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公开(公告)号:CN109657226B
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN201811105566.5
申请日:2018-09-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/295 , G06F40/242 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种多联结注意力的阅读理解模型,包括:编码层,包括双层双向循环门控单元——DbBiGRU,其输入是多个离散的词向量,编码过后,每个词向量中包含上下文的信息;交互层,由三组DbBiGRU与注意力机制——Attention组成,通过多次交互,得到包含着问题信息的文章编码;预测层,包含着一个指针网络——PtrNet,经过编码与交互,得到了包含着问题信息的文章的一个表示,在此基础上,PtrNet预测出答案在文中的起始位置和终止位置。本公开解决了神经网络模型的复杂度过高及中文适应性问题。
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公开(公告)号:CN109325117B
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN201810970734.0
申请日:2018-08-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/9535 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多特征融合的微博中社会安全事件检测方法,包括获取微博文本数据后对获取到的微博文本进行预处理、提取微博文本中的社会安全事件特征词、基于语境的词语语义相关度计算方法计算社会安全事件特征词的相关度、构建社会安全事件侦测模型。本发明在对特征词进行相关度计算时,充分考虑了事件侦测过程中的领域性需求,利用大规模语料建立词语共现关系图实现特征词的相关度计算,在对事件进行识别的过程中,采用层次聚类和增量聚类相结合,充分考虑了事件随时间不断变化的过程,同时,采用特征词进行聚类,有效减小了特征维度,提升了模型的运行效率。
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公开(公告)号:CN114297404A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111637269.7
申请日:2021-12-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F40/295
Abstract: 本发明提供一种领域评审专家行为轨迹的知识图谱构建方法,采用自顶向下与自底向上相结合的方法完成构建。通过爬虫进行数据采集并预处理;定义领域本体,建立模式结构;利用自然语言处理技术进行知识抽取;针对同名专家的多类属性特征,提出基于地点一致性与时间重合性相结合的行为轨迹相似度匹配算法,结合编辑距离和余弦相似度确定消歧专家,实现知识融合;最后将知识存储在图数据库neo4j中,查找专家间建立的直接关系路径和间接关系路径,完成亲密度计算。本发明的方法同名专家消歧的F1值为93%,相比现有技术提高16%,解决了知识图谱中实体歧义问题。该知识图谱可有效表示专家行为轨迹及社会关系等,计算专家亲密度,为评审专家的遴选提供知识基础。
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公开(公告)号:CN109657226A
公开(公告)日:2019-04-19
申请号:CN201811105566.5
申请日:2018-09-20
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开提供了一种多联结注意力的阅读理解模型,包括:编码层,包括双层双向循环门控单元——DbBiGRU,其输入是多个离散的词向量,编码过后,每个词向量中包含上下文的信息;交互层,由三组DbBiGRU与注意力机制——Attention组成,通过多次交互,得到包含着问题信息的文章编码;预测层,包含着一个指针网络——PtrNet,经过编码与交互,得到了包含着问题信息的文章的一个表示,在此基础上,PtrNet预测出答案在文中的起始位置和终止位置。本公开解决了神经网络模型的复杂度过高及中文适应性问题。
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