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公开(公告)号：CN118333152A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410350501.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于知识消歧的知识图谱扩充方法、系统、设备及介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取目标文本数据和待扩充知识图谱，基于知识抽取模型对目标文本数据进行知识抽取得到目标知识数据，将目标知识数据进行聚类消歧处理，获得目标聚类簇，选取目标聚类簇的聚类中心为目标知识节点，将目标知识节点与待扩充知识图谱建立关联。本发明通过对自然语言文本进行知识抽取，并对该知识进行消歧聚类处理，避免语义重复、知识体系冗余，同时还能减小计算量，选取聚类中心作为新的知识节点扩充到知识图谱中，提升知识图谱的完备性，提高其在实际应用中的效能，整个知识图谱扩充流程完备，可信度高、可拓展性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118708721A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410116679.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明提供一种基于多类文本表征的知识分类树融合方法及计算机可读存储介质，包括：获取知识体系进行知识表示，获得知识分类树；基于所述知识分类树进行文本向量化表征，获得知识向量；基于所述知识向量，进行知识融合；基于所述知识融合，进行知识存储；基于所述知识存储，进行知识可视化。跨知识体系的融合的方法大多是基于规则，对于复杂的知识结点表示效果不佳。知识分类树只能表示上下位关系，无法提供丰富的语义信息。针对上述问题，本发明提出了一种基于多类文本表征的知识分类树融合方法及计算机可读存储介质，使得整个知识分类树融合流程完备，自动化程度高，可信性强，还兼具了知识体系树可视化的功能，能够更清晰地浏览整个知识体系。
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公开(公告)号：CN116339721A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310188933.7
申请日：2023-03-01
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06F8/36 , G06F9/448 , G06F16/2457
Abstract: 本发明公开了一种软件构建方法、系统、设备及介质，其中所述软件构建方法，包括以下步骤：从目标数据库中获取待构建软件所需要的数据信息；获取数据配置指令，基于数据配置指令调用预设的数据配置模块对数据信息进行配置；获取规则配置指令，基于规则配置指令配置对应的预设的规则文件至待构建软件中，并对待构建软件中的各个规则文件的处理流程进行配置。本发明通过各种指令调用已经构建好的各种功能单元，可以实现零代码构成软件，即使是业务人员也可直接通过简单的指令调用已经构建好的复杂的功能模块来对软件的数据、逻辑、输入输出参数以及处理流程等进行配置，从而综合解决软件前后端的开发问题。
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公开(公告)号：CN118277846A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410205775.6
申请日：2024-02-23
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/04 , G06F16/35
Abstract: 本申请提供了一种短文本分类方法及装置、存储介质、计算设备，该短文本分类方法包括：获取待分类短文本以及体系化标签；计算待分类短文本与体系化标签中各个标签的语义相似度，并根据语义相似度获得与待分类短文本语义最接近的顶层标签候选集以及分类标签候选集；根据顶层标签候选集构建针对顶层标签的第一提示词，并将待分类短文本、第一提示词以及顶层标签候选集输入至大语言模型；根据分类标签候选集以及顶层标签分类结果构建针对分类标签的第二提示词，并将待分类短文本、第二提示词以及分类标签候选集输入至大语言模型，以输出分类结果。本申请提供了一种提升短文本分类准确性的方案。
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公开(公告)号：CN118657483A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410687885.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06N5/04 , G06F16/332
Abstract: 本公开提供一种工作流管理方法、系统、设备、介质和程序产品，工作流管理方法包括：响应于用户的输入触发，在不满足工作流停止条件时，通过训练好的深度学习语言表示模型从用户输入的信息中识别出需要跳转到的下一个工作流节点，并跳转到下一个工作流节点；通过训练好的大语言模型引导并提取用户提供当前工作流节点所需的信息，并存储提取出的信息；在已获得当前工作流节点所需的全部信息时完成执行当前工作流节点。本公开通过将大语言模型与传统的深度学习语言表示模型相结合的任务流管理，既能够基于人机对话交互模式辅助用户高效完成任务，又能够支持工作流的灵活扩展和节点间的准确地自由跳转，从而成为用户日常工作中不可或缺的可靠助手。
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公开(公告)号：CN118332068A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410363601.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据管理系统的构建方法、使用方法、设备、介质及产品，涉及自然语言处理领域。该方法应用于数据管理系统，系统包括数据存储架构模块、知识库模块和历史对话检索模块，方法包括基于初始文本信息构建数据存储架构模块，初始文本信息为文档结构化生成的片段或问答，基于信息抽取模型将初始文本信息进行标签化处理，构建知识库模块，基于双层分类模型对与用户产生的对话进行分类，并将分类后的对话进行存储生成历史对话库，与用户产生的对话基于用户与初始文本信息交互形成，历史对话检索模块基于历史对话库构建。本发明中将历史对话进行分类存储，不仅避免直接存储干扰信息，还能结合上下文，将多轮对话中的信息完整全面的保存。
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