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公开(公告)号：CN114860950B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210457668.3
申请日：2022-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/334 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种知识图谱推理方法、模型训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取查询实体和查询关系；从知识图谱中选择查询实体的近邻实体；确定近邻实体的第一概率，所述第一概率用于表示近邻实体与查询关系连通的可能性；根据第一概率，选择近邻实体作为候选实体；选择与查询实体和查询关系相匹配的候选实体作为结果实体。本说明书实施例可以提高知识图谱推理的效率。
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公开(公告)号：CN111400481B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010410108.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多轮对话生成回复语句的方法和装置，方法包括：获取历史上下文；对历史上下文基于注意力机制进行编码，得到历史上下文对应的上下文向量，以及历史上下文对应的第一分词序列的编码注意力分布；对候选知识集合中的各候选知识基于注意力机制进行编码，得到候选知识集合对应的知识融合向量，以及候选知识集合对应的第二分词序列的知识注意力分布；针对回复语句进行逐词预测，其中每次预测包括：对于扩充词表中每个候选词，得到将该候选词作为下一个词的预测概率；扩充词表包括，用于生成候选词的初始词表，第一分词序列中各分词，以及第二分词序列中各分词。在针对多轮对话生成回复语句时能够处理词汇不足单词。
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公开(公告)号：CN111325254B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010089190.4
申请日：2020-02-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供的构建条件关系网络、利用所构建的条件关系网络进行条件业务处理的方法及装置，将分布式架构引入条件关系网络的数据处理过程。在构建条件关系网络时，以各个业务状态的属性类别的联合概率分布为基础，在更新初始关系网络中的连接边时，拆分出多个局部网络进行分布式数据处理，使得单个任务处理的数据仅包括联合概率分布数据及以一个节点为基准的局部网络数据。进一步地，在利用条件关系网络进行业务数据处理过程中，也基于分布式数据处理的构思，针对待预测节点进行属性类别采样的多个子任务，将各个子任务分发给多个分布式设备进行处理。这种构思可以减少单任务的数据处理量，解决条件关系网络应用实践中的数据量瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN111737419A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010759810.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种机器阅读理解中的数值推理方法和装置。方法包括:获取当前问题和当前文本；确定当前问题和当前文本中包括的各实体和各数字，以及各数字分别对应的类型；构建关系网络图，包括对应于各实体的实体节点，和对应于各数字的数字节点，在相同类型的数字节点之间，以及具有预设关系的实体节点和数字节点之间，通过连接边形成邻居；确定当前问题对应的第一问题表征向量，以及关系网络图中各节点的初始表征向量；基于各节点的初始表征向量，对所述关系网络图中的各节点进行预定次数的迭代，以得到各节点的更新表征向量。能够提高机器阅读理解中的数值推理处理复杂问题的能力。
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公开(公告)号：CN111291552B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010384219.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例公开了一种文本内容修正的方法及系统。所述方法包括：获取待检测文本；生成所述待检测文本中各个字符对应的语义向量；对于每个所述语义向量，确定该语义向量在修正矩阵中对应的修正向量，进而将所述修正向量对应的字符作为修正后的字符；所述修正矩阵包括所述字符集中各字符的修正向量，其基于词嵌入矩阵和混淆特征矩阵生成；所述混淆特征矩阵基于所述词嵌入矩阵和混淆关系图，通过混淆模型获得；所述混淆关系图表示字符之间的符号近似关系；所述词嵌入矩阵包括字符集中各字符的词嵌入向量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115809347A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211610829.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种时序图表示学习方法及系统。所述时序图包括节点和边，边的信息包括时间信息。所述方法包括：从时序图中确定包含目标节点及其邻居节点的子图。基于所述子图中的每一条边，获取节点对信息；其中，节点对信息包括目标节点的表征信息、该边上的邻居节点的表征信息、该边的信息。对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的更新后的表征信息以及各邻居节点的更新后的表征信息。通过第二网络处理目标节点及其邻居节点的更新后的表征信息、以及目标节点及其邻居节点之间的边，得到目标节点的目标表征信息。
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公开(公告)号：CN115080763A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210752653.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱路径搜索方法和系统，方法包括：获取选自所述知识图谱的至少一个节点对，每个所述节点对包括两个目标节点；基于所述至少一个节点对中的所述目标节点生成目标节点集合；基于所述多个三元组中的节点生成图谱节点集合；基于所述多个三元组，通过基于所述目标节点集合和所述图谱节点集合的笛卡尔积运算，得到相关于所述目标节点集合的至少一个N跳子图；基于所述至少一个N跳子图中的子图路径，得到所述至少一个节点对的所述两个目标节点之间K跳以内的路径；其中K≥1，1≤N≤K。
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公开(公告)号：CN114860950A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210457668.3
申请日：2022-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种知识图谱推理方法、模型训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取查询实体和查询关系；从知识图谱中选择查询实体的近邻实体；确定近邻实体的第一概率，所述第一概率用于表示近邻实体与查询关系连通的可能性；根据第一概率，选择近邻实体作为候选实体；选择与查询实体和查询关系相匹配的候选实体作为结果实体。本说明书实施例可以提高知识图谱推理的效率。
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公开(公告)号：CN113886605A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111243147.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱处理方法和系统，方法包括：基于目标业务域涉及的一个或多个实体类型从共享知识图谱中选取若干节点及其边，得到目标子图谱；所述共享知识图谱基于一个或多个业务域的知识图谱融合得到；对所述目标子图谱进行处理，以提取一种或多种图谱特征，所述图谱特征包括以下中的部分或全部：节点表征向量、边表征向量、图结构特征、图谱中文本信息的语义特征、图谱规则特征；将所述图谱特征提供给目标业务域的目标数据处理任务；其中，所述图谱特征用于与任务定制化特征一同作为所述目标数据处理任务的输入特征，以实现目标数据处理任务。
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公开(公告)号：CN113705818A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111023551.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种对支付指标波动进行归因的方法。该方法包括：首先，获取多个训练样本，其中各个训练样本包括在对应的时间切片下，与支付相关的多个因子的多个因子值以及支付指标的指标值；接着，利用所述多个训练样本构建第一贝叶斯网络，以及针对所述多个因子中任一的目标因子，将第一训练样本中对应的第一因子值替换为第二训练样本中对应的第二因子值，得到第一反事实样本；进一步，基于该第一贝叶斯网络处理该第一反事实样本，得到针对所述支付指标的第一预测结果；然后，基于所述第一预测结果和所述第二训练样本中对应所述支付指标的第二指标值，确定所述目标因子针对所述支付指标的影响系数。
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