计算出来的相似度得分，按照下述方法计算每个指称词的有效候选实体集合表达向量。结合全局推断算法，利用指称词所在的文档的文本信息和同一文档中指称词之间的相互关联性完成实体链接任务。本发明利用同一文档中指称词之间的相互关联丰富指称词的语义信息，能够更好地辨别指称词的含义，达到良好的实体链接性能。
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公开(公告)号：CN110990059B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201911191154.2
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种用于倾斜数据的流式计算引擎运行方法及系统，包括：获取包含倾斜数据的用户作业，并将该用户作业转换为表示该用户作业的有向无环图，根据该有向无环图中算子的业务处理逻辑，将该有向无环图中节点划分为有状态算子和无状态算子；将全部状态算子包装为有状态任务后输入有状态数据流，将全部无状态算子包装为无状态任务后输入无状态数据流；将该无状态数据流中无状态任务复制发送至任意计算节点，得到无状态处理结果；将该有状态数据流中有状态任务转换为包含键和值的数据记录，将包含相同键的数据记录分配至相同计算节点，得到有状态处理结果，集合该无状态处理结果和有状态处理结果作为该用户作业的运行结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110502742B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910625736.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种复杂实体抽取方法，用于迭层膨胀卷积神经网络，该神经网络包括字级别迭层膨胀卷积神经网络层和词级别迭层膨胀卷积神经网络层，该方法包括：语料生成步骤，用于构建实体语料集，以采集语料，并对该语料进行自定义格式标注，形成训练集、测试集和/或验证集；字级别向量生成步骤，用于对该语料进行预训练，生成字向量，并将该字向量输入该字级别迭层膨胀卷积神经网络层，得到字级别向量；自定义特征提取步骤，用于从自由文本中提取所述自定义格式标注的特征；实体抽取步骤，将所述字级别向量进行拼接后，与所述词级别特征输入该词级别迭层膨胀卷积神经网络层，对所述自由文本进行复杂实体的抽取。该方法提高了实体抽取的精度和效率。
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公开(公告)号：CN113569539A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110164573.8
申请日：2021-02-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F40/279
Abstract: 本申请的实施例提供了一种文本内容的衍生方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该文本内容的衍生方法包括：获取原始文本内容，基于原始文本内容以及与原始条件相对应的反事实条件，从原始结尾中识别出与原始条件相关的因果内容；基于原始结尾以及原始结尾中的因果内容，确定表示原始结尾的文本架构的结尾框架；基于前提、反事实条件以及结尾框架构成的序列，生成原始结尾对应的反事实结尾；本实施例中生成的反事实结尾在原始结尾的基础上，基于原始文本内容中的因果内容生成，在因果内容与原始文本内容一致性的前提下，使得生成的反事实结尾更加符合因果逻辑，增加表达的流畅性。
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公开(公告)号：CN110389953B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910508926.4
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩图的数据存储方法、系统和存储介质，该方法包括：步骤100，生成点表逻辑定义，根据该逻辑定义构建点表，并向该点集中插入数据；步骤200，生成边表逻辑定义，根据该逻辑定义构建边表，从所述点表中选择与该边表相关联的点表，并向所述边表中插入数据；步骤300，设置和执行压缩图定义命令，生成所述压缩图的建图逻辑，设置函数获取与所述压缩图定义关联的所述边表，形成边集聚合组，并生成与所述压缩图定义关联的所述点表的代理结构；步骤400，设置和执行压缩图重置命令，根据所述压缩图的建图逻辑构建所述压缩图。本方法降低了多次建图与建多类图的开销，增加了图构建的灵活性与表示性，减少了重复建图的排序工作量。
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公开(公告)号：CN109840298B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811637902.0
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种大规模网络数据的多信息来源采集方法，包括：获取多种传媒上的网络数据所在的信源；生成采集任务，启动并初始化采集节点上的采集器；将该采集任务的参数配置信息加载至该采集器；以该采集器获取该信源的目标信息内容链接，并建立链接队列；以该采集器依次采集该链接队列中对应的目标信息内容为结构化数据；将该结构化数据进行持久化操作，并进行输出。本发明提出的方法可以感知信息来源的变化，能够定点定主题的获取信息来源的网络数据，并且具有泛化能力，采集能力与传媒种类无关。
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公开(公告)号：CN110557428B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910646748.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于Kubernetes的脚本解释型服务代理方法和系统，该方法包括：设置一客户端，用于生成代理脚本并作为服务请求；设置一Kubernetes系统，并在该Kubernetes系统中部署若干服务；设置一服务执行单元，用于处理该服务请求，并返回处理结果至该客户端；该方法包括：函数绑定步骤，该服务执行单元根据一预设协议，定期查询API SERVER，获取该Kubernetes系统中的服务，并为每一服务绑定一函数名称；服务调用步骤，该服务执行单元接收并解析执行该客户端发送的该服务请求中的代理脚本，并在执行脚本的过程中，依据函数名调用Kubernetes中的服务。本发明有效解决了复杂服务以及远程和不可靠环境下的访问问题。
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