公开(公告)号：CN117521789A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202310243502.6

申请日：2023-03-14

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 郭大宇 ,  欧阳小叶 ,  贾月 ,  胡校成 ,  朱小伶 ,  王亚珅 ,  刘弋锋

IPC分类号： G06N5/01 ,  G06N5/02 ,  G06F16/36 ,  G06F40/211 ,  G06F40/35 ,  G06F16/332

摘要： 本发明提出了一种基于语义动态感知的可解释多跳食品知识图谱问答方法，包括：获取给定的问题，确定与问题对应的AMR语义图；将AMR语义图中的关键要素在预先配置的食品知识图谱中检索，以构建问题的关键要素所对应的三跳联通子图谱，对三跳联通子图谱进行剪枝处理，得到对应的答案子图；利用答案子图，生成候选答案集合；基于预设的答案选择算法，从候选集合中选择问题的最终答案；基于给定的问题与最终答案的对应关系，构建用于在食品知识图谱中提供可解释的路径的目标函数。本发明可将所有元素嵌入到统一的语义空间中，实现了在同一的语义空间中去衡量与给定查询最相关的答案实体，并通过多跳路径来实现可解释性。

公开(公告)号：CN115329769A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210784238.2

申请日：2022-07-05

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 欧阳小叶 ,  郭大宇 ,  王亚珅 ,  刘弋锋

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F40/242 ,  G06F40/216 ,  G06F40/211

摘要： 本申请公开了一种基于语义增强网络的平台企业网络舆论情感分析方法，包括：基于平台企业舆情相关文本和构建的平台企业舆论情感词典，形成平台企业舆论情感数据集；对所述平台企业舆论情感数据集中句子的词进行多级向量表示，以获得句子中单词的语义向量；对所述平台企业舆情相关文本进行句法分析，计算出句法分析树的概率值；基于平台企业舆论情感数据集的语义向量进行语义增强匹配，以获得语义增强的语义向量；基于语义增强的语义向量进行句子嵌入表示；基于句子嵌入表示的结果进行情感预设，以获得预测结果。本申请的方法利用深度学习技术实现快速高效的情感分析，针对网络财经文本的情绪分析，有助于了解公众的情绪状态，及时获取舆论和态度。

公开(公告)号：CN115688921A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202210766991.9

申请日：2022-07-01

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 王亚珅 ,  郭大宇 ,  欧阳小叶 ,  朱小伶 ,  张欢欢 ,  刘弋锋

IPC分类号： G06N5/04 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

摘要： 本发明公开了一种基于多轮生成策略的可解释性知识推理方法，包括：给定待进行查询的知识图谱，并利用TransE模型，生成知识图谱中各实体的实体向量以及各关系的关系向量；获取查询条件，并识别查询条件中的实体之间的关系；计算知识图谱中各实体的实体向量与查询实体集中的实体的相似度，以获取候选实体集；基于查询条件中的实体以及实体之间的关系按照多轮生成策略；计算候选实体集中的候选实体与逻辑查询向量的相似度，并取相似度高于预设阈值的实体。本申请的方案实现了对于复杂查询生成一阶逻辑规则，利用语义相似度度量给定查询与候选实体之间的相关性，生成答案实体集合。

公开(公告)号：CN115358394A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210800193.3

申请日：2022-07-08

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 王亚珅 ,  江逸楠 ,  郭大宇 ,  欧阳小叶 ,  朱小伶 ,  刘弋锋

IPC分类号： G06N5/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种融合层内和层间注意力的知识图谱关系预测方法，包括：利用TransE模型初始化目标知识图谱中各实体i对应的实体向量xi，以及实体之间的关系向量hr；将各实体向量以及关系向量作为多层RGCN的输入，以利用所述多层RGCN输出各实体的目标向量；采用如下方式预测实体i和实体j之间的关系：计算多层RGCN输出的实体i和实体j对应的目标向量hi与目标向量hj之间的差值；基于多层RGCN输出的关系向量hr，确定与所述差值，余弦相似度最高的关系向量hr所对应的关系r，作为预测结果。本发明实施例通过引入两个图注意力模块，来缓解传统的基于图神经网络的关系预测方法存在的过度平滑问题，解决了图神经网络在小样本关系预测领域的上述局限性。

公开(公告)号：CN115270765A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210768530.5

申请日：2022-07-01

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 王亚珅 ,  欧阳小叶 ,  郭大宇 ,  朱小伶 ,  张欢欢 ,  刘弋锋

IPC分类号： G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于句法依存和词汇语义相似度的关系抽取方法，包括：利用双向LSTM，生成所述句子中各词语的词向量；利用卷积神经网络CNN生成所述句子的句子级别的全局性语义向量；利用卷积神经网络CNN生成所述句子的实体级别的局部性语义向量；计算所述句子中的词与实体之间的语义相似度；基于词与实体之间的语义相似度确定词与实体之间的注意力向量；拼接所述全局性语义向量、局部性语义向量以及所述注意力向量，输入至带有SoftMax激活函数的前馈神经网络模型，以确定所述句子中任意两个实体之间的关系。本发明实施例利用句法依存和词汇相似度来增强注意机制、以消除对丰富标注训练数据的依赖，生成句子中两个实体之间的关系。