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公开(公告)号:CN118586631A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410659007.8
申请日:2024-05-27
申请人: 越智丰安全科技(南京)有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06K17/00 , H04L67/12 , G06F16/38 , G06F16/383 , G06F16/387
摘要: 本发明提供一种应用于智慧消防的设备管理方法及系统,其中方法包括:对设备上传至平台的数据进行初次分析,依据初次分析的分析结果,调取对应的分析库和二次数据处理分析规则;依据调取的二次数据处理分析规则对数据进行二次处理分析,并采用分析库对二次处理分析结果进行解译,得到设备的监测结果。本发明的应用于智慧消防的设备管理方法,实现对接入平台的设备的状态的准确分析,进而保证接入平台的智慧消防设备的状态的稳定。
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公开(公告)号:CN118586550A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410703403.6
申请日:2024-06-03
申请人: 浙江辉驿网络科技有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/12 , G06F16/36 , G06F16/387 , G06N5/025
摘要: 本发明公开了一种酒店选址模型建立方法,其包括:步骤S1、收集若干选址人的选址决策经验数据;步骤S2、利用选址决策经验数据构建知识图谱;步骤S3、根据知识图谱的关联性选取可收集的时空数据,时空数据用于后续模型的训练;步骤S4、将收集到的时空数据形成一个三维张量X;步骤S5、利用三维张量X生成训练集,通过训练集训练智慧城市生成型预训练变换模型;步骤S6、训练后的智慧城市生成型预训练变换模型形成酒店选址模型。本发明还提供一种基于上述模型的酒店选址系统和方法。与现有技术相比,本发明的有益效果在于:其能够依据知识图谱所形成的专家经验进行高效决策,且决策路径可见,有效解决酒店选址场景中已标注时空数据缺乏的问题。
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公开(公告)号:CN117807176B
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202311845980.0
申请日:2023-12-29
申请人: 中国地质调查局油气资源调查中心
IPC分类号: G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/387
摘要: 本发明涉及数据检索技术领域,具体涉及一种基于二维网格化的知识库索引构建方法、装置及设备,包括以下步骤:提取知识文档的知识主题,并利用二维网格化方法对知识文档的知识主题进行坐标化抽象,得到以二维坐标为知识主题的检索索引的主题索引地图;在主题索引地图中,通过二维坐标与知识主题的对应关系,将每个知识主题的主题知识库链接到对应的二维坐标上,得到以二维坐标为主题知识库的检索索引的知识库索引地图。本发明构建知识库索引,对文档依据文档矢量索引进行筛选,快速确定答复检索要求所需的知识库文档,大大提高了知识库的检索准确性,检索针对性。
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公开(公告)号:CN118485073A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410652274.2
申请日:2024-05-24
申请人: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC分类号: G06F40/289 , G06F40/205 , G06F16/387 , G06Q50/26
摘要: 本说明书实施例公开了一种中文地址分词及解析方法,本说明书实施例的分词方法包括:获取待分词的中文地址文本序列;将中文地址文本序列输入分词模型,输出标签序列;其中,分词模型对中文地址文本序列中的字符逐个进行预测,得到每个字符所对应的标签;所述分词模型为基于Logistic‑CRF算法实现的深度神经网络模型。本说明书实施例的解析方法包括:利用上述中文地址分词方法,对待解析的中文地址文本序列进行分词,得到该中文地址文本序列的标签序列;基于标签序列中的每个标签子序列,将与该标签子序列对应的中文地址子序列与行政区划标准名称表匹配;输出中文地址文本序列所匹配的若干行政区划标准名称和最后一级行政区划级别对应的行政区划编码。
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公开(公告)号:CN118349565A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410012547.7
申请日:2024-01-03
申请人: 中国航空结算有限责任公司
IPC分类号: G06F16/245 , G06F16/2457 , G06F16/31 , G06F16/38 , G06F16/387 , G06Q50/40
摘要: 本申请实施例公开了一种历史客运票证数据处理方法、装置及电子设备和存储介质,通过不同的接收程序接收不同业务模块发送的历史客运票证数据后,除了建立并存储票证标识与指定字段的关联关系,还基于hbase表将不同业务模块发送的对应同一客运票证的历史客运票证数据通过票证标识相关联,后续查询数据时,只要提供业务模块的标识、查询字段和查询条件,即可查询到需要的数据,保证数据查询的灵活性。
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公开(公告)号:CN118333060A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410533177.1
申请日:2024-04-29
申请人: 携程计算机技术(上海)有限公司
IPC分类号: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F16/387 , G06F16/38 , G06F40/30 , G06Q50/14
摘要: 本发明提供了基于文本的旅游实体识别方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:建立地理类信息索引库以及包含地址信息的景点类信息索引库、酒店类信息索引库;对于待识别文本进行语义识别,获得地理类实体文本和机构类实体文本;将地理类实体文本在地理类信息索引库进行匹配,获得第一地理实体信息;对机构类实体文本进行分类,获得第一机构类实体文本和第二机构类实体,分别在景点类信息索引库和酒店类信息索引库中进行匹配,获得景点实体信息和酒店实体信息;仅将地址信息归属于第一地理实体信息的景点实体信息和/或酒店实体信息作为识别结果。本发明能够通过匹配实体地理位置上的关联与过滤,大大提升了文本实体识别的准确率。
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公开(公告)号:CN118296405A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410719381.2
申请日:2024-06-05
申请人: 深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/387 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种地址相似度计算方法、装置及存储介质,方法包括:利用BERT模型,从多字段地址数据中提取出语料特征,并转化为结构化标准地址的文本特征向量;根据不同字段在地址中的重要程度以及BERT模型训练中的特征表现,为各字段设定相应的权值,以便在相似度计算阶段综合考虑各部分的影响;根据文本特征向量利用余弦相似度方法计算中文文本以及其对应拼音的相似度,以双维度衡量地址间的相似性;基于中文文本以及其对应拼音的相似度,确定多字段文本的综合相似度,并设定阈值判断两个多字段文本是否相似;本发明方法不仅提升了在面对多字段地址匹配任务时的成功率,而且有效地解决了长文本中有效地址提取准确率低的问题。
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公开(公告)号:CN113434708B
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202110573656.2
申请日:2021-05-25
申请人: 北京百度网讯科技有限公司
发明人: 邹庆言
IPC分类号: G06F16/387 , G06F16/29 , G06F16/33
摘要: 本公开提供了地址信息检测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及数据处理领域,尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为:获取初始地址,并对所述初始地址进行分词处理,得到级别地址;对所述级别地址进行异常检测,得到所述初始地址的异常检测结果,以及对应的异常类型。本公开实施例可以提高地址信息的检测准确率。
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公开(公告)号:CN118193664A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410589210.2
申请日:2024-05-13
IPC分类号: G06F16/29 , G06F16/31 , G06F16/387 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种统一社会信用代码行政区划数据补全方法与系统,涉及自然语言处理领域,用以自动补全地址行政区划对应表的行政区划数据。本发明利用获取的中文地址要素解析数据训练实体名称划分标签模型,同时在本地或网络中查询用户输入的企业的企业地址,利用模型预测该企业地址的实体名称划分标签,进而对企业地址进行地址实体名称划分,在此基础上得到行政区划信息,最后利用县级之下的地址实体名称和行政区划信息补全目标地址行政区划对应表。本发明能够应对企业地址数据格式多样性和文本歧义性等复杂状态,高效解决了企业行政区划数据不完整的问题。
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公开(公告)号:CN118132771A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410250096.0
申请日:2024-03-05
申请人: 北京红山信息科技研究院有限公司
IPC分类号: G06F16/387 , G06F16/332 , G06F16/687 , G06F16/632 , G06F16/787 , G06F16/732 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/0464
摘要: 本申请涉及通信领域,公开了一种OTT位置信息的获取方法,包括以下步骤:S1、从OTT服务中收集数据;S2、对所述数据进行预处理以形成预处理数据;S3、对所述预处理数据执行自动化关键字发现;S4、基于自动化关键字发现的结果,对关键字进行评分和选择;S5、利用深度学习模型处理评分和选择后的关键字以识别位置信息;S6、将识别的位置信息转化为地理坐标。所述数据包括文本、音频或视频内容。所述预处理包括数据清洗、分词和向量化。本发明通过利用深度学习模型和自动化关键字发现技术,实现对OTT服务数据的自动处理和位置信息的自动识别。减少了人工处理的工作量和时间成本。
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