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公开(公告)号：CN111091003A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911235588.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/9532
Abstract: 本发明属于信息抽取的技术领域，具体涉及一种基于知识图谱查询的并行抽取方法，包括：步骤一，提取数据源的URL，获取对应的文本页面；步骤二，对文本页面的内容进行过滤和分词处理，然后在预设的多个规则块中并行地运行信息匹配，对文本页面抽取所需要的实体关系；步骤三，汇总多个规则块的匹配结果，输出对文本页面的抽取结果。本发明的抽取方法可以应用于单文本和多文本的语句，多个规则块能够同时运行、并行地实施所需的匹配，有效地实现了单文本或者多文本中不同的语句的多级并行处理，从而减少了硬件成本和提升了匹配的速度。
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公开(公告)号：CN111061832A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911236862.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/253 , G06F40/295 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于信息抽取技术领域，具体涉及基于开放域信息抽取的人物行为抽取方法，包括步骤：a、使用CoreNLP工具的Open IE功能生成三元组，三元组对应有元素，元素包括主语、谓语、宾语、时间、地点、间接宾语和其他；其中，t的下标代表三元组的分组号，t的上标代表三元组在组内的序号；b、将表示同一元素的三元组聚合到一起形成分组；c、从分组后的三元组中获取最佳三元组代表其描述的元素；d、将剩余的三元组进行二次分组；e、将三元组的宾语进行分类；f、构建行为链。与现有技术相比，本发明能比较准确的识别出相应的行为元素，并且，使用人物行为抽取能够有效提高文本的利用率，发现更多的人物、机构、地点之间的互动关系。
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公开(公告)号：CN111027695A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911235589.2
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于物理距离和语义距离的双向LSTM模型的构建方法，包括以下步骤：a、进行数据预处理；b、对LSTM模型中的单词进行向量化处理并对其物理特征和语义特征进行设置；c、构建双向LSTM模型。与现有技术相比，本发明可以有效地在LSTM网络的输入上增加物理特征和语义特征，在特征选择上，不仅仅使用词向量作为特征，更实将位置特征添加进来，将模型的训练集从句子级别细化到了实体对级别；模型构建上，也考虑到了语义上的句法以来，既充分考虑到了两个实体之间的最直接语义特征，降低上下文长度，又考虑到了非最短路径上的词语对分类结果的影响，有效提高了准确率。
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公开(公告)号：CN110888946A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911236844.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/28 , G06F40/295 , G06F40/284
Abstract: 本发明属于实体链接的技术领域，具体涉及一种基于知识驱动的查询的实体链接方法，包括如下步骤，步骤一、基于句法分析，识别用户查询语句中的命名性实体指称项；步骤二、基于增量证据挖掘，通过外部知识源，对所述实体指称项和本地知识库进行信息扩展；步骤三、采用推理链接算法，对所述实体指称项进行链接处理。本发明能够解决用户查询语句的语境缺乏和描述不规范等问题，并降低对本地知识库的依赖性，还准确实现候选实体的产生和判别，从而提高实体链接的性能。
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公开(公告)号：CN108829810A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810582880.6
申请日：2018-06-08
Applicant: 东莞迪赛软件技术有限公司 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向健康舆情的文本分类方法，涉及信息技术领域，该面向健康舆情的文本分类方法结合深度神经网络和LightGBM两者的优势，利用深度神经网络自动学习特征，将最后一层特征作为LightGBM集成学习方法的输入，并对多个模型进行模型融合。实现端到端的特征学习，无需人工构建特征工程，且能有效提高文本分类的准确率。该面向健康舆情的文本分类方法采用端到端自动进行特征学习，无需人工构建特征工程；模型通用，无需使用其他外部信息，且与具体应用场景无关；推广能力强，可直接应用于其它文本分类和回归任务；提高文本分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991186B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201911235517.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F40/295 , G06F18/22 , G06F17/18 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于实体解析技术领域，具体涉及一种基于概率软逻辑模型的实体解析方法，包括以下步骤：a、将实体解析中的实体属性、实体关系以及本体约束分别进行逻辑谓词表示；b、分别基于实体属性、实体关系以及本体约束构建实体解析过程中的一阶逻辑规则；c、结合步骤a中声明的逻辑谓词与步骤b中构建的逻辑规则设置一个关于实体解析的概率软逻辑模型；d、对概率软逻辑模型进行权重学习；e、使用推理算法对概率软逻辑模型进行计算，通过实体解析概率值。与现有技术相比，本发明通过进行谓词逻辑表示，提出基于实体属性相似度、实体关系、本体约束的逻辑规则构建，实现了概率软逻辑模型的实体解析过程，有效地提高了实体解析的准确率与执行效率。
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公开(公告)号：CN108259604B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810043579.8
申请日：2018-01-17
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , H04L12/863 , G16H40/67
Abstract: 本发明公开了一种基于IEEE11073标准的医疗设备信息交互系统及方法。其系统包括主设备、智能网关和从设备，智能网关设定事件和响应事件，接收主设备发送的IEEE11073消息并与设定的事件进行匹配，根据匹配结果触发回调函数通知响应事件，再根据响应事件对应的消息队列生成IEEE11073消息，将IEEE11073消息发送至从设备。本发明通过将X73消息合理地匹配到事件以及对响应事件的X73消息进行合理的组合，可以避免直接处理繁琐的X73消息，从而方便地完成医疗设备之间的交互。
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公开(公告)号：CN109670164A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201810319393.0
申请日：2018-04-11
Applicant: 东莞迪赛软件技术有限公司 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深层多词嵌入Bi-LSTM残差网络的健康舆情分析方法，涉及信息技术领域，该基于深层多词嵌入Bi-LSTM残差网络的健康舆情分析方法通过改进Bi-LSTM网络，结合多词嵌入以及残差网络方法，提高了网络的鲁棒性，使之能够对复杂舆情文本进行处理，得到了很好的效果，从而提高其分类器的分类精度。
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公开(公告)号：CN108921710A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810582879.3
申请日：2018-06-08
Applicant: 东莞迪赛软件技术有限公司 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种医保异常检测的方法及系统，涉及信息技术领域，该医保异常检测的方法及系统通过对医保数据进行处理后，利用机器学习xgboost分类算法对其进行建模，并构建规则数据库，在此基础上搭建医保异常检测系统，能够高效准确的对医保费用数据中异常和违规行为进行甄别并有效预测基金趋势。大大缩小了医保审核人员的工作量，并提高了审核的准确度。
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公开(公告)号：CN108259604A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810043579.8
申请日：2018-01-17
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , H04L12/863 , G16H40/67
Abstract: 本发明公开了一种基于IEEE11073标准的医疗设备信息交互系统及方法。其系统包括主设备、智能网关和从设备，智能网关设定事件和响应事件，接收主设备发送的IEEE11073消息并与设定的事件进行匹配，根据匹配结果触发回调函数通知响应事件，再根据响应事件对应的消息队列生成IEEE11073消息，将IEEE11073消息发送至从设备。本发明通过将X73消息合理地匹配到事件以及对响应事件的X73消息进行合理的组合，可以避免直接处理繁琐的X73消息，从而方便地完成医疗设备之间的交互。
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