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公开(公告)号：CN117217222A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310746380.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/295 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种军事领域标注数据修正与事件检测方法，属于信息抽取技术领域。本发明使用原始数据集训练模型，并对原始标注数据进行预测，对于预测得分大于一定阈值的样本，将原始数据集的标注结果修改为模型预测结果，从而修正数据集中的错误标注数据和污染数据，提高训练集的质量。本发明在模型训练时引入了分层学习率策略，为靠近下游任务的模型层参数设置更大的学习率，提高预训练模型对于下游任务的适配能力；在模型推理时采用基于投票修正的模型融合方法，通过模型集成的方式提升少样本类别事件的召回率和准确率，融合多个模型的投票结果确定最终预测结果，从而提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119721023A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411700522.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/279 , G06F40/186 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06F16/353 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种识别非结构化数据中事件间关系的方法，属于大数据处理与数据挖掘技术领域。本发明模板创建步骤根据规则创建模型训练步骤和关系推断步骤中所需模板句子；模型训练步骤使用创建模板对BART模型进行微调；利用模型训练步骤的模型和模板创建步骤中的模板句子进行事件间关系推断的步骤。本发明提高了识别准确率并且可以同时进行多种事件关系的识别，本发明进行事件关系识别时，其精准率、召回率和综合得分分数都优于传统方法及其对应模型；而且本发明可以在不改变输出层格式的情况下，通过修改模板来轻易地扩展到多种关系的识别。
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公开(公告)号：CN119719381A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411685755.X
申请日：2024-11-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/36 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及一种借助知识图谱生成关系型数据的方法，属于人工智能技术领域。本发明通过使用Graph Transformer，利用多头注意力机制和前馈神经网络的邻域聚合，能有效捕捉节点之间的语义关联与重要性，从而在新生成的图谱中保留了原始结构的特征，保证新生成的图谱结构和原始图谱结构保持一致；通过使用大语言模型(LLM)结合提示工程进行数据增强，在上下文和实体级别应用增强策略，在保持原有三元组结构的同时，通过替换策略确保增强文本内容与现实逻辑一致。微调预训练模型以适应实体识别和关系抽取任务，进一步提高了生成内容的可靠性和现实应用价值。
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公开(公告)号：CN119696752A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411700170.0
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的分布式隐蔽数据报送方法，属于数据安全技术领域。本发明为了保障数据报送过程的安全性，提出基于区块链和Diffie‑Hellman密钥交换的会话密钥更新方法，使用对称密码、杂凑函数、数字签名技术，提出了一种特殊的数据报文构造方法，各通讯参与方定期扫描区块链变动，拉取新区块至本地。本发明从根本上消除了收发双方进行握手以建立安全网络通信信道的需求，降低了遭受如DDos网络攻击的不利影响；保证了数据报的完整性、一致性；提供数据抗否认、防篡改、防伪造特性；实现了维护成本低的密钥配送与存储。
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