公开(公告)号：CN118861842B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411346062.8

申请日：2024-09-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王子康 ,  李林静 ,  曾大军

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开关于社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置，该方法包括：获取账号特征样本，其中，账号特征样本为文本形式的特征样本；将账号特征样本输入账号识别模型，获得将账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率；基于目标概率和真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据损失函数的值调整账号识别模型的参数，以对账号识别模型进行训练。这样，由于本公开在进行社交机器人账号识别时，所依据的特征类型更丰富、特征内容更全面、特征数量更多，因此可以保证针对账号的身份作出全面的判断，可以减少误识别现象的出现，进而可以提高社交机器人账号的识别准确性。

公开(公告)号：CN118798333A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411273821.2

申请日：2024-09-12

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王子康 ,  李林静 ,  曾大军

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/042

Abstract: 本公开涉及一种基于知识超图的解耦表示学习方法及装置。所述解耦表示学习方法包括：对知识超图中的实体、关系、属性和值的表示向量进行随机初始化，其中，实体的表示向量包括多个子表示向量，所述多个子表示向量的数量基于实体所具有的语义的数量而确定，并且关系、属性和值的表示向量的维度与实体的子表示向量的维度相同；基于从每个实体的邻居实体传递的信息，对每个实体所包括的多个子表示向量进行更新；利用知识超图补全任务训练模型，基于更新的实体和关系的向量表示，确定超边中缺失的实体。通过采用本公开，能够处理结构复杂的知识超图、建模实体多方面语义，通过对实体的不同语义进行解耦，学习实体和关系的高质量向量表示。

公开(公告)号：CN118861842A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411346062.8

申请日：2024-09-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王子康 ,  李林静 ,  曾大军

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开关于社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置，该方法包括：获取账号特征样本，其中，账号特征样本为文本形式的特征样本；将账号特征样本输入账号识别模型，获得将账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率；基于目标概率和真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据损失函数的值调整账号识别模型的参数，以对账号识别模型进行训练。这样，由于本公开在进行社交机器人账号识别时，所依据的特征类型更丰富、特征内容更全面、特征数量更多，因此可以保证针对账号的身份作出全面的判断，可以减少误识别现象的出现，进而可以提高社交机器人账号的识别准确性。

公开(公告)号：CN115658910A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211074171.X

申请日：2022-09-02

Applicant: 中国科学院自动化研究所 ,  天津中科智能识别有限公司

Inventor： 王子康 ,  李林静 ,  薛文芳 ,  曾大军

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/332 ,  G06F16/335 ,  G06N5/02 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种知识问答方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于原始知识图谱构建抽象知识图谱，抽象知识图谱由抽象头实体、抽象尾实体以及抽象头实体与抽象尾实体之间的关联关系构成；获取待查询语句，待查询语句由预设头实体以及目标关联关系构成，目标关联关系表示预设头实体与待确定的目标尾实体之间的关联关系；基于待查询语句和抽象知识图谱确定至少一条满足目标关联关系的实体关系链；基于原始知识图谱以及至少一条实体关系链确定出至少一个备选尾实体，并基于至少一个备选尾实体确定待查询语句对应的目标尾实体，解决了现有技术中知识问答效率过低的缺陷。