一种大模型知识库多级权限控制访问方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN118886039A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411344759.1

    申请日:2024-09-25

    IPC分类号: G06F21/60 G06N5/022 G06F21/31

    摘要: 本申请涉及一种大模型知识库多级权限控制访问方法、装置及设备。所述方法通过在用户访问知识库的过程中引入资源权限、分级权限、环境权限以及语义权限,基于多级权限过滤能够从知识库中快速检索出与用户访问权限匹配的相关资源,用户不具备相关访问权限的资源数据确保不会被检索到进入下一步问答流程,缩小了资源检索范围,提高了知识库中资源检索的速度和效率,同时,通过多级权限访问控制可以有效防止未经授权的资源数据泄露,提高了知识库的安全性和智能性。并且,通过多级权限访问控制能够根据用户的实际需求进行更精确的资源匹配,提高了用户满意度,具有良好的应用前景和实用价值,能够广泛应用于大规模知识库管理系统。

    基于通识大模型的私有知识视觉内容生成方法和装置

    公开(公告)号:CN117786473A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311512228.4

    申请日:2023-11-13

    摘要: 本申请涉及一种基于通识大模型的私有知识视觉内容生成方法和装置。所述方法包括:获取数据集和当前业务模式所需的企业私有图像;构建视觉内容生成模型;视觉内容生成模型包括多模态信息输入模块、多模态信息抽取模块和通识大型语言模型;根据数据集和多个企业私有图像对视觉内容生成模型进行两阶段训练,得到训练好的视觉内容生成模型;获取用户输入的图像和对话指令,将图像‑文本对输入训练好的视觉内容生成模型,得到对话指令对应的视觉内容。采用本方法能够对企业私有知识进行理解学习,提高企业用户所需视觉内容的准确性和可靠性。

    基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置

    公开(公告)号:CN115422369B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202211052681.7

    申请日:2022-08-30

    摘要: 本申请涉及知识图谱技术领域一种基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置。该方法通过获取知识问答系统知识图谱中三元组的头尾实体的文本描述信息,及实体关系文本;采用替换法构造负样本,将三元组和负样本作为样本集;采用改进TextRank提取样本集中三元组的头尾实体的描述摘要,将描述摘要和实体关系文本拼接后输入ALBERT编码器,并将得到的具有上下位语义特征的特征矩阵经过平均池化和BiGRU层进行特征增强,根据增强特征矩阵采用多任务学习方式,确定三元组中缺失的另一实体,完成智能问答系统知识图谱补全任务。采用本方法对智能问答系统知识图谱进行补全,可提高智能问答系统搜索结果精准度,实现所答即所问。

    基于建模论元的事件共指消解方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN115422325A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211045398.1

    申请日:2022-08-30

    摘要: 本申请涉及一种基于建模论元的事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:构建了事件共指消解模型,包括事件抽取组件、提及编码器组件、共指得分器组件和事件共指链确定模块,通过显式建模论元信息,并且将论元划分为包含施事者、受事者、时间、地点和其他共五种角色,既可以满足分别处理对应角色论元的需求,也保证所有的论元信息都囊括其中,不会致使某些论元信息的缺失;通过在论元表示中引入置信分数,缓解错误传播带来的消极影响;通过设计一种门控过滤机制,利用触发词过滤论元中的噪声,进一步缓解错误传播,获取特定上下文中最有用的信息。本发明方法具有效果佳、适应性好的优点。

    事件检测方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114841139A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210310902.X

    申请日:2022-03-28

    摘要: 本申请涉及一种事件检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取事件样本数据集,对预先设置的事件类型进行嵌入,得到类型嵌入矩阵,构建类型感知注意力网络,根据编码嵌入矩阵和类型嵌入矩阵,构建图神经网络,根据事件样本集对类型感知注意力网络和所述图神经网络进行训练,利用训练好的类型感知注意力网络和图神经网络对待检测文本进行处理后,由分类器输出待检测文本的所属类型。采用本方法能够避免对触发词的依赖,解决了目前事件检测任务依赖触发词来识别和分类事件、触发词的标注费时费力的问题。

    一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统

    公开(公告)号:CN114297391A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202210003449.8

    申请日:2022-01-04

    摘要: 本发明公开了一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统,属于自然语言处理技术领域。包括接收目标文本,并去除所接收的文本中的异常值;利用BERT模型获取所述目标文本的词嵌入;获取所述目标文本的情感极性特征,利用SentiWordnet情感字典源计算目标文本的每个单词的情感分数,以每个单词的最终得分作为单词的情感极性特征;将所述目标文本的词嵌入和情感极性特征进行拼接,形成初始词向量;将所述目标文本构建为文本图结构,将所述初始词向量作为文本图的节点初始特征,然后利用文本图神经网络消息传递机制进行特征提取,最后将提取的特征进行情感分类。本发明既考虑了言论中的上下文特征,又考虑了言论之间的相互关系,使得情感分类更加准确。

    TRT静叶控制系统故障检测方法、产品、介质及设备

    公开(公告)号:CN117930813B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410097600.8

    申请日:2024-01-23

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开一种TRT静叶控制系统故障检测方法、产品、介质及设备,涉及故障检测领域。本发明采用核主成分分析进行特征空间选择,对数据流进行数据块分割得到多个等长的数据块;构建初始背景树,记录历史数据块中分类准确率最高的窗口作为基准窗口并不断更新;将检测分为预警阶段和漂移阶段,并对检测模型进行自适应更新,检测概念漂移;针对出现概念漂移的数据块设立滑动窗口检测概念漂移子类型。本发明不仅能够检测概念漂移,抵抗概念漂移对数据分类的影响,还能够挖掘概念漂移的隐藏信息,直接确定出概念漂移子类别,具有良好的性能和可解释性;基于检测出的概念漂移子类别来识别TRT静叶控制系统故障,可以提高故障识别效率和准确性。

    一种复杂电磁环境下无人机协同防御任务规划方法

    公开(公告)号:CN118605610A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410789943.0

    申请日:2024-06-19

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明提出一种复杂电磁环境下无人机协同防御任务规划方法,属于无人机协同技术领域。本发明通过对无人机的扫描范围进行分析,以侦察阵地数量最大为目标函数,建立单架次无人机飞行路径规划模型,得到无人机的架数和飞行路径。本发明以到达侦察阵地距离最短为目标,建立无人机投放点位计算模型,得到无人机的投放点。本发明对蓝方飞机的拦截能力、红方飞机的性能进行分析,得到红方打击的飞机种类和数量,再对红方无人机的防御能力进行分析,将蓝方所有阵地根据位置关系进行聚类,得到完成任务所需要无人机的类型、数量和飞行路径。