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公开(公告)号：CN113033809A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110410952.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于弱证据聚合的常识因果推理方法及系统，利用弱因果证据以及常识因果知识对用户的因果推理问题进行推理，从而得到因果句子对，其特征在于，包括如下步骤：获取因果推理问题，并根据该因果推理问题确定对应的问题类型、问题前提以及候选项；对问题类型进行识别得到识别结果，并根据该识别结果对问题前提以及候选项进行预处理得到预处理数据；将预处理数据输入预先训练好的常识因果推理模型中，得到因果句子对从而让用户根据该因果句子做出判断，其中，常识因果推理模型不仅兼顾了因果证据的覆盖率与准确率，而且融合了各种稀疏的包含常识因果知识的弱证据聚合模型，具有较好的因果推理效果。
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公开(公告)号：CN101742602A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810202805.9
申请日：2008-11-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于自组织网络技术领域，涉及一种无线移动自组织网络中的服务选择方法。本方法通过Cost函数综合考虑网络中节点的服务数量、中继节点传输服务请求包耗费的能量、服务执行节点执行服务耗费的能量三个因素，选取最合适的服务提供节点来执行服务请求，保证网络生命周期的最大化，以解决采用基于跳数的选择方法中网络生命周期较短的技术问题以及改进的基于跳数的服务选择方法中的局限性问题。
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公开(公告)号：CN113032565A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110309925.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/58 , G06F40/49 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体为一种基于跨语言监督的上下位关系检测方法。本发明利用数据丰富的源语言中的上下位数据训练得到数据匮乏的目标语言中的上下位关系检测器，包括：将源语言中有标注的上下位词对翻译成目标语言上的词对候选集；使用两种语言的预训练词向量得到词对的特征表示；使用统一空间映射使两种语言的词语映射到统一的特征空间；使用堆叠式双线性映射法表示词对；最后将词对输入到前馈神经网络提取特征并针对样本的正负性设计对应损失函数训练分类器即可检测词对的上下位关系。本发明的检测准确率远远高于无训练资源的无监督方法，其效果接近1/10样本量的有监督最佳方法，并且具有易于实现和通用性强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113032565B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110309925.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/58 , G06F40/49 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体为一种基于跨语言监督的上下位关系检测方法。本发明利用数据丰富的源语言中的上下位数据训练得到数据匮乏的目标语言中的上下位关系检测器，包括：将源语言中有标注的上下位词对翻译成目标语言上的词对候选集；使用两种语言的预训练词向量得到词对的特征表示；使用统一空间映射使两种语言的词语映射到统一的特征空间；使用堆叠式双线性映射法表示词对；最后将词对输入到前馈神经网络提取特征并针对样本的正负性设计对应损失函数训练分类器即可检测词对的上下位关系。本发明的检测准确率远远高于无训练资源的无监督方法，其效果接近1/10样本量的有监督最佳方法，并且具有易于实现和通用性强的特点。
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公开(公告)号：CN106202452A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610555871.9
申请日：2016-07-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于大数据平台技术领域，具体涉及大数据平台的统一数据资源管理系统与方法。本发明针对大数据平台中由于存在各种不同类型的数据资源而导致的数据资源难以管理的问题，提出了针对不同类型数据资源的统一元数据描述，以及针对不同类型数据管理组件的统一适配器接口规范，并在此基础上设计了一种统一的数据资源管理方法和系统，支持统一的数据包上传和下载、统一的数据发现、统一的数据访问申请与授权等功能。本发明可实现系统的动态可扩展、多租户管理、以及统一的访问控制，便于用户管理和使用大数据平台中不同类型的数据资源。
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公开(公告)号：CN113033809B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110410952.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于弱证据聚合的常识因果推理方法及系统，利用弱因果证据以及常识因果知识对用户的因果推理问题进行推理，从而得到因果句子对，其特征在于，包括如下步骤：获取因果推理问题，并根据该因果推理问题确定对应的问题类型、问题前提以及候选项；对问题类型进行识别得到识别结果，并根据该识别结果对问题前提以及候选项进行预处理得到预处理数据；将预处理数据输入预先训练好的常识因果推理模型中，得到因果句子对从而让用户根据该因果句子做出判断，其中，常识因果推理模型不仅兼顾了因果证据的覆盖率与准确率，而且融合了各种稀疏的包含常识因果知识的弱证据聚合模型，具有较好的因果推理效果。
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公开(公告)号：CN101742602B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200810202805.9
申请日：2008-11-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于自组织网络技术领域，涉及一种无线移动自组织网络中的服务选择方法。本方法通过Cost函数综合考虑网络中节点的服务数量、中继节点传输服务请求包耗费的能量、服务执行节点执行服务耗费的能量三个因素，选取最合适的服务提供节点来执行服务请求，保证网络生命周期的最大化，以解决采用基于跳数的选择方法中网络生命周期较短的技术问题以及改进的基于跳数的服务选择方法中的局限性问题。
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公开(公告)号：CN106202452B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201610555871.9
申请日：2016-07-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/27 , G06F16/182 , G06F16/907 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于大数据平台技术领域，具体涉及大数据平台的统一数据资源管理系统与方法。本发明针对大数据平台中由于存在各种不同类型的数据资源而导致的数据资源难以管理的问题，提出了针对不同类型数据资源的统一元数据描述，以及针对不同类型数据管理组件的统一适配器接口规范，并在此基础上设计了一种统一的数据资源管理方法和系统，支持统一的数据包上传和下载、统一的数据发现、统一的数据访问申请与授权等功能。本发明可实现系统的动态可扩展、多租户管理、以及统一的访问控制，便于用户管理和使用大数据平台中不同类型的数据资源。
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