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公开(公告)号：CN118964532A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411445923.8
申请日：2024-10-16
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例公开了一种自动分级方法、装置及计算机可读存储介质，可以提高分级结果的准确性。本申请实施例方法包括：构建政策法规本体库和典型案例本体库；将政策法规本体和典型案例本体中的关键字输入预先训练好的词向量模型，得到多个分级关键字向量；获取分级查询信息；将分级查询信息输入词向量模型，得到对应的分级查询向量，其中，分级查询信息中的每一个输入词对应一个分级查询向量；根据分级查询向量和分级关键字向量确定分级查询向量对应的关键字集合，关键字集合包括至少一个关键字；将关键字集合输入推理机进行关于政策法规本体库或典型案例本体库的前向规则推理查询，得到推理机输出的分级结果。
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公开(公告)号：CN116150405A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310416643.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多场景的异构数据处理方法，包括：从不同场景下的第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的邻居子图中提取图结构信息，获取文本实体的结构拓扑特征；从第一知识图谱和第二知识图谱的各三元组中获取连接各个文本实体的实体关系的关系特征；融合第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的结构拓扑特征和连接对应文本实体的实体关系的关系特征，得到各个文本实体的第一实体表示；基于第一知识图谱中任一文本实体的第一实体表示与第二知识图谱中任一文本实体的第一实体表示之间的相似度，构建第一实体对齐概率矩阵；基于第一实体对齐概率矩阵，确定第一知识图谱和第二知识图谱的对齐实体对。本发明提升了异构数据融合的准确性。
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公开(公告)号：CN118964532B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411445923.8
申请日：2024-10-16
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例公开了一种自动分级方法、装置及计算机可读存储介质，可以提高分级结果的准确性。本申请实施例方法包括：构建政策法规本体库和典型案例本体库；将政策法规本体和典型案例本体中的关键字输入预先训练好的词向量模型，得到多个分级关键字向量；获取分级查询信息；将分级查询信息输入词向量模型，得到对应的分级查询向量，其中，分级查询信息中的每一个输入词对应一个分级查询向量；根据分级查询向量和分级关键字向量确定分级查询向量对应的关键字集合，关键字集合包括至少一个关键字；将关键字集合输入推理机进行关于政策法规本体库或典型案例本体库的前向规则推理查询，得到推理机输出的分级结果。
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公开(公告)号：CN116150405B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310416643.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多场景的异构数据处理方法，包括：从不同场景下的第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的邻居子图中提取图结构信息，获取文本实体的结构拓扑特征；从第一知识图谱和第二知识图谱的各三元组中获取连接各个文本实体的实体关系的关系特征；融合第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的结构拓扑特征和连接对应文本实体的实体关系的关系特征，得到各个文本实体的第一实体表示；基于第一知识图谱中任一文本实体的第一实体表示与第二知识图谱中任一文本实体的第一实体表示之间的相似度，构建第一实体对齐概率矩阵；基于第一实体对齐概率矩阵，确定第一知识图谱和第二知识图谱的对齐实体对。本发明提升了异构数据融合的准确性。
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公开(公告)号：CN115238065B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211154292.5
申请日：2022-09-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的公文智能推荐方法，所述方法包括：确定目标公文文本的公文类型以及各公文子数据库对应的公文类型；确定各公文子数据库对应的联邦学习架构；将所述联邦学习架构由联邦学习聚合服务器广播给所述各公文子数据库；进行联邦学习训练后输出所述目标公文文本对应的公文推荐结果。本发明提供的公文智能推荐方法，采用联邦学习的架构训练得到公文推荐模型，克服了各公文子数据库数据不互通导致的训练语料缺失的问题；同时基于各公文子数据库语料数据的特点，使得公文推荐模型对公文文本共通的语法结构特征和各类公文文本各自的特定语法结构特征均兼顾了学习，进而使得公文推荐模型的推荐结果准确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996439A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210913444.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种文本搜索方法及装置，属于数据检索技术领域，通过分词处理得到较为全面的分词文本集；根据预设语料库的标准向量，将待检索文本的分词文本集进行向量转换和编码，得到分词文本集的向量；获取与最高余弦相似度向量对应的待检测文本地址，从而根据待检测文本的地址，获取目标文本。其中，无需限定连续重复字符，无论词语置换或者字段调整，在全面分词后，均可以得到较为全面的分词，余弦相似度根据向量坐标计算，在获取到全面分词后，在进行向量转换和编码时，以固定的预设语料库的标准向量为基准，转换编码得到的向量更加准确，在向量确定后，对应的余弦相似度为唯一，计算过程简单、方便且准确，提升了相似性计算的准确性。
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公开(公告)号：CN118863094A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900235.X
申请日：2024-07-05
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/40
Abstract: 本说明书实施例提供了一种人工智能标注平台、方法、装置及存储介质，其中，平台包括：用户界面层，提供用户进行数据标注操作的接口；应用层，用于控制并实现标注任务流程、用户管理、权限控制、任务分配的核心业务逻辑，并通过API网关作为前端和后端之间的接口，处理请求路由、负载均衡和安全认证；数据处理层，在应用层的控制下，对上传的数据进行格式化、清洗和标准化处理，应用机器学习模型对处理后的数据进行自动预标注；数据存储层，通过数据库存储用户信息、数据标注结果以及任务状态这些结构化数据；后台服务层，用于管理标注任务的工作流程，进行标注数据的多级审核和质量检验；安全与合规性层，实现用户身份验证和权限控制。
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公开(公告)号：CN116015664A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211538654.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , G06F21/64 , G06F16/27 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种支持电子卷宗溯源和安全共享的数据上链方法及系统，该方法通过定义电子卷宗的协同流转业务流程，并对电子卷宗在协同流转业务流程中的处理操作进行拆分，按照电子卷宗安全共享和追踪溯源需要提取出必要的处理操作，设置各处理操作所对应上链数据的上链规则，本发明定义的上链规则能在最小化上链数据的前提下，既保障电子卷宗流转过程中的数据安全，又保障数据处理效能和存储效能。本发明采用区块链技术，通过不同协同节点关键数据选择性上链方法，采用链上链下相结合的存储方式，一方面能够保证在电子卷宗协同流转过程中识别、跟踪和防止数据篡改，另一方面保障了数据存储和处理效能，有效兼顾存储效能、处理效能和安全性。
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公开(公告)号：CN112597285B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202011454372.3
申请日：2020-12-10
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的人机交互的方法及系统，所述方法包括：对样本知识进行分类，构建分领域知识数据的聚类；对聚类后的知识数据，采用TransE算法将分类领域库中的知识以三元组的形式，构建有向知识图谱；通过将串行的处理方式改成网络并行处理，同时提取主题分类和融合历史会话信息，借助知识图谱中的概率知识，筛选用户真实意图进行判断，从而提高了人机交互信息的查询效率。
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公开(公告)号：CN115243215B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211154291.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于物联网的数据融合系统，所述系统包括网关和多个传感器，在每个簇内选择一个传感器作为簇头节点，其余传感器作为簇内节点；簇内节点负责监测收集数据，并将数据发送给簇头节点；运用指数衰减函数度量各个传感器节点测量值的支持度，在时间和空间维度上，实现各个传感器的测量数据的一致性和可靠性融合。
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