基于知识标注评价的任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN110443476A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910667446.2

    申请日:2019-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配方法,其特征在于,包括:对标注员往期标注任务进行评分,并按任务完成时段及按任务类型将综合分数存储于标注员人物库中;根据待分配任务的类型和任务发布时间所属时段检索标注员人物库,筛选综合分数高于预定阈值的标注员,并从中选出已分配任务量最少的标注员,向其下发待分配任务。本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配系统。本发明在任务分配时综合利用标注员评价结果,根据知识库类型、业务方向、标注效果等维度建立任务分配策略,将新的标注任务自动分配给合适的标注员,提升任务分配的效率及知识标注的整体质量。

    一种基于异构图注意力神经网络的暗网线索检测方法

    公开(公告)号:CN111737551B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202010452949.0

    申请日:2020-05-26

    Abstract: 本发明公开一种基于异构图注意力神经网络的暗网线索检测方法:步骤一、对暗网进行文本采集;步骤二、针对采集到的暗网文本信息,进行事件标题、关键词及实体提取,构建动态异构信息网络;步骤三、对构建的异构信息网络中的节点进行embedding处理,并得到各节点的特征向量;步骤四、对异构信息网络的图结构进行学习;步骤五、根据对异构信息网络的图结构学习得到的结果,对异构信息网络中的节点进行线索类别分类,从而完成对暗网信息的线索检测。本发明利用了外部知识库作为依托,并且采用了两套方法来对构建的异构信息网络的图结构进行学习,具有良好的线索检测效果。

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