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公开(公告)号：CN116701097A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210234471.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F11/30 , G06F11/32 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/086 , G06N3/04 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例提供了一种监控指标降维方法及装置、计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取监控的多个指标数据；对所述多个指标数据进行构建画像处理，得到多个故障指标画像；通过预设神经网络分类模型，对所述多个故障指标画像进行分类处理，得到分类结果；所述预设神经网络分类模型是用于对故障指标画像进行分类；对所述分类结果进行降维处理，确定最终监控的指标数据；根据所述最终监控的指标数据，对其进行监控处理，确定告警信息。上述方案中对多个指标数据建立故障指标画像，再进行分类处理和降维处理，确定最终的指标数据，进行监控告警，保留了有效的监控指标，从而能够准确的进行告警，适用性强。
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公开(公告)号：CN119940516A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510006851.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种实体关系抽取方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及实体关系抽取技术领域，实体关系抽取方法包括：对目标文本进行向量编码，基于生成的编码向量确定目标文本中的实体对应的实体位置和实体类型；将实体类型映射为预设实数向量；基于编码向量、预设实数向量和实体位置构建标签嵌入矩阵；将标签嵌入矩阵和编码向量输入到关系抽取模型，得到关系抽取模型输出的实体关系抽取结果。由于本申请是在实体关系抽取时，将实体类型映射为预设实数向量，并构建标签嵌入矩阵用于实体关系抽取，相对于现有的仅关注实体和关系的内在联系进行关系抽取的方式，本申请上述方式能够捕捉实体类型与实体关系之间的联系，提高实体关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN119848234A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510025891.4
申请日：2025-01-07
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/334 , G06F16/3329 , G06F16/31 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种大模型检索增强生成方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及问答大模型技术领域，所述的方法包括：对用户输入的问题进行向量化，根据向量化后的问题在预设向量数据库中进行检索，获得满足预设条件的结果集；根据提示工程模板将向量化后的问题和结果集组合为上下文信息，并输入至大语言模型中进行处理，生成问题答案。本申请通过根据向量化后的问题在向量数据库中的索引树进行检索，然后大模型根据结果集和问题生成答案，有效在不同层次上整合长篇文档中的信息，覆盖不同的抽象层次，能够在不同层面上理解和回答问题，有效提升了处理复杂询问的能力。
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公开(公告)号：CN116090540A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211693995.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/74
Abstract: 本申请公开了一种网络模型压缩方法、装置、设备和可读存储介质，该方法包括：获取待压缩的网络模型中每个卷积层的权重；在N个网络模型中，分别对第n个网络模型第n层目标卷积层进行预设模型压缩处理，生成N个第一候选网络模型；获取网络模型对预设图像数据的第一识别数据与每个第一候选压缩模型对预设图像数据的第二识别数据之间的余弦相似度信息；根据余弦相似度信息，确定目标压缩网络模型。根据本申请实施例，能够在不需要对原始训练数据进行微调的情况下，对由大量卷积神经网络组成的视觉算法模型进行压缩，并且精度损失非常小。
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