公开(公告)号：CN112101414A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010811145.5

申请日：2020-08-13

Applicant: 北京理工大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 罗森林 ,  吴倩 ,  黄元飞 ,  王博 ,  慕星星 ,  吴舟婷 ,  潘丽敏

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明涉及ICT供应链网络关键节点的识别和关键节点识别属性提取方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先结合ICT供应链的拓扑信息、商业信息进行关键节点识别；然后使用boruta算法分析待选属性的重要性，提取出影响关键节点的重要属性；再使用待选属性构建逻辑回归模型，得到对关键节点有显著影响属性；对于两种方法筛选得到关键属性，采用交集归类的方法进行属性融合，得到最终的关键属性。本发明使用两个不同方法对影响关键节点的属性进行选择，算法之间差异明显，避免单一方法带来的局限性，提高关键属性的泛化性。

公开(公告)号：CN115062104A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210535070.1

申请日：2022-05-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  程瑶 ,  慕星星 ,  吴舟婷 ,  吴杭颐

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及融合知识提示的法律文本小样本命名实体识别方法，属于自然语言处理与机器学习领域。本发明首先定义裁判文书的提示性模板、标签集和自然词集的映射关系，从中国裁判文书网平台获取了2760篇裁定书和判决书文档；然后采用Bert模型对案件陈述和判决结果句子的嵌入向量进行编码，通过注意力加权得到句子的特征表示，结合构造的模板指导生成式预训练模型GPT生成词的类别向量；最后，利用全连接层将句子向量转化为跨度向量，生成语义标签，最小化其与标签向量的损失函数。本发明有效缓解了在法律领域下，由于其标注样本较少、与通用领域的实体类型分布不同造成的过拟合与分类不准确的问题，提升了法律实体识别的准确率和模型的迁移能力。

公开(公告)号：CN111489066A

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN202010227387.X

申请日：2020-03-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  慕星星 ,  潘丽敏 ,  董勃 ,  吴舟婷

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及融合市场布局特征的ICT供应链网络节点可用性评估方法，属于计算机与信息科学技术领域。主要针对目前ICT供应链网络节点可用性评估指标体系不完善以及评估方法不完备的问题。本发明首先通过量化企业类型、注册资本、成立日期、登记状态、企业住所、分支机构等信息，获取供应商节点商业特征，通过doc2vec算法将企业经营范围的文本描述表征为文本向量，获取供应商节点产品特征，通过量化其个体影响边际、产品布局和行业布局，获取其市场布局特征；最后通过融合这三类特征并构建blending集成学习的供应链节点可用性量化评估模型，输出节点可用性评级(3级：强、较强、一般)。在项目获取的ICT招投标项目数据集上实验，供应商可用性评级任务准确率达77.07％。