公开(公告)号：CN116050539A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211687370.8

申请日：2022-12-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 徐圣源 ,  周婷婷 ,  焦旭 ,  梁变 ,  胡汉一 ,  刘智 ,  许浩

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/24 ,  G06F18/21

Abstract: 一种基于贪心算法的机器学习分类模型解释方法，该方法使用贪心算法组合特征箱体，分别以每个筛选后箱体为起点，获得特征箱体组合。将特征匹配学习的特征箱体组合，可以对目标的特征统计情况有更加全面的了解并以此对机器学习结果做出解释。本方法运用贪心策略，对特征进行了筛选与组合，为企业提供了一种更加直观的客户筛选方法，在实际应用中主要用于辅助解释黑匣模型预测结果，服务一线业务人员。

公开(公告)号：CN115424696A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211374618.5

申请日：2022-11-04

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金雨青 ,  刘智 ,  李劲松 ,  李栓

IPC: G16H20/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的中医罕见病中药处方生成方法和系统，包括以下步骤：步骤S1：得到中医知识学习模型；步骤S2：基于多头自注意力机制的LSTM模型生成对应的中药名序列；步骤S3：得到中药剂量生成模型；步骤S4：将所述中药名序列和所述特征数据集合并作为所述中药剂量生成模型的输入，依次生成每味中药推荐的剂量，最终生成完整的中药处方。本发明使用两段式迁移学习算法，以自建中医语料库为基础，训练中医领域的中医知识学习模型，使用中医临床罕见病例对中医知识学习模型进行修正。本方法模拟了中医医生的学习过程，其生成的中药处方也将更加契合患者的病情，充分利用了医生在临床诊疗过程中产生的经验性知识。

公开(公告)号：CN113255321A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110648901.1

申请日：2021-06-10

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海涛 ,  许浩 ,  刘智 ,  周丹 ,  孙婉琪 ,  马雪环

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明公开了一种基于文章实体词依赖关系的金融领域篇章级事件抽取方法，设计了一种结构化依赖自注意力机制模块，该模块将文章中的实体词依赖关系作为事件抽取深度学习模型的一种输入数据，与词级、语句级的语言特征结合以提升深度学习模型在进行金融事件抽取时的对事件触发词和事件论元的预测精度。此外，本发明在中文金融事件抽取任务中，首次提出8种不同类型的实体关系，用于统一化表示文章中的实体依赖关系。本发明同时构建了一套金融领域的层次事件关系，用于模型区分相似的事件类型。本发明从系统输入到系统输出，逻辑结构清晰，层次分明，系统实现细节详尽，实现了一种端到端的系统闭合工作方式，极易落地和大规模应用。