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公开(公告)号：CN110209814B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910435042.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法，首先从给定领域中提取出知识术语集并进行少量主题标注，然后通过向量化表示已标注知识术语的语义属性与拓扑特征构建训练样本集，并对二元分类器进行训练，从而得到主题特征分类模型，通过主题特征分类模型实现知识主题抽取。本发明可以实现从百科知识类网站高效且全面的抽取特定领域的知识主题。
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公开(公告)号：CN112818263B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110089688.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/954 , G06F16/951 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法，通过节点分类依次布局方法布局，生成含有课程数据沙盘场景的知识森林导航学习系统，突破了二维可视化技术在森林规模、布局和交互上存在的局限，采用知识主题分面树结合沙盘场景知识簇间场景构成多维度展示，实现多主题之间的认知关系以及主题之间的关联，易于交互；根据需要自适应地生成样式各异的分面树，使得生成的树简洁美观，极大地节省了存储空间，本发明实现了智能场景判别和课程判别方法，采用簇结构，在进入一个簇后，展示出这个簇内的所有知识主题以及知识主题间的认知关系，沙盘中知识主题数量大大减少，用户可能看到布局更加合理、清晰、易于交互的课程沙盘。
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公开(公告)号：CN110209814A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910435042.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法，首先从给定领域中提取出知识术语集并进行少量主题标注，然后通过向量化表示已标注知识术语的语义属性与拓扑特征构建训练样本集，并对二元分类器进行训练，从而得到主题特征分类模型，通过主题特征分类模型实现知识主题抽取。本发明可以实现从百科知识类网站高效且全面的抽取特定领域的知识主题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095361A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110249307.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。
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公开(公告)号：CN109815495B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910041002.8
申请日：2019-01-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种通过标签传播算法进行主题分面挖掘的方法：对于每个主题，把页面的简介部分的单词用词向量表示，形成一个矩阵，计算每两个主题简介部分矩阵之间的相似度作为主题之间的相似度；爬取每个主题对应的页面的目录部分的内容；对目录部分内容进行预处理，得到主题的初始分面集；把主题之间的相似度用一个相似矩阵P来表示；把主题的初始分面集用一个主题‑分面矩阵F0来表示；对两个矩阵迭代地进行乘法运算从而实现分面的传播；对于收敛之后的主题‑分面矩阵，对每个主题，选取矩阵中对应的分面作为最终分面集中的分面。本发明利用标签传播算法在领域主题之间传播分面，使得所有主题都可以被挖掘到较为完整的分面。
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公开(公告)号：CN109815495A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910041002.8
申请日：2019-01-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种通过标签传播算法进行主题分面挖掘的方法：对于每个主题，把页面的简介部分的单词用词向量表示，形成一个矩阵，计算每两个主题简介部分矩阵之间的相似度作为主题之间的相似度；爬取每个主题对应的页面的目录部分的内容；对目录部分内容进行预处理，得到主题的初始分面集；把主题之间的相似度用一个相似矩阵P来表示；把主题的初始分面集用一个主题-分面矩阵F0来表示；对两个矩阵迭代地进行乘法运算从而实现分面的传播；对于收敛之后的主题-分面矩阵，对每个主题，选取矩阵中对应的分面作为最终分面集中的分面。本发明利用标签传播算法在领域主题之间传播分面，使得所有主题都可以被挖掘到较为完整的分面。
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公开(公告)号：CN113095361B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110249307.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。
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公开(公告)号：CN112818263A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110089688.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/954 , G06F16/951 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法，通过节点分类依次布局方法布局，生成含有课程数据沙盘场景的知识森林导航学习系统，突破了二维可视化技术在森林规模、布局和交互上存在的局限，采用知识主题分面树结合沙盘场景知识簇间场景构成多维度展示，实现多主题之间的认知关系以及主题之间的关联，易于交互；根据需要自适应地生成样式各异的分面树，使得生成的树简洁美观，极大地节省了存储空间，本发明实现了智能场景判别和课程判别方法，采用簇结构，在进入一个簇后，展示出这个簇内的所有知识主题以及知识主题间的认知关系，沙盘中知识主题数量大大减少，用户可能看到布局更加合理、清晰、易于交互的课程沙盘。
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