一种基于跨度边界表示的文本共指关系预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116757201A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310749529.2

    申请日:2023-06-21

    摘要: 本发明公开了一种基于跨度边界表示的文本共指关系预测方法及系统,该方法包括:将文本数据转化为文本的向量表示;计算文本的提及边界表示和共指边界表示;根据文本的提及边界表示确定文本的候选提及;根据文本的向量表示、共指边界表示和候选提及,确定文本的提及候选先行词;根据文本的候选提及和提及候选先行词,对文本进行图结构建模并进行迭代优化,并利用迭代优化后的图结构预测文本的共指关系。本发明基于跨度边界表示,不需要构建文本中提及词的跨度表示,减少了计算量和因动态构建跨度表示而消耗的内存、显存,设计了融合图结构的transformer模型,通过该模型对文本进行图结构建模和迭代优化,能有效预测文本的共指关系。

    一种基于时空信息的用户动态兴趣点推荐方法

    公开(公告)号:CN118568364A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410790705.1

    申请日:2024-06-19

    摘要: 本发明涉及兴趣点推荐技术,其公开了一种基于时空信息的用户动态兴趣点推荐方法,解决现有协同过滤方案存在的内容单一、静态化,以及基于深度学习的方案存在的数据稀疏性问题。该方法,基于目标用户当前时段的交互和其它用户在与当前时段属于相同时间段的交互,从空间和偏好两方面综合度量用户间的相似性,从而筛选出相似用户;然后,基于相似用户在该时段对目标用户历史交互的访问频次,构建静态的偏好列表;并基于相似用户各时间段的交互数据,建立状态转移模型,计算转移矩阵,在静态偏好列表的基础上利用转移矩阵计算出动态偏好,即推荐类别,最后以相似用户在该时间段的交互,基于推荐类别,为目标用户进行推荐。

    一种基于历史特征表示融合的时序知识图谱推理方法

    公开(公告)号:CN118821925A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411035366.2

    申请日:2024-07-31

    摘要: 本发明公开了一种基于历史特征表示融合的时序知识图谱推理方法,属于知识挖掘技术领域,包括:根据时序知识图谱,利用预训练的NER命名实体识别模型进行处理,并选择其中若干个时序子图作为历史时序知识图谱,进而计算得到历史周期性建模修正向量、实体嵌入向量和关系嵌入向量,最后利用局部窗口内的门控机制和多头注意力机制,根据历史周期性建模修正向量、实体嵌入向量和关系嵌入向量,计算得到估计概率分布,完成知识图谱推理。本发明通过时序知识图谱中的时序子图和其线图,能够优化计算效率,增强对复杂关系的处理能力,提高了知识图谱推理的灵活性和准确性因局部结构信息和全局背景信息利用不足而导致知识推理性能低。

    一种考虑续航受限的多无人机数据采集方法

    公开(公告)号:CN118741499A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410855086.X

    申请日:2024-06-28

    IPC分类号: H04W12/033 H04W4/38 H04W84/06

    摘要: 本发明公开了一种考虑续航受限的多无人机数据采集方法,属于无人机协同技术领域,包括以下步骤:通过中心服务器向传感器和无人机集群分发加密参数,并基于加密参数,通过传感器进行数据采集;将传感器采集的原始数据进行加密,将加密数据传输给飞经其通信范围的无人机,同步无人机状态,并根据回报函数计算回报率,基于最高回报率使无人机采取行动,进行数据采集;将无人机采集到的信息汇聚至中心服务器,并通过中心服务器进行数据解密,完成多无人机数据采集。本发明解决了现有多无人机安全数据采集方法虽然能够通过数据加密提升通信安全性,但是存在单一数据包被解密导致的数据泄露及通信不稳定导致的数据丢失的问题。