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公开(公告)号：CN114996407A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210743789.4
申请日：2022-06-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/237 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明适用于关系抽取技术领域，提供了基于包重构的远程监督关系抽取方法及系统，在生成句子表示阶段，充分利用了实体信息，得到了质量更高的句子表示；在基于全标签的预训练阶段，考虑句子和所有关系的相似度，计算句子包的句子基于所有关系类型的注意力权重；在基于句子包重分组的训练阶段，使用预训练方法得到的句子包分类到某个关系类型的概率，预测句子包最可能表达的关系类型，将含有相同预测结果的句子包进行重新分组，得到实例质量更高的分组；同时在句子包分组内使用了多头自注意力，为句子包生成融合分组内跨包信息的新表示，充分学习了句子包分组内其他所有句子包的信息，有效地降低了噪声句子包对方法的消极影响。
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公开(公告)号：CN111596928B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010424979.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F8/60
Abstract: 本发明提供了一种应用控制方法、装置及电子设备，该方法中，预先为应用控制服务器配置了至少一个应用部署指令，应用控制服务器在接收到用户输入的应用程序部署请求之后，响应该应用程序部署请求，并在成功获取到目标镜像标识以及程序部署控制信息的情况下，调用应用程序创建指令，并运行，以创建得到应用程序，此后，设置应用程序的访问接口，以为用户提供服务。通过本发明，在上一步骤成功执行后，就会自动触发下一步骤的执行，即本发明在接收到用户输入的应用程序部署请求之后，能够实现应用程序的自动部署，不再需要多次接收用户输入的应用部署指令并执行，省去了后台多次接收并响应指令的操作，人机交互操作简单，并且减轻了后台处理负担。
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公开(公告)号：CN108959413B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810581858.X
申请日：2018-06-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/955 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题网页爬取方法及主题爬虫系统，方法包括：从包括种子链接的第一待爬取链接集合中获取未爬取的链接；确定获取的链接对应的目标网页对应的第一相关度和第二相关度，第一相关度和第二相关度分别为目标网页中目标文本内容和目标链接与指定主题的相关度；根据第一相关度和第二相关度确定目标网页的温度值，并存储目标网页的待展示内容；若目标网页的温度值大于或等于预设温度值，将目标链接放入第二待爬取链接集合；若第一待爬取链接集合中不存在未获取过的链接，从第二待爬取链接集合中获取与指定主题相关度最高的未爬取的链接继续爬取。本申请使得用户可从网络上获取大量与指定主题相关的网页。
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公开(公告)号：CN111639171A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010512399.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供一种知识图谱问答方法及装置，该方法包括：接收问题语句，并识别问题语句的实体提及和问题模式；在预设的知识图谱中检索与实体提及相关的主语实体作为候选实体；获取知识图谱中候选实体的谓语关系，并计算问题模式与候选实体的谓语关系间的语义相似度；将知识图谱中，语义相似度最大的候选实体和谓语关系所对应的宾语实体作为问题语句的答案。本申请能够对问题语句的问题模式和知识图谱的谓语关系进行语义的联合分析，从而识别出知识图谱中语义最相关的宾语实体作为答案，从而提高问答结果的准确率。
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公开(公告)号：CN118013374A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410270428.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/241 , G06F16/35
Abstract: 本发明适用于关系分类技术领域，提供了一种面向噪声场景的小样本关系分类方法和装置，方法包括：获取标注后的支持集和查询集；按照一定比例把支持集中表达同类关系的句子实例替换为表达不同关系的句子实例；对查询集和支持集中的句子样本进行实例级别的交互式匹配，并获取相应的匹配分数；对匹配分数进行归一化加权，获取加权后的各类别原型表示；将原型表示和查询集中的样本实例进行拼接，使用全连接层进一步整合；削弱受噪声影响的特征维度；完成最终的分类。本发明极大程度上提高了分类的准确率；扩展了关系类别数量和句子实例数量，破除了以往模型在分类过程中其数量固定的局限性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408820B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110777456.9
申请日：2021-07-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种蓄热式电锅炉用户可调节潜力挖掘方法、系统及设备，S1.获取用户历史数据，对历史数据进行预处理，并将预处理后的历史数据转换为日负荷曲线序列向量；S2.基于k均值算法对对日负荷曲线序列向量进行聚类，提取典型日负荷，绘制典型日负荷曲线；S3.基于预测日负荷曲线和典型日负荷曲线，求解前一日剩余容量、供热需求约束、蓄热式电锅炉功率约束和最大蓄热约束等；S4.结合蓄热式电锅炉属性约束，通过冒泡排序方法求解电价最小的负荷优化曲线。本发明仅通过蓄热式电锅炉典型日负荷数据，即可逆向求解其约束条件。
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公开(公告)号：CN113723481A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110954575.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于符号聚合近似表示的多元负荷分类方法和系统，该方法通过获取用户历史用电数据，进行数据处理，使用k均值方法提取典型日用户负荷数据，基于用户典型负荷数据的符号聚合近似表示，对用户用电时段进行快速分类。通过用户典型日负荷数据，可以有效的归纳用户用电规律；用符号聚合近似表示用电数据，进行归纳统计，将自定义初始类别标签不同但特性相似的负荷分为一类，可以快速对庞大的用户用电数据进行时段分类，精确了解每一个用户的用电习惯和各个用电类别用户数，从而实现高效的电网管理。
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公开(公告)号：CN108764533A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810422418.X
申请日：2018-05-05
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06Q50/205
Abstract: 本发明公开了基于虹膜识别的预测迟到概率的学校考勤系统，包括：手机App端、广告机端和后台服务器管理维护中心；手机App端负责与用户的交互功能；广告机端负责教师与学生的签到，值班老师、接送家长的身份认证，等功能；后台服务器管理维护中心用于进行各个校园业务的后台维护工作，包括数据库维护功能和自动生成签到信息表功能；应用服务器负责整个系统的数据通讯，协调虹膜数据库与虹膜身份服务器之间的联系。本发明提供了一种基于虹膜识别的预测迟到概率的学校考勤系统及方法，保障学生安全，方便学校管理的服务，同时运用神经网络对学生的迟到概率进行预测，并给与提醒，起到减少学生迟到的作用。
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公开(公告)号：CN119599057A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411667803.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于知识迁移技术领域，提供了一种基于实例学习的图域适应节点分类方法，包括以下步骤：获取带标记的源域数据集以及无标记的目标域数据集；通过GNN模型学习源域数据集和目标域数据集的表征，对源域数据集和目标域数据集分别建模，得到源域数据集和目标域数据集的嵌入向量；将目标域数据集的嵌入向量通过KNN进行分类，得到目标域类别伪标签；将源域图数据集和目标域图数据集的嵌入向量进行细粒度的实例对比学习；分类结束，显示最终目标域图数据集的分类结果。本发明解决了现有图域适应技术在跨域任务中的不足，具有广泛的适用性，能够应用于各种跨域场景下的图数据分析任务，例如社交网络分析、推荐系统、知识图谱和生物网络等。
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公开(公告)号：CN114997331B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210743784.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/126 , G06F16/35
Abstract: 本发明适用于关系分类技术领域，提供了基于度量学习的小样本关系分类方法及系统，利用查询实例影响支持集的训练，结合关系孪生网络结构计算查询实例和支持集中各实例的相似度，通过相似性分数对类别中的支持实例赋予不同权重，原型中心通过各类别实例的加权和计算获得，在原型中心的计算中融入了查询实例对其的影响；利用交叉融合层对各类别和查询实例之间的语义关系进行信息融合，通过计算查询实例特征和各类别原型中心特征之间的影响因子，得到彼此影响下更具有针对性的特征向量。本发明利用度量学习中的原型网络构建了小样本关系分类方法，使用关系孪生网络和交叉融合层进一步提升关系分类的效果。
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