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公开(公告)号:CN116089701A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211478596.7
申请日:2022-11-17
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种个性化推荐方法及装置,具体涉及互联网技术领域。本申请具体包括:先从目标对象文本浏览记录中提取关键词,并将关键词作为第一关键词,再确定第一关键词在预设语义树中对应的节点位置,其中,预设语义树由若干个节点和各个节点之间的链接组成,一个节点对应着一个词语,各个节点之间的链接标识着词语间的关系,接着根据第一关键词对应的节点位置和预设语义树选取至少一个第二关键词,最后根据至少一个第二关键词向目标对象推荐文本,这样,将关键词进行语义拓展,并根据原关键词以及语义拓展后得到的词语对用户进行个性化推荐,进而,推荐的内容更容易满足用户偏好,提高了用户对个性化推荐的满意度。
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公开(公告)号:CN119942104A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411853196.9
申请日:2024-12-16
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Inventor: 闫华光 , 刘识 , 陈振宇 , 黄晓光 , 郭庆 , 薛濛 , 杜建光 , 李杏 , 廖小琦 , 李继伟 , 沈潋 , 朱天佑 , 杨诗语 , 朱彤 , 冯珺 , 沈潇军 , 赵帅 , 彭梁英 , 潘司晨
Abstract: 本发明实施例提供电力设备图像的增广方法、系统和计算机可读存储介质,属于电力设备图像处理领域。所述增广方法包括:获取关于电力设备的图像;对所述图像进行分割,以将所述图像中的主体目标物从背景中分离出来;获取经过分割后的图像,并将分割后的图像进行编码处理;将经过编码处理的所述图像输入到Stable Diffusion模块中,以得到完整有序清晰的电力设备图像;对所述电力设备图像进行身份特征提取;对所述电力设备图像进行细节特征提取,以提高所述电力设备图像的质量和分辨率;将所述电力设备图像和原始图像的剩余部分融合,以得到完整的关于电力设备的清晰的图像。该增广方法可以针对电力业务场景实现样本增广。
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公开(公告)号:CN119888272A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411622645.9
申请日:2024-11-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/74 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统,包括:获取电力图像数据集中每个电力图像的序列化嵌入式向量;将每个所述电力图像的序列化嵌入式向量输入稀疏注意力机制的Transformer模型,得到每个所述电力图像的融合特征向量;基于每个所述电力图像的融合特征向量,计算每两个电力图像之间的相似度;根据所述每两个电力图像之间的相似度,确定所述电力图像数据集的冗余图像并进行处理;通过稀疏注意力机制的Transformer模型提取电力图像的融合特征向量,能够保留电力图像中的重要信息,去除干扰性元素,进而通过融合特征向量计算电力图像之间的相似度,实现了对图像冗余问题的自动化处理。
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公开(公告)号:CN117609460A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311615794.8
申请日:2023-11-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F18/22 , G06F40/35
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,具体提供了一种基于关键词语义分解的智能问答方法及装置,包括:将用户问句输入至预先训练的关键词抽取模型,得到预先训练的关键词抽取模型输出的关键词;在文本信息索引库中获取关键词对应的召回答案;将关键词及其对应的各召回答案分别组成问答对并作为预先训练的相似度识别模型的输入,得到预先训练的相似度识别模型输出的关键词与其对应的各召回答案之间的相似度,选取相似度大于预设值的召回答案作为关键词的答案;将用户问句和关键词的答案作为自动总结分析模型的输入,得到自动总结分析模型输出的用户问句回答结果。本发明提供的技术方案,能够使用户的问句可以实现问句关键词语义切分,同时保证召回效果。
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公开(公告)号:CN113536013B
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202110618244.6
申请日:2021-06-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/583 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统,包括:获取数据库中所有图片和待检索的文本标题;将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型,得到所述图片对应的文本标题,并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片;采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片;其中,所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练,并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练,得到了实体之间的关系,并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化,提高了检索的效率。
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公开(公告)号:CN117421412A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311498699.4
申请日:2023-11-10
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种搜索场景下用户动态特征捕获与标签生成方法及系统,包括:基于预先设定的标签按照设定比例获取用户的搜索问句构建样本集;基于所述样本集结合预先构建的用户特征相似度判断模型进行计算,得到所述搜索问句的相似度;基于所述搜索问句的相似度结合预先设定的阈值进行判定和流式聚类,得到新的标签;其中,所述用户特征相似度判断模型是以搜索问句的相似度为输出,基于所述样本集结合双塔模式训练得到的;本发明采用用户特征相似度模型可以有效解决搜索场景下用户搜索内容的复杂性、多样性和模糊性的问题,还解决了用户特征难以捕获的问题;本发明挺贵流式聚类提取新的标签,可以让标签更详细,减少计算的复杂度。
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公开(公告)号:CN115544273A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211324149.6
申请日:2022-10-27
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种实体关系抽取方法、装置、设备及存储介质。通过将句子样本集输入初始实体关系抽取模型得到至少一个第一实体关系集群,以及第一实体关系集群所包含的句子样本的伪标签;根据具有伪标签的句子样本更新句子样本集,将更新后的句子样本集输入初始实体关系抽取模型得到至少一个第二实体关系集群,以及第二实体关系集群所包含的句子样本的预测标签;根据句子样本对应的伪标签和预测标签计算损失函数值,并基于损失函数值对初始实体关系抽取模型中的网络参数进行迭代调整,得到目标实体关系抽取模型,能够实现无需人工标记的实体关系抽取方法。
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公开(公告)号:CN114048226A
公开(公告)日:2022-02-15
申请号:CN202111340361.7
申请日:2021-11-12
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种数据查询方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:接收客户端传输的数据查询信息,并提取所述数据查询信息中的自然语言信息;根据所述自然语言信息生成结构化查询语句;确定所述结构化查询语句确定数据查询结果并反馈所述数据查询结果到所述客户端。本发明实施例,通过接收客户端传输的数据查询信息,并提取数据查询信息中的自然语言信息,根据自然语言信息生成结构化查询语句,实现了数据的快速查询,降低数据库查询难度,增强数据查询高效率,一定程度上提升了用户查询体验。
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公开(公告)号:CN113609158A
公开(公告)日:2021-11-05
申请号:CN202110925265.2
申请日:2021-08-12
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/2452
Abstract: 本申请实施例公开了一种SQL语句的生成方法、装置、设备及介质。其中,该方法包括:确定用户输入的自然语言文本对应的特征数据;对自然语言文本、列名和表格内容进行编码,得到编码向量;基于编码向量确定用于生成目标SQL语句的各个组件;基于各个组件填充对应的语义槽,并生成目标SQL语句。本申请实施例提供的技术方案,可以提升将自然语言文本转为SQL语句的准确度。
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公开(公告)号:CN119226529A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411288306.1
申请日:2024-09-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06F40/16 , G06F40/30 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种大模型与知识图谱融合方法、应用方法及系统,该方法通过对获取的知识图谱进行知识图谱嵌入生成知识图谱嵌入信息,进而基于知识图谱嵌入信息生成自然语言问句,并将该知识图谱嵌入信息以及自然语言问句输入实体关系学习模型,输出自然语言问句对应的实体表示以及关系表示,进而基于该自然语言问句、实体表示、关系表示提取自然语言问句对应的子图,进一句将子图转换为自然语言,再结合实体关系学习模型以及知识图谱嵌入信息融入大模型,生成目标推理模型,实现知识图谱与大模型的融合。使得模型能够抽取关键信息并进行深入理解与推理,增强了模型在处理复杂问题时的推理能力,进一步提高模型后续输出内容的清晰度和可解释性。
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