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公开(公告)号：CN119292658B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411821895.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的双图代码查重方法及其系统，双图代码查重方法包括构两段源代码的网络图；将网络图输入已训练的GNN，经过k层消息传递后，得到每个节点的k层嵌入向量；计算待检测源代码和目标源代码的结构嵌入向量；将网络图输入RNN，生成最后一个节点的顺序嵌入表示；根据结构嵌入向量和顺序嵌入表示，通过注意力机制对源代码的结构和顺序进行融合，得到全局向量；根据全局向量，计算待检测源代码和目标源代码的相似度；判断相似度是否小于相似度阈值，若是，则两段源代码重复度高，否则两段源代码重复度低。本方案采用上述技术后具有提升抄袭模式识别的全面性、提高抄袭检测的灵活性及提高抄袭检测的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN118133961A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410266106.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F40/279 , G06F40/205 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 一种面向井喷事件的知识元抽取方法，涉及自然语言智能处理技术领域，主要包括以下步骤，对井喷事故案例的文本逐段分为基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评四种类别的文本，基本情况文本中提取井喷时间，对类别为基本情况、井喷经过、专家点评三类文本整合分割获得井喷情景库，对井喷处理文本相同处理获得井喷对应库，将井喷情景库和井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，分别得到井喷情景知识元库和井喷应对知识元库；本发明提出了一种面向井喷事件的知识元抽取方法，可以处理井喷事件案例文本，抽取事件知识元，并形成井喷情景知识元库和井喷应对知识元库，抽取过程中采用两种方法相结合的抽取方式，提高了井喷事件的知识元抽取准确率。
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公开(公告)号：CN119292658A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411821895.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的双图代码查重方法及其系统，双图代码查重方法包括构两段源代码的网络图；将网络图输入已训练的GNN，经过k层消息传递后，得到每个节点的k层嵌入向量；计算待检测源代码和目标源代码的结构嵌入向量；将网络图输入RNN，生成最后一个节点的顺序嵌入表示；根据结构嵌入向量和顺序嵌入表示，通过注意力机制对源代码的结构和顺序进行融合，得到全局向量；根据全局向量，计算待检测源代码和目标源代码的相似度；判断相似度是否小于相似度阈值，若是，则两段源代码重复度高，否则两段源代码重复度低。本方案采用上述技术后具有提升抄袭模式识别的全面性、提高抄袭检测的灵活性及提高抄袭检测的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN118133961B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410266106.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F40/279 , G06F40/205 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 一种面向井喷事件的知识元抽取方法，涉及自然语言智能处理技术领域，主要包括以下步骤，对井喷事故案例的文本逐段分为基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评四种类别的文本，基本情况文本中提取井喷时间，对类别为基本情况、井喷经过、专家点评三类文本整合分割获得井喷情景库，对井喷处理文本相同处理获得井喷对应库，将井喷情景库和井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，分别得到井喷情景知识元库和井喷应对知识元库；本发明提出了一种面向井喷事件的知识元抽取方法，可以处理井喷事件案例文本，抽取事件知识元，并形成井喷情景知识元库和井喷应对知识元库，抽取过程中采用两种方法相结合的抽取方式，提高了井喷事件的知识元抽取准确率。
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