一种基于文本数据结构化的文件差异对比方法及系统

    公开(公告)号:CN120012753A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202411991968.5

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于文本数据结构化的文件差异对比方法及系统,该文件差异对比方法通过分别提取对比文件和基准文件的文本内容以及文本内容中的条例,生成初步树结构;对初步树结构中的基本条例节点进行拓展,获取全局思维导图;通过匹配基准文件和对比文件中的节点,对比匹配节点的文本差异,获取每个条例的匹配值,根据匹配值获取差异度评分;利用差异度评分判定基本条例节点的差异类型;根据对比文件和基准文件中不同条例的匹配值和差异类型完成对比文件与基准文件的差异对比,能够通过结构化、图形化的形式映射文件间基于文本差异类型的文本差异情况,帮助用户深入了解不同文件之间的多方面差异。

    基于嵌入式学习的知识图谱的实体关系优化方法

    公开(公告)号:CN116910271A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310931506.3

    申请日:2023-07-27

    Abstract: 本发明公开了基于嵌入式学习的知识图谱的实体关系优化方法。本发明方法将原始知识图谱的三元组视作节点,并且添加了一组虚拟的关系节点;利用加权方法保证三元组线图中两个节点的三元组中的关系越相关,这些节点之间的边的权值就越高;将三元组通过深度学习模型所获的每一关系的置信度映射成每个三元组节点对于关系节点的权重,使得在拓扑结构中分布较远的三元组通过同享相似的关系而变得更加接近。在嵌入空间中,能够捕捉实体与语义的相似性以及推断三元组关系的正确性,为可信性低的三元组进行关系推荐,并结合人机交互的方式进行三元组的关系校正,使用校正后数据对深度学习模型进行迭代优化,提升了深度学习模型的关系抽取结果的质量。

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