-
公开(公告)号：CN115858723A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211037480.X
申请日：2022-08-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F18/22
摘要： 本发明涉及一种面向复杂知识库问答的查询图生成方法和系统。该方法包括：按照目的问题和历史问题之间的语义相似度，从历史案例中筛选出排名靠前的历史问题；将筛选出的历史问题对应的标准查询图中的关系组成案例候选关系集合；基于案例候选关系集合，采用检索式语义解析方法生成查询图；根据知识库查询语句的语法规则将查询图转换为可执行的查询语句，在知识库上执行查询从而得到目的问题的答案。本发明提出了一种利用历史案例显著减小推理过程中的检索空间的方法，对检索得到的候选关系进行预筛选，能够在对自然语言问题回答的性能影响处于可接受范围内的情况下显著提高问题回答的效率。
-
公开(公告)号：CN114048395B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202111305785.X
申请日：2021-11-05
申请人： 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F123/02 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种基于时间感知与关键信息抽取的用户转发预测方法和系统。该方法的步骤包括：根据用户与目标推文的原作者的全部历史发布内容的相关性，以及用户与原作者发布内容所关注的主题随时间迁移的特性，得到融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示；使用Topk‑Mask机制动态地抽取用户的朋友圈信息关键词，使用Tweet‑Mask机制学习用户的每条朋友圈推文的权重，并将两种机制输出的结果合并，得到用户的朋友圈特征表示；根据融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示，以及用户的朋友圈特征表示，预测用户是否会对目标推文进行转发。本发明能够有效提高用户转发预测的准确率。
-
公开(公告)号：CN114049234A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111305784.5
申请日：2021-11-05
申请人： 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F16/9536
摘要： 本发明涉及基于用户行为与社交关系的用户成长值打分方法和系统。该方法的步骤包括：根据用户原始数据学习不同时间级别的用户行为时序特征，并根据用户发表的内容的影响力得到内容影响力特征，通过将内容影响力特征与用户行为时序特征交互得到融合时序行为的用户特征；使用注意力机制学习用户的不同邻居用户的权值，进而得到用户的权值矩阵；将融合时序行为的用户特征和用户的权值矩阵输入图卷积神经网络，得到用户成长值。本发明解决了社交关系在用户特征学习中利用不充分的问题，提高了用户成长值打分的准确率。
-
公开(公告)号：CN114048395A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111305785.X
申请日：2021-11-05
申请人： 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于时间感知与关键信息抽取的用户转发预测方法和系统。该方法的步骤包括：根据用户与目标推文的原作者的全部历史发布内容的相关性，以及用户与原作者发布内容所关注的主题随时间迁移的特性，得到融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示；使用Topk‑Mask机制动态地抽取用户的朋友圈信息关键词，使用Tweet‑Mask机制学习用户的每条朋友圈推文的权重，并将两种机制输出的结果合并，得到用户的朋友圈特征表示；根据融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示，以及用户的朋友圈特征表示，预测用户是否会对目标推文进行转发。本发明能够有效提高用户转发预测的准确率。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.047 秒)
