基于即时通讯工具的社群关系分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114117348A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111412510.6

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析方法,包括:根据即时通讯工具获取用户发送的社群信息的基本数据,所述基本数据包括与该用户发生社群关系的人员以及相对应的社群关系属性信息,基于所述社群关系属性信息计算用户与发生社群关系的人员的关系值,将关系值高的人员定义为密切人员;根据所述基本数据采用中心度算法计算用户的中心值,将中心值高的用户定义为中心点用户,并将各中心点用户对应的密切人员及相应的关系值以可视化的方式展示。本发明还公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析装置。本发明能够多维度、全方面分析每个人在社交圈中的社交关系和该人员在社交圈中的重要程度。

    一种实体关系抽取方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN118657148A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410681340.9

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 本发明提供一种实体关系抽取方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域。实体关系抽取方法包括:利用注意力模型,处理待处理文本以及目标实体关系词,得到实体关系判别信息;利用实体关系判别信息,得到目标第一命名实体与候选第二命名实体在待处理文本中的第一关联度、目标第一命名实体与目标实体关系词在待处理文本中的第二关联度,以及候选第二命名实体与目标实体关系词在待处理文本中的第三关联度;响应于第一关联度、第二关联度以及第三关联度均大于各自对应的预设阈值,从待处理文本中抽取出目标第一命名实体和候选第二命名实体之间的待抽取的实体关系。本发明可以准确、高效地执行实体关系抽取任务。

    基于自动化驱动工具的社交网络数据采集方法和系统

    公开(公告)号:CN118626223A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410705471.6

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于自动化驱动工具的社交网络数据采集方法,包括:获取输入的调度任务,将调度任务转化为结构化数据,并持久化到任务存储器;基于预设的优先级策略自动调整调度任务的执行顺序和执行频率;请求获取调度任务,根据与分配的调度任务匹配的预先配置的模板,采用自动化驱动工具于社交平台上自动采集分配的调度任务所需的数据;收集分配的调度任务的状态变化,待分配的调度任务完成后将采集到的数据上报,并修改分配的调度任务的下次执行时间。本发明可通过自动化驱动技术采集获取社交网络平台数据,可完成系统内持续任务的分类定级,根据各任务执行主体的状态动态分配任务以及资源回收。

    综合多模型的网络热点话题传播模式分类方法及系统

    公开(公告)号:CN116467454A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310504562.9

    申请日:2023-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种综合多模型的网络热点话题传播模式分类方法,其包括以下步骤:步骤一、收集平台t时间段内的目标热点话题的帖子数据;步骤二、基于帖子数据计算帖子基本维度信息;步骤三、绘制关于时间‑帖子数量的话题热度变化曲线;步骤四、提取目标热点话题的竞争性话题,并计算竞争性话题数量;步骤五、基于帖子数据,量化目标热点话题的传播角色的信息;步骤六、通过漏斗模型和网络模型,进行目标热点话题的传播模式识别分类。本发明构建了一种普适的网络热点话题传播模式识别分类方法,能够有效地判断话题的传播类型,即使在话题部分维度数据缺失的情况下仍然具有较好的分类结果。

    基于无监督聚类的长文本可信度评估方法及系统

    公开(公告)号:CN110287314B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201910418900.0

    申请日:2019-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于无监督聚类的长文本可信度评估方法,包括:以已知长文本获取训练数据,提取该训练数据的训练特征以构建训练特征向量集,对该训练特征向量集进行无监督聚类,得到多个训练类心;以待评估长文本获取评估数据,提取该评估数据的评估特征向量;获取该评估特征向量相对该训练类心的评估值,并以该评估值得到该待评估长文本的可信度。本发明通过无监督聚类对长文本进行可信度评估,在实施过程中不需要标注数据,节省了人力、物力与时间,避免了数据中标签稀疏带来的困扰;提取了长文本的文本特征,对于可信度评估任务更加适用,使用该模型得到的文本的可信度更具有可解释性,同时在平台之间可以迁移。

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