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公开(公告)号：CN118569634A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410628472.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习与时序图神经网络的粮仓风险事件智能预警及处理方法，其方法包括：步骤S1：收集粮仓风险事件与处理方案相关数据，构建粮仓安全领域知识图谱；步骤S2：基于多模型融合的Stacking集成学习方法预测未来某一时段的粮仓传感器数据；步骤S3：基于时序动态网络稀疏注意力的传感器感知预测框架，预测未来某一时段的粮仓潜在风险事件发生概率；步骤S4：结合潜在风险事件发生概率与知识图谱提供粮仓风险事件智能预警及处理办法。本发明提供的方法能够全面、准确地预测粮仓的安全状态，并及时发出预警信息及处理方法，提高了粮仓管理的效果和安全性。
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公开(公告)号：CN113609861B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110913799.3
申请日：2021-08-10
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于食品文献数据的多维度特征命名实体识别方法及系统，其方法包括：S1：获得食品领域文献的语料；S2：获取食品领域文献的字偏旁和字拼音，分别输入BiLSTM模型，获得字偏旁特征向量S和字拼音特征向量P；S3：对Bert模型进行预训练，得到训练好的预训练模型；把S1得到语料输入训练好的预训练模型，得到字维度的特征向量；S4：将字维度的特征向量、字偏旁特征向量和字拼音特征向量输入基于BiLSTM的神经网络模型，得到融合全文语义信息的特征向量；S5：将融合全文语义信息的特征向量输入CRF模型，最后得到命名实体识别结果。本发明通过将字的偏旁特征、拼音特征加入字维度向量表示中，提高了面向食品领域的文献数据的命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113342809B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110604291.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/951 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的互联网食品实体对齐方法及系统，其方法包括：步骤S1：将待对齐的两个知识图谱KG1和KG2中三元组进行分离，得到关系三元组和属性三元组；步骤S2：更新关系三元组；步骤S3：获取实体结构特征向量和关系特征向量；步骤S4：获取实体特征向量；步骤S5：构建实体关系对齐模型，计算实体特征向量间的距离，实现实体的对齐，计算关系特征向量间的距离，实现关系的对齐。本发明提出的方法，通过对知识图谱的图结构进行补全和修剪，减少知识图谱间图的异构性的影响，同时在实体种子有限的情况下，提高了实体种子利用效率和实体对齐正确率。
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公开(公告)号：CN112766359B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110050517.1
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F18/241 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向食品安全舆情的字词双维度微博谣言识别方法，包括：对互联网爬取数据进行预处理、结合开放域word embedding资源库构建食品安全领域word embedding资源库、爬取多级别百度百科语料对word embedding资源库进行增量训练、基于BERT网络的字维度文本特征提取、基于BLSTM网络并加入位置注意力机制的词维度文本特征提取、最终得到字词双维度文本特征向量并进行微博文本是否为谣言的分类识别。本发明解决了食品安全舆情领域微博文本语料口语化严重、结构性弱、领域性强、难以向量化的难题，通过构建领域词库和多粒度向量化方法，更加充分提取语料特征，提高谣言识别准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116361259A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211264004.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/182 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06Q10/0639 , H04L67/104 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种粮食产后收储运质量数据分布式可信存储与分享方法，其中包括联盟区块链模块、追溯模块、IPFS可信存储模块和云服务器端模块；数据通过云服务器端模块上传相应追溯信息；IPFS可信存储模块存储文件信息并把文件地址哈希值返回到云服务器端模块中与其它数据结合成数据集合；追溯信息的数据集合被联盟区块链技术以可信存储信息方式收集数据；通过追溯码在追溯模块中查询已存入数据信息。
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公开(公告)号：CN110516067B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910782171.7
申请日：2019-08-23
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及一种基于话题检测的舆情监控方法、系统及存储介质，该方法包括：S1、获取热门网站上某一特定主题相关的新闻数据，并对获取的新闻数据进行预处理；S2、提取新闻数据的关键词和命名实体构成联合特征集合，并使用标题语义更新其权重，以表示新闻，对新闻表示进行聚类以确定热点话题，并提取热点话题的相关词进行展示；S3、对于热点话题，判断同一话题下的网民评论的整体情感倾向性，作为判断事件舆情严重程度的依据，采用基于依存关系的情感识别方法对同一话题下的新闻评论数据进行分析，获得细粒度的情感分析结果；S4、对不同话题对应的话题热度和情感倾向性进行分析，获得针对性地控制舆情方案。本发明提高了话题检测的准确度。
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公开(公告)号：CN113342809A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110604291.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的互联网食品实体对齐方法及系统，其方法包括：步骤S1：将待对齐的两个知识图谱KG1和KG2中三元组进行分离，得到关系三元组和属性三元组；步骤S2：更新关系三元组；步骤S3：获取实体结构特征向量和关系特征向量；步骤S4：获取实体特征向量；步骤S5：构建实体关系对齐模型，计算实体特征向量间的距离，实现实体的对齐，计算关系特征向量间的距离，实现关系的对齐。本发明提出的方法，通过对知识图谱的图结构进行补全和修剪，减少知识图谱间图的异构性的影响，同时在实体种子有限的情况下，提高了实体种子利用效率和实体对齐正确率。
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公开(公告)号：CN112884354A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110278179.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F8/30 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种字词双维度的化妆品安全监管领域事件信息抽取方法，包括：对互联网上爬取到的舆情事件数据进行预处理，在公共领域资源库的基础上构建化妆品安全领域word embedding资源库、对其使用领域语料进行增量训练、通过基于BERT的神经网络提取字词双维度文本特征，完成化妆品安全监管领域事件信息抽取。本发明一定程度上解决了化妆品安全监管领域事件信息抽取准确程度不高，领域性强的难题，通过构建新的模型，将字维度作为文本向量化表示的基础上再加入词维度进行辅助表示，提高事件信息抽取准确性。
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公开(公告)号：CN112527956A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011422197.X
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/951 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的食品安全舆情事件提取方法，能够及时为政府相关舆情管理者和公众提供食品安全相关舆情的最新内容。所述方法包括：搭建食品安全舆情语料库库；与开放域的word embedding资源库融合，搭建食品安全舆情Embedding资源库；对舆情预料进行实体关系标注，并加入语义角色注意力机制对舆情事件进行信息要素提取；搭建舆情提取模型，将舆情信息要素输入模型进行舆情事件的提取。本发明能通过网络中海量食品安全相关的文章、报道、新闻中快速的提取、总结出准确的舆情事件，能够以最少的时间成本获取更为丰富、更具价值的舆情信息资源。
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