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公开(公告)号：CN113190645B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110597931.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种索引结构建立方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取电力数据的数据属性和属性值；根据所述数据属性、所述属性值以及所述数据属性和所述属性值之间的关联关系，建立用于关联检索的上层B+树索引结构和下层索引结构，其中，所述上层B+树索引结构中的每个叶子节点中存储有关键字和叶子节点与下层索引节点和/或子图的链接信息，通过本发明的技术方案，能够实现能够针对电力数据的特点，构建双层索引结构，既能够解决跨数据范围检索的问题，又能对无序数据进行检索。
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公开(公告)号：CN114611521B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210386674.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种实体识别方法、装置、设备及存储介质，利用获取的词典对待测句子进行匹配获得字符序列的潜在词，并根据潜在词与待测句子的字符形成待测句子的格结构；将待测句子的格结构输入平面晶格Flat‑lattice模型进行编码，获得待测句子中包含的字词向量，字词向量包括：字符向量和潜在词向量；根据待测句子中的字词向量构建字词图，将字词图输入至少两个不同结构的图网络模型，融合各图网络模型输出的图节点向量得到多个语义表征向量；将多个语义表征向量进行分类，获得待测句子的实体识别结果，能够通过图神经网络构建不同粒度语义特征图表示，通过融入不同粒度的语义，充分提高实体表征信息的丰富度，进而提高实体识别效果。
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公开(公告)号：CN114064926A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111405204.X
申请日：2021-11-24
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种多模态电力知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质，包括：基于电力领域的多模态数据，确定电力领域所涉及各实体在同一维度空间下的实体特征向量；通过预设的实体三元组，确定各实体的邻居实体，并按照设定规则对各邻居实体进行分层；基于分层后形成的实体关系模型，结合各实体特征向量，确定表征各实体之间关联关系的综合特征向量；基于综合特征向量，获得表征各实体之间关联关系的电力知识图谱。本发明实施例提供的技术方案将电力领域的多模态数据以统一的综合特征向量进行表征，为电力领域的相关智能化应用和大数据分析提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN113190645A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110597931.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种索引结构建立方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取电力数据的数据属性和属性值；根据所述数据属性、所述属性值以及所述数据属性和所述属性值之间的关联关系，建立用于关联检索的上层B+树索引结构和下层索引结构，其中，所述上层B+树索引结构中的每个叶子节点中存储有关键字和叶子节点与下层索引节点和/或子图的链接信息，通过本发明的技术方案，能够实现能够针对电力数据的特点，构建双层索引结构，既能够解决跨数据范围检索的问题，又能对无序数据进行检索。
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公开(公告)号：CN119294884A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411285218.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种服务设计评审方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取服务设计文档；对服务设计文档进行解析，确定全量评审项清单；根据预设缺陷模型库、全量评审项清单及服务设计文档的目录项，构建核查服务设计文档的核查器池；根据核查器池对全量评审项清单中的各评审项进行核查，得到核查结果并生成服务设计文档的评审报告。通过确定服务设计文档的全量评审项清单，并针对评审该服务设计文档构建核查器池，通过核查器池对各评审项进行核查，得到评审报告。实现了对服务设计的自动评审，释放人力成本。实现了对用于评审的核查器池的动态编排，提高了核查器池的针对性，进而提高了评审工作的质量和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115293149A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210936756.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/279 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实体关系识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过提示学习模块，将输入的待识别文本数据转换为提示文本数据后，输入实体抽取模型输出数据实体集合和编码特征向量；实体抽取模型基于提示数据训练样本集迭代训练预训练实体抽取模型得到；通过图神经网络模块，基于数据实体集合和编码特征向量构建实体关系图，对实体关系图中的各节点进行分类得到实体类别；通过实体关系识别模块，对各实体类别进行关系分类输出所述待识别文本数据的实体关系，能够在少量标注数据样本的条件下得到较好的实体关系识别效果，减少实体抽取模型的训练对训练样本的数量需求、降低文本数据训练样本的标记成本，减少计算量和对设备的硬件要求。
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公开(公告)号：CN114064928A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111407135.6
申请日：2021-11-24
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种知识图谱的知识推理方法，包括：获取初始知识图谱，并根据初始知识图谱生成备选规则；对备选规则进行判别，确定置信度大于设定阈值的合格规则；根据合格规则对初始知识图谱进行推理补全，获取新的节点及对应关系，并添加至图谱知识集中。本发明实施例提供的知识图谱的知识推理方法，通过将规则推理方法与图神经网络推理方法进行结合，从而形成基于生成对抗模型的混合推理框架设计混合推理框架实现混合推理，并利用基于层次结构的链接预测方法对节点和关系进行预测，结合了不同推理方法的优点，既提高了知识推理的泛化能力与计算效率，也保证了推理结果的准确性与可解释性。
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公开(公告)号：CN119598376A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411684606.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种确定异常服务调用数据的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取原始历史服务调用数据；利用预设双向长短期记忆网络BiLSTM处理所述原始服务调用数据，以得到目标时间段内的预测服务调用数据，其中，所述目标时间段内的起始时间晚于所述原始历史服务调用数据对应的历史时间段内的结束时间；根据所述预测服务调用数据确定所述目标时间段内的异常服务调用数据。本发明实施例的技术方案，有效的监测了异常服务调用，实现了及时发现并解决潜在的服务调用问题。
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公开(公告)号：CN115328918A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210999418.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/22 , G06F16/25 , G06F40/177
Abstract: 本发明实施例公开一种柔性报表生成方法、系统、电子设备及存储介质。该方法包括：根据预先建立的业务需求模型获取业务系统明细数据内的业务报表需求数据，根据预设报表生成规则确定业务报表需求数据的核心指标结果数据，根据核心指标结果数据生成数据报表。本发明实施例，通过依据预先建立的业务需求模型获取业务系统明细数据内的业务报表需求数据，能够快速找到需求数据的来源系统，提升需求数据查找的效率；根据预设报表生成规则确定业务报表需求数据的核心指标结果数据，并依据核心指标结果数据生成数据报表，能够满足数据柔性报表的灵活性、易用性、高效性以及数据一致性的需求，降低用户的使用难度，改善用户的使用体验、提高用户作业效率。
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公开(公告)号：CN114611521A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210386674.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种实体识别方法、装置、设备及存储介质，利用获取的词典对待测句子进行匹配获得字符序列的潜在词，并根据潜在词与待测句子的字符形成待测句子的格结构；将待测句子的格结构输入平面晶格Flat‑lattice模型进行编码，获得待测句子中包含的字词向量，字词向量包括：字符向量和潜在词向量；根据待测句子中的字词向量构建字词图，将字词图输入至少两个不同结构的图网络模型，融合各图网络模型输出的图节点向量得到多个语义表征向量；将多个语义表征向量进行分类，获得待测句子的实体识别结果，能够通过图神经网络构建不同粒度语义特征图表示，通过融入不同粒度的语义，充分提高实体表征信息的丰富度，进而提高实体识别效果。
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