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公开(公告)号:CN116976564A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202311044601.8
申请日:2023-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/087 , G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q40/12 , G06Q50/20 , G06Q50/18 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06N5/045
Abstract: 基于大模型的智能企业决策方法,属于大数据领域。解决了现有智能企业决策方法决策涉及解决的业务较少不全面、决策模型需要自行构建、运行和部署,导致构建过程复杂、耗时长、决策效率低的问题。本发明方法先收集各种业务需求问题所对应的数据集和决策模型,利用用于数据发现的大模型确定出业务最相关数据集及该业务最相关数据集的多个元特征;搜索与各元特征相关的决策模型,利用自动机器学习策略调优得到最优决策模型;利用最优决策模型对待预测的业务需求问题进行预测,输出与待预测的业务需求问题相关的各种类型的数据。本发明主要用于企业决策。
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公开(公告)号:CN115169327A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210897321.0
申请日:2022-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 基于自动机器学习技术的摘要生成系统及方法,具体涉及利用自动机器学习技术自动生成文本摘要的系统及方法,为解决摘要生成方法不能同时兼顾摘要的有效性和时效性,也不能针对文本的各种特征属性自动选择效果好的摘要方法,导致摘要内容好坏不定的问题,系统依次包括获取模块、生成模块、输出模块;生成模块依次包括分句模块、清洗模块、词嵌入模块、句子嵌入模块、摘要句评定模块。方法先获取文本集及对应的摘要;建立自动机器学习模型,将文本集输入自动机器学习模型内利用自动机器学习技术进行训练,输出所述每个文本的摘要,得到训练好的模型;将待生成摘要的文本输入训练好的自动机器学习模型内,输出所述文本的摘要。属于摘要生成领域。
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