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公开(公告)号：CN114357193B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210022610.6
申请日：2022-01-10
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/583 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱实体对齐方法、系统、设备与存储介质，对于不同的两个多模态知识图谱采用共享参数的多模态孪生网络结构实现实体的表征，通过挖掘跨模态的语义关联和多角度对比正负实体对的特征来利用和实体相关的多模态信息，能够有效提升多模态实体对齐任务的准确性。
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公开(公告)号：CN110580261B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910864843.9
申请日：2019-09-09
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种针对高科技公司的深度技术追踪方法，包括：根据专利数据库，获取各公司在每一年申请的专利集合，以及各项技术在每一年申请的专利集合；利用基于专利特征的评价指数，结合各公司在每一年申请的专利集合与各项技术在每一年申请的专利集合，来衡量公司之间的竞争关系，并抽取基于竞争关系的内部特征；利用每一年所申请专利及相应的技术类别，构建专利技术二部图，从而获得技术之间协同关系，并抽取基于协同关系的外部特征；利用基于竞争关系的内部特征与基于协同关系的外部特征，预测未来一年，各个公司的技术分布。该方法能够准确预测公司未来一年技术分布。
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公开(公告)号：CN108416535A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810259236.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的专利价值评估的方法，包括：获取专利的属性特征与引用关系，通过属性网络表征的方法，得到专利对应的属性网络表征；获取专利的文本信息，通过多层卷积神经网络，得到专利对应的文本表征；利用专利对应的属性网络表征与文本表征，对专利的价值进行评估预测。通过该方法可以精确地评估专利的价值。
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公开(公告)号：CN113989075B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111186872.8
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06Q50/18 , G06F16/38 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种预测未来技术知识流动的方法，包括：步骤1、获取每一个时间段上的授权的专利及其所属的技术分类，以及每个专利的引用专利文献；步骤2、将所述专利间的引用聚合成技术间的流动，构建每一年的技术知识流动TKF网络；步骤3、将所述专利数据通过计算得到每一个时间段内技术领域在扩散能力和吸收能力上的初始特征向量；步骤4、将上述每一个时间段上的技术的初始特征向量输入技术流动预测框架，得到下一个时间段上的技术扩散能力的特征向量与吸收能力的特征向量，并将不同技术的扩散能力与吸收能力进行匹配，得到最终的技术之间的流动趋势。该方法能够高效且准确地实现对未来技术领域之间的交互关系以及发展趋势进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468291B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110672101.3
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于专利网络表示学习的专利自动分类方法，通过引入多视角学习与网络表示学习两个领域的方法对专利进行分类，可以更加有效的利用不同视图来源的信息提升专利预测准确率。同时，通过使用包括注意力机制在内的多种方法，能够对多种视图对于专利分类预测的贡献进行完备的可解释性分析并可视化最终的专利表征，从而实现一举两得的效果。
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公开(公告)号：CN112652403B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011565916.3
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本申请公开了一种疫情预测方法及装置，在确定待进行疫情预测的目标城市之后；先预测所述目标城市在当前日期的有效传染数；然后，获取所述目标城市在所述当前日期之前K天的真实有效传染数，所述K为大于等于1的整数；再基于预测的所述目标城市在当前日期的有效传染数，以及，所述目标城市在所述当前日期之前K天的真实有效传染数，预测所述目标城市在当前日期的疫情内外部风险。基于上述方案，能够实现疫情预测，从而实现对疫情防治的辅助。
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公开(公告)号：CN114357193A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210022610.6
申请日：2022-01-10
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/583 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱实体对齐方法、系统、设备与存储介质，对于不同的两个多模态知识图谱采用共享参数的多模态孪生网络结构实现实体的表征，通过挖掘跨模态的语义关联和多角度对比正负实体对的特征来利用和实体相关的多模态信息，能够有效提升多模态实体对齐任务的准确性。
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公开(公告)号：CN113468291A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110672101.3
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于专利网络表示学习的专利自动分类方法，通过引入多视角学习与网络表示学习两个领域的方法对专利进行分类，可以更加有效的利用不同视图来源的信息提升专利预测准确率。同时，通过使用包括注意力机制在内的多种方法，能够对多种视图对于专利分类预测的贡献进行完备的可解释性分析并可视化最终的专利表征，从而实现一举两得的效果。
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公开(公告)号：CN109684470B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201910020487.2
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种法律信息推荐方法，包括：依据已记录的违法行为数据，在预先构建的用户表征集合中识别多个目标用户；在预先构建的法律文本表征集合中，为每个目标用户选取与其对应的初始法律条目集合；确定所述初始法律条目集合中各个初始法律条目，与所述初始法律条目集合对应的目标用户的关联度，并将关联度大于预设关联阈值的初始法律条件确定为目标法律条目，并将所述目标法律条目推送给所述初始法律条目集合对应的目标用户。应用本发明提供的法律信息推荐方法，从用户表征集合中挖掘目标用户，并确定目标用户的法律需求，获取与目标用户法律需求对应的目标法律条目，将目标法律条目推送给目标用户，实现针对不同用户个性化推送相关法律信息。
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