公开(公告)号：CN110752605A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201911040179.2

申请日：2019-10-29

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 ,  清华大学

Inventor： 王罡 ,  侯磊 ,  杨超 ,  张靖 ,  苏琨 ,  夏天 ,  张正文 ,  姚大伟

IPC: H02J3/06

Abstract: 本发明涉及一种基于广义逆法的电热耦合综合能源系统最优潮流计算方法，属于电力/综合能源系统运行调控技术领域。该方法首先建立了区域电热耦合综合能源系统的稳态模型，然后基于广义逆矩阵理论，建立了区域综合能源系统的多目标最优潮流模型，多目标包括能源使用成本最小化和配电系统网络损耗最小化，并基于牛顿拉夫逊法迭代进行求解，电力系统与热力系统之间的信息传递通过耦合设备运行功率折算实现。本发明提出的方法可以准确地反映区域综合能源系统的运行状况，具有良好的数值稳定性和收敛性，优化过程是一个可行解的趋优过程，每一步都可以得到一个更优的可行解，计算可以根据实际情况随时停止，适用于实时系统优化调度应用。

公开(公告)号：CN110399478A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201810354364.8

申请日：2018-04-19

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  张斌 ,  侯磊 ,  肖玏 ,  张鹏

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明实施例提供事件发现方法和装置。其中，方法包括：根据全部词类，获取当前时间段的每一新闻文档的表示向量；根据聚类算法，对当前时间段的新闻文档的表示向量进行聚类，将属于同一聚类的表示向量所对应的新闻文档构成报道同一事件的新闻文档集合；对于每一事件，若根据该事件与全部已确定的事件之间的第一相似度，获知该事件与任一已确定的事件相同，则将报道该事件的新闻文档集合，与报道该已确定的事件的新闻文档集合进行合并。装置包括：文档表示模块、事件获取模块和事件合并模块。本发明实施例提供的事件发现方法和装置，有效降低了文档表示的维度，并缓解了语义稀疏问题，能提高事件发现的效率和准确性。

公开(公告)号：CN102135905A

公开(公告)日：2011-07-27

申请号：CN201110064824.1

申请日：2011-03-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  张啸 ,  王志春 ,  侯磊 ,  李虎 ,  唐杰

IPC: G06F9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于用户定制的本体匹配系统，涉及语义万维网技术领域，包括：本体模块，包括原子组件本体操作接口子模块和本体API子模块；原子组件模块，用于通过原子组件本体操作接口子模块调用本体API子模块的本体API实现原子组件；用户接口模块，用于接收用户上传的待匹配本体和自行实现的原子组件；匹配执行模块，用于根据待匹配本体生成匹配任务描述文件，并根据匹配任务描述文件选择原子组件或自行实现的原子组件来执行匹配任务，生成匹配结果。本发明使用户能够根据匹配本体的特征，对这些原子组件进行定制和组装来设计自己需要的本体匹配流程，生成合适的匹配任务并得到精确地匹配结果。

公开(公告)号：CN119670883A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411635486.6

申请日：2024-11-15

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  辛馨 ,  刘金鑫 ,  姚子俊 ,  李智诚 ,  侯磊

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/022 ,  G06F16/2453 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明提供一种基于原子知识算子的大语言模型异构知识推理方法及装置，其中的方法包括：基于原始待解答问题，构建原子推理树；其中，原子推理树包括父节点和叶节点，父节点中的根节点为原始待解答问题，父节点中的非根节点为由原始待解答问题分解得到的不同层级子问题，叶节点为由原始待解答问题分解得到的原子问题，每一叶节点对应一个原子知识算子，原子知识算子包括搜索算子、关系算子以及过滤算子；对于叶节点，基于大语言模型和原子知识算子，根据检索‑知识对原子问题进行推理；对于父节点，基于大语言模型，根据子节点推理答案、兄弟节点推理答案或检索‑知识对子问题进行推理；对原子推理树从叶节点到根节点自下而上进行推理，得到原始待解答问题的推理结果；其中，检索‑知识通过从多种异构知识源执行动态知识检索得到。该方法通过将原始待解答问题分解到原子级别的细粒度，并使原子推理树中的叶节点对应一个原子知识算子，实现了更精确的推理结果，与此同时，通过在每个子问题和原子问题节点允许从多种异构知识源动态检索知识，能够灵活应对不同类型的查询，提供了更丰富、准确和互补的信息，增强了算法的整体推理能力。

公开(公告)号：CN119647586A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411522546.3

申请日：2024-10-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  齐韵嘉 ,  彭皓 ,  王晓智 ,  许斌 ,  侯磊

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种大语言模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。其中，大语言模型的训练方法，包括：获取指令响应数据对；其中，指令响应数据对由指令和利用大语言模型根据指令生成的响应组成，响应包括预设领域的文本；从指令响应数据对包含的响应中，提取响应包含的约束信息；根据响应、响应包含的约束信息以及响应对应的指令，生成训练数据集；利用训练数据集，对预训练的大语言模型进行继续训练，得到目标大语言模型，以利用目标大语言模型根据指令，生成响应。本发明可以高效地训练得到可准确执行具有复杂约束的指令的大语言模型，进而有效提升计算资源的利用率。

公开(公告)号：CN114036956B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202111371152.9

申请日：2021-11-18

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  朱洪银 ,  彭皓 ,  侯磊 ,  唐杰 ,  许斌

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明提供一种旅游知识语义分析方法及装置。其中，该方法包括：获取待理解旅游知识文本；将所述待理解旅游知识文本输入至基于异构旅游知识的预训练语言模型中，得到所述预训练语言模型输出的语义理解结果；其中，所述预训练语言模型是以预设的非结构化文本、半结构化文本和满足结构条件的预设知识三元组文本为训练样本，并基于相应的无监督训练任务将所述训练样本统一建模到相同的上下文表示空间中得到的。本发明提供的旅游知识语义分析方法，能够通过利用多种格式文本训练得到的基于异构旅游知识的预训练语言模型对不同粒度的旅游知识文本进行分析，以提高旅游知识文本语义理解的准确度和鲁棒性，从而提升用户的使用体验。

公开(公告)号：CN113268606B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202110586725.3

申请日：2021-05-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  张鹏 ,  刘丁枭 ,  孙梦阳 ,  侯磊 ,  唐杰 ,  许斌

IPC: G06N5/022 ,  G06F18/25 ,  G06F16/36 ,  G06F16/28 ,  G06F16/23

Abstract: 本发明提供一种知识图谱构建方法和装置，方法包括获取原始数据和大规模知识图谱；对所述原始数据进行知识建模，得到知识建模结果；基于所述知识建模结果和所述大规模知识图谱，生成概念层数据；对所述原始数据进行知识获取，其中包括实体抽取、实体分类以及第一实体属性抽取，得到实体、实体类别以及实体属性；将所述实体作为关键词输入所述大规模知识图谱，获取所述实体的实体相关信息；将所述实体、所述实体类别、所述实体属性、所述实体相关信息进行融合，得到完整的实体层数据；基于所述概念层数据与所述实体层数据建构新的知识图谱。本发明通过上述方法实现对知识图谱构建，同时也能够利用上述步骤实现对知识图谱使用过程中的更新。

公开(公告)号：CN118427292A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410531939.4

申请日：2024-04-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 许斌 ,  齐韵嘉 ,  彭皓 ,  王晓智 ,  李涓子 ,  侯磊

IPC: G06F16/31 ,  G06N20/00 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种针对信息抽取任务的大语言模型对齐方法及系统，该方法包括：确定信息抽取指导调整数据集；信息抽取指导调整数据集包括多样化的输入和答案输出；多样化的输入基于预设信息抽取数据在信息抽取任务上对齐大语言模型；答案输出与多样化的输入的格式要求对应；基于信息抽取指导调整数据集和预设通用对齐语料库对预设大语言模型进行监督微调训练，得到监督微调大语言模型。本发明为信息抽取任务确定了高质量的对齐数据，并基于对齐数据对预设大语言模型进行监督微调训练，使监督微调大语言模型在信息抽取任务上具有较好的泛化能力，且不影响大语言模型的通用性能。

公开(公告)号：CN112527977B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202011241251.0

申请日：2020-11-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  王禹权 ,  于济凡 ,  陈凯源 ,  孙凯 ,  侯磊 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌 ,  孙茂松

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明实施例提供一种概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据预设的词表对待提取文本进行术语抽取，获取第一候选概念列表，并根据预设的知识图谱对待提取文本进行实体链接，获取第二候选概念列表；对第一候选概念列表和第二候选概念列表中的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取待提取文本的概念抽取结果；其中，待提取文本为非结构化文本。本发明实施例提供的概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，通过对待提取文本进行术语抽取和实体链接获取的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取概念抽取结果，能在标注数据较少甚至没有标注数据的情况下，从非结构化文本中更高效、准确等抽取出概念。

公开(公告)号：CN117634617B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410102332.4

申请日：2024-01-25

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  姚子俊 ,  曹书林 ,  侯磊

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明涉及计算机领域，提供一种知识密集型推理问答方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：确定推理目标问题所需的步骤集合，步骤集合包括对应各步骤的知识操作原语；针对步骤集合中的各步骤，顺序进行原语执行，在此过程中，基于任一步骤对应的知识操作原语的各种执行方式、以及各种执行方式在数据管理器中关联的知识，确定该步骤对应的知识操作原语的目标执行方式，并基于目标执行方式、以及目标执行方式在数据管理器中关联的知识，执行该步骤对应的知识操作原语；基于步骤集合中步骤进行原语执行的结果，确定目标问题对应的答案。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，将符号逻辑与神经计算进行结合，确保问答实现的可靠性。