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公开(公告)号：CN111553442B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010397834.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种分类器链标签序列的优化方法及系统，方法包括：获取待分类的输入样本；利用分类器链模型识别输入样本，生成样本标签集合，组成分类器链；利用共现分析获取样本标签集合对应的共现矩阵；利用共现矩阵的多个共现分支组成共现向量；根据共现向量获取分类器链的起始分支，基于贪心策略生成分类器链标签的顺序。本发明提出了分类器链对应的标签顺序生成策略，通过加快算法生成标签序列，耗时少，得到的分类器链的标签序列准确率高，实现了对原有分类器链模型的性能优化。
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公开(公告)号：CN111611792B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010439068.5
申请日：2020-05-21
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/295 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种语音转录文本的实体纠错方法及系统，该方法包括：对从目标语音转录文本中提取的实体词汇进行拼音标注；利用标注的拼音及基于拼音相似度的编辑距离对实体词汇进行聚类，生成聚类结果；将聚类结果中在同一类别出现频率最高的实体词汇确定为标准实体词汇，并将该类别中其他实体词汇替换为标准实体词汇。通过利用基于拼音相似度的编辑距离对实体词汇进行聚类，从而将拼音相似度作为参考因素加入编辑距离算法中，加强了对同义词及音词的辨别能力，使得聚类结果更加符合语音转录文本的实际情况，根据该聚类结果用同一类别中出现频率最高的实体词汇替换其他实体词汇，实现了对语音转录文本的纠错，进而提高了最终语音转录文本的准确性。
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公开(公告)号：CN111651641B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010481878.7
申请日：2020-05-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9032 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种图查询方法、装置及存储介质，其中，方法包括：获取待查询子图；根据所述待查询子图在原始图对应的摘要图中进行查询，得到目标查询子图，所述原始图表征包含待查询子图对应的图信息的图，所述原始图由边对具有属性关系的节点进行连接得到，所述原始图中的边标注有连接的两个节点间的属性关系，所述摘要图表征对所述原始图进行节点合并后的图；根据所述待查询子图和所述目标查询子图在得到所述目标查询子图的原始图中进行查询，得到图查询结果。通过实施本发明，可以更好地适应当前随着时代发展所带来的越来越大的图规模，并且查询效率高效，返回结果准确性高，能够满足在海量图数据中快速高效查询子图的要求。
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公开(公告)号：CN111708745A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010562482.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/176 , G06F21/62 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种跨媒体数据共享表示方法及用户行为分析方法、系统，该跨媒体数据共享表示方法包括：获取跨媒体数据，跨媒体数据包括图像和文本两种类型的媒体数据；使用多模式深度置信网络对跨媒体数据中每种媒体类型进行媒体间独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体间独立表示；使用堆叠式自动编码器对跨媒体数据进行媒体内独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体内独立表示；将每种媒体类型对应的媒体间独立表示和媒体内独立表示进行分层组合，得到跨媒体数据的共享表示。通过保留媒体间数据的关联信息，并学习跨媒体相关性来获得共享表示，可以捕获复杂的跨媒体相关性，使得该共享表示方法能够适用于复杂跨媒体数据的场景。
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公开(公告)号：CN111708745B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010562482.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/176 , G06F21/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种跨媒体数据共享表示方法及用户行为分析方法、系统，该跨媒体数据共享表示方法包括：获取跨媒体数据，跨媒体数据包括图像和文本两种类型的媒体数据；使用多模式深度置信网络对跨媒体数据中每种媒体类型进行媒体间独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体间独立表示；使用堆叠式自动编码器对跨媒体数据进行媒体内独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体内独立表示；将每种媒体类型对应的媒体间独立表示和媒体内独立表示进行分层组合，得到跨媒体数据的共享表示。通过保留媒体间数据的关联信息，并学习跨媒体相关性来获得共享表示，可以捕获复杂的跨媒体相关性，使得该共享表示方法能够适用于复杂跨媒体数据的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111651641A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010481878.7
申请日：2020-05-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9032 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种图查询方法、装置及存储介质，其中，方法包括：获取待查询子图；根据所述待查询子图在原始图对应的摘要图中进行查询，得到目标查询子图，所述原始图表征包含待查询子图对应的图信息的图，所述原始图由边对具有属性关系的节点进行连接得到，所述原始图中的边标注有连接的两个节点间的属性关系，所述摘要图表征对所述原始图进行节点合并后的图；根据所述待查询子图和所述目标查询子图在得到所述目标查询子图的原始图中进行查询，得到图查询结果。通过实施本发明，可以更好地适应当前随着时代发展所带来的越来越大的图规模，并且查询效率高效，返回结果准确性高，能够满足在海量图数据中快速高效查询子图的要求。
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公开(公告)号：CN118194171A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410155790.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了基于元学习的多模态电力样本分类方法，涉及新一代信息技术领域，包括：获取待分类的多模态数据；基于预先训练好的电力样本分类学习器对所述待分类的多模态数据进行分类；其中，所述电力样本分类学习器是遍历拟合任务类别标签对多组多模态数据进行关联分析得到关联电力节点和关联模态数据，基于所述关联电力节点和关联模态数据对电力样本分类学习器进行训练，结合元学习器更新电力样本分类学习器的参数得到。解决现有技术中由于大模型的训练收敛速度较慢，训练数据的需求量较多，导致存在电力样本分类模型训练效率较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117609278A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311774783.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/23 , G06F16/215 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据识别技术领域，公开了基于深度度量学习的多模态电力数据管理方法与系统，本发明提供的方法包括：获取多模态电力数据库；获取预定电力数据模态属性集；基于预设电力数据模态属性对多模态电力数据库进行特征识别，获得多个数据模态特征；基于多个数据模态特征进行深度度量学习，获得多个深度模态特征；基于预设电力数据模态属性，根据多个深度模态特征进行深度学习，构建电力数据多模态搜索模型；根据电力数据多模态搜索模型对多模态电力数据库进行数据管理。通过本发明提供的方法实现多模态数据的统一管理，提高电力数据的多模态搜索能力和多模态相似匹配准确性，提高电力数据的多模态搜索能力，以及多模态相似匹配准确性。
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公开(公告)号：CN118607623A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410698148.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，该基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法通过四个关键步骤实现：建立语义解析模型，利用知识图谱表示技术映射更新请求，智能化更新策略调整更新方式，以及通过自动化测试和验证系统进行全面验证。此外，方法还应用机器学习算法优化更新策略，以应对图谱规模扩大所带来的挑战。该方案的创新在于智能化的更新流程，利用人工智能和自然语言处理技术实现自动化更新和修正，从而降低人工干预和错误风险，提高效率和准确性，简化图谱维护过程。
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公开(公告)号：CN119759917A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411636548.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于本体依赖关系的产品资料图谱动态更新方法及系统，方法包括定义依赖实体和依赖关系，并建立产品资料依赖关系图；基于产品资料依赖关系图，根据依赖关系的属性键连接添加实体与其他实体的关系，根据依赖关系添加属性键和其依赖实体，连接实体与依赖实体的关系；搜索依赖实体与其他实体之间的关系，找出关联的依赖实体；完成产品资料图谱自动化添加；基于产品资料依赖关系图，将待删除的实体放入队列中，每次将相邻的依赖实体送入队列中，并依赖边入度确定相应实体是否需要删除；完成产品资料图谱自动化删除。本发明减少了运维人员对图谱更新逻辑维护的工作量，能适应图谱规模变化，最大可能减少因本体增减导致的对每个实体更新逻辑的修改。
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