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公开(公告)号：CN112613324A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011596697.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种语义情绪识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别文本，然后对待识别文本的全局语义信息进行提取，得到第一语义向量，再利用预训练的词向量模型确定待识别文本的词向量矩阵，之后根据词向量矩阵确定第二语义向量，根据词向量矩阵计算待识别文本中每个词的词向量与预设情绪词语的词向量的相似度，并将计算得到的所有相似度确定为第三语义向量，最后根据第一语义向量、第二语义向量和第三语义向量确定待识别文本所属的情绪类别，如此，便可以根据待识别文本的全局语义信息以及待识别文本的词向量矩阵确定待识别文本的情绪类别，考虑了待识别文本的词语义、词组语义以及句子语义信息，提高了情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117764062B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311671334.7
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的统一信息抽取方法、介质及设备，涉及信息抽取技术领域，包括：获取待处理文本以及目标指令，将待处理文本和目标指令拼接后输入目标信息抽取模型，以得到目标信息抽取模型输出的信息抽取结果。目标信息抽取模型，通过以下步骤得到：获取若干原始文本集，对若干原始文本集中的每一原始文本，进行目标训练样本生成处理，以得到目标训练样本集，根据目标训练数据集对预设大语言模型进行训练，以得到目标信息抽取模型。本发明能够使得目标信息抽取模型具备抽取不同任务类型信息的能力，提高信息抽取的效率，并可以降低模型的发散性。
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公开(公告)号：CN112685204B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202011593204.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于异常检测的社交机器人检测方法及装置，其中方法包括：在目标数据源中，筛选得到满足预设数量要求，且对应于目标类别的待检测信息；通过确定发布各个所述待检测信息的账户，得到每个所述账户对应的待检测信息集；根据所述待检测信息集，确定所述账户对应的行为特征信息；采用预设异常检测算法对所述行为特征信息进行异常检测，确定所有行为特征信息中的异常行为特征信息；基于异常行为特征信息确定所有账户中的社交机器人账户。通过本实施例中的方法，只依赖于筛选得到的待检测信息即可快速确定社交机器人账户，相对于人工筛选，可以有效提高处理效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN113672731B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110881327.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 析结果的准确率。本公开实施例涉及一种基于领域信息的情感分析方法，该方法包括：对待分析的文本信息进行预处理，并获取领域信息；将待分析的文本信息输入到预先融合有领域信息的情感分类模型中，获取文本信息的情感类别；融合有领域信息的情感分类模型包括：全局情感语义模型、每一个领域的局部情感语义模型和对应每一个领域的情感融合策略；其中，基于与领域信息匹配的局部情感语义模型，获取局部情感概率值；基于全局情感语义模型，获取全局情感概率值；基于与领域信息匹配的情感融合策略，对局部情感
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公开(公告)号：CN117408337A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311604075.6
申请日：2023-11-28
Applicant: 航空工业信息中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及知识图谱构建领域，特别是涉及一种基于大语言模型的知识图谱构建方法、装置、介质和设备。该方法包括：根据标注数据组集和预设数据结构得到初始预训练语言模型当前评分；若小于预设分数阈值，获取非结构化数据集FZ；根据初始预训练语言模型和FZ，得到信息抽取结果集CJ；根据预训练大语言模型对CJ分类，根据分类结果更新FZ和BZ，再获取当前评分；直至大于预设分数阈值，停止迭代，得到目标预训练语言模型；对非结构化数据进行信息抽取，得到目标知识图谱。本申请利用预训练大语言模型增加了预训练语言模型训练样本的数量，提高了预训练语言模型的信息抽取结果的准确性，进而提高了目标知识图谱的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113496780B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010197391.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明实施例提供了一种传染病确诊者数量预测方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：确定传染病预测天数、基本传染数、传染病潜伏周期，基于以下步骤进行迭代，直至传染病预测天数归零输出传染病第二累计确诊者数量：获取第一易感者数量、第一现存疑似者数量、第一累计确诊者数量、第一累计痊愈者数量；基于第一累计痊愈者数量、第一累计确诊者数量、基本传染数、传染病潜伏周期更新预设传染病预测模型中系数；基于第一易感者数量、第一现存疑似者数量、第一累计确诊者数量、第一累计痊愈者数量、经过更新的传染病预测模型，输出第二易感者数量、第二现存疑似者数量、第二累计确诊者数量、第二累计痊愈者数量；对传染病预测天数进行递减。
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公开(公告)号：CN115688773A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110857375.X
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/295
Abstract: 本申请涉及一种实体关系抽取方法、装置及存储介质，所述方法包括：利用已训练的关系抽取模型从待抽取的目标语料中抽取目标关系；基于所述目标关系从所述目标语料中抽取目标实体对；利用所述目标关系和所述目标实体对构建所述目标语料对应的实体关系三元组。由此，可以实现先抽取目标语料中的目标关系，然后再基于目标关系抽取目标语料中的实体对，这相较于现有技术而言，可以避免在进行关系判断时，引入并无关系的实体对这一冗余信息，从而提高实体关系抽取结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114218923B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111564484.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/295 , G06F40/258 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开实施例涉及一种文本摘要抽取方法、装置、设备及存储介质。本公开实施例通过对文本进行分句处理，获得文本中的语句和标题；提取语句中的实体，确定语句中的实体占文本中的实体的比例；基于该比例，确定语句的第一得分；基于语句与标题之间的语义相似度，确定语句的第二得分；基于第一得分和第二得分，确定用于形成摘要的语句。本公开实施例通过建模文本语句实体与文本实体，文本语句与文本标题的相关性，减少了文本摘要的冗余性，提高了文本摘要表达文本信息的准确性，提高了用户的阅读体验。
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公开(公告)号：CN114139541B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111389485.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本公开涉及一种命名实体识别方法、装置、设备及介质。其中，命名实体识别方法包括：获取待识别的目标文本；对目标文本进行语义特征编码，得到具有上下文信息的第一编码向量，以及对目标文本进行实体特征编码，得到具有上下文信息的第二编码向量；基于第一编码向量，提取实体片段对应的边界信息；基于第一编码向量、第二编码向量和边界信息，对目标文本进行实体分类，得到目标文本对应的目标实体类别。根据本公开实施例，能够快速地从非结构化文本中提取出实体类别信息，并且提高对非结构化文本进行实体类别分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114692601A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011572938.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/279 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例涉及一种信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质，包括：利用预设规则从至少一个信息通道中获取目标事件的相关文本；对所述相关文本进行分割，得到多个句子；对每一所述句子进行句法分析，根据句法分析结果得到所述句子中的目标专家实体和目标发言指示词；根据所述目标专家实体和目标发言指示词从所述句子中抽取目标专家职称和目标专家观点。由此，可以实现从互联网的海量信息中抽取出专家对于特定事件的观点。
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