公开(公告)号：CN113434756A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110683196.9

申请日：2021-06-18

Applicant: 山东省人工智能研究院 ,  齐鲁工业大学 ,  山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 舒明雷 ,  王沐晨 ,  王英龙 ,  李钊 ,  高天雷

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536

Abstract: 一种基于图双向聚合网络链接预测模型的个性化评论推荐方法，在用户‑评论二部图中，聚合评论特征至用户特征。再结合社交网络，融合用户邻居特征得到用户的嵌入表示。然后将用户嵌入表示去除用户原始特征后聚合到评论中，通过对比评论聚合前后的差值来调整用户的嵌入表示。在此基础上，结合转发网络，通过边两端用户节点特征的内积计算边的得分，最后根据分数的高低进行推荐。通过推荐系统协助用户进行无视，将评论的推荐任务转化为小范围内用户之间的链接预测任务。并提供能够处理异类型数据的特征提取方法，使得最终结果更具可表示性。

公开(公告)号：CN113191118A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110501103.6

申请日：2021-05-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 展一鸣 ,  李钊 ,  吴士伟 ,  李慧娟 ,  辛国茂 ,  陈通 ,  胡传会 ,  张超 ,  赵秀浩

IPC: G06F40/117 ,  G06F40/211 ,  G06F40/242 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体地涉及一种基于序列标注的文本关系抽取方法，包括构建与预测数据相近的训练数据集，预设所有可能的双向实体关系以及三种固定的依存关系；将输入语句切分为单词序列，并输入到预训练模型中，得到每个句中单词的表示向量；对单词向量序列使用类似握手的方式组成唯一单词对序列；将得到的向量对序列输入到神经网络分类层中；计算损失并进行反向传播；即判断每个单词对的类别，判断单词对是否有该位置对应的关系；根据该对应关系使用附图中展示的伪代码来解码最终结果，最终得到抽取到的所有三元组。本发明能够同时完成两个任务：实体识别和关系分类。在抽取的准确率和召回率方面均有显著提高，具有较大提升。