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公开(公告)号：CN118170912A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410280050.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆中科云从科技有限公司
Abstract: 本发明属于智能知识图谱技术领域，尤其涉及一种大语言模型驱动的桥梁管养领域知识图谱表示学习方法。本方法建立在大语言模型的文本编码能力基础之上，结合图神经网络的图结构编码能力，融合本体中丰富的复杂语义信息、异质属性信息、描述文本信息以及图谱中的图结构信息，使得实体和属性的嵌入结果能够包含更加丰富的语义信息，增强其泛化能力，更好的用于领域知识图谱补全等许多下游任务。与现有技术相比，本方法能够在充分考虑知识图谱结构信息的基础上，通过大语言模型利用OWL本体中的复杂语义信息以及文本信息，实现有效处理未见过的实体的和长尾关系，有助于桥梁管养领域知识图谱的自动化维护与补全，减少人力物力的消耗。
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公开(公告)号：CN115577086A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211275276.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体涉及基于层级交叉注意力机制的桥梁检测知识图谱问答方法，包括：获取桥梁检测领域的问题文本；将问题文本输入经过训练的深度网络问答模型中，输出对应的预测答案；首先通过神经网络提取问题文本的主题实体；然后根据问题文本的主题实体生成对应的结构化查询语句，并在桥梁检测知识图谱中进行查询操作；再将查询得到的所有知识三元组中的关系谓词和实体宾语作为候选答案，并通过层级交叉注意力机制计算得到候选答案和问题文本的相似度；最后将相似度最高的候选答案作为预测答案；将深度网络问答模型输出的预测答案作为对应问题文本的最终答案。本发明能够充分考虑桥梁检测领域问题文本和候选答案之间的语义特征和语义关联。
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公开(公告)号：CN118410145A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410530331.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆中科云从科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大模型与知识图谱协同的桥梁管养问答方法，包括：构建桥梁管养复杂问答的Prompt指令提示；将复杂问题和Prompt指令提示输入注入了桥梁管养知识的对话大模型中，对复杂问题进行问题分解；对当前迭代次数下的首个子问题进行理解，生成Cypher查询语句，在桥梁管养知识图谱中检索得到答案；将首个子问题的答案、第二个子问题以及Prompt指令提示输入对话大模型中对第二个子问题进行再次分解，并执行下一次迭代；若再次分解失败，则对第二个子问题进行问题重写；根据第二个子问题的Cypher查询语句检索对应的答案；结合所有子问题的答案生成复杂问题的最终答案。本发明利用对话大模型和桥梁管养知识图谱的协同和融合实现复杂问题的问答。
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公开(公告)号：CN119886306A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510070523.1
申请日：2025-01-16
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明属于智能模型技术领域，具体涉及大语言模型协同图神经网络的桥梁管养知识图谱表示方法，包括：S1、将OWL本体转换为三元组的知识图谱RDF图，并按照预设的游走方案生成多个不同关系的子图，并转到S2；采用预设的混合游走策略，从各个子图的多个实体出发，基于特定步数生成实体序列，并转到S3；在初始的RDF图的基础上构建逆关系和自环关系，形成新RDF图，并转到S4；S5、将S2‑S4得到的局部结构嵌入、语义嵌入和全局结构嵌入进行拼接及特征转换，得到融合后的实体和关系的嵌入表示。本方法可以充分利用OWL本体中的复杂语义信息、文本信息以及结构信息，实现知识的自动补全和链接预测，提高桥梁管养知识图谱的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN113392986B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110139183.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06Q10/00 , G06Q50/08 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的公路桥梁信息抽取方法，采用字、词嵌入方式作为桥梁文本信息的向量输入，并且，考虑桥梁文本存在时序关联性采用双向长短期记忆网络提取桥梁文本的时序特征；考虑到字、词所处文本位置的不同与词性也有一定的关系，本发明额外对位置嵌入进行了特征提取，并选择了提取空间特性效果更好的卷积神经网络提取空间特征；还采用Attention层对时序特征及空间特征进行权重分配及特征融合得到融合特征；从而达到更好的特征提取效果。本发明还公开了一种基于大数据的公路桥梁信息管理养护系统，提出了以领域知识图谱为核心的大数据知识工程层次化模型，为计算机科学、桥梁工程等学科交叉研究提供了新的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117195894A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310883609.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐方法，收集实体名称、本体概念、概念描述、属性值、知识三元组相关数据，构建该领域实体对齐语料库，进一步构建多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐模型，通过领域词嵌入捕获浅层语义，文本嵌入捕获深层语义，三元组嵌入捕获结构特征，并计算目标实体相关特征在相同向量空间下的语义相似度，设置可学习的自适应权重超参数实现实体对间的多维特征融合，得到最终的实体对综合语义相似度结果。本发明将领域词嵌入、文本嵌入与知识三元组嵌入方法相结合，同时保留了领域实体对间的浅层语义特征、深层语义特征以及在结构上的关联，进一步提高了模型的性能和领域适应性。
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公开(公告)号：CN117131200A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310883586.X
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁康养知识图谱构建方法,该方法首先对桥梁管养领域文本中的实体和关系进行标注，形成该领域知识抽取语料库；其次，提出基于预训练语言模型的信息抽取模型，该模型的嵌入层共享ALBERT预训练语言模型对领域文本描述进行知识表征，命名实体识别模块采用Transformer进行词嵌入的语义特征提取，关系抽取模块采用BiGCN提取特征，分别使用CRF和Softmax对命名实体和实体间关系进行标签预测，输入领域标注语料进行模型训练；然后，利用训练好的知识抽取模型进行该领域命名实体识别和关系抽取；最后，根据所抽取的实体和关系构建桥梁康养知识图谱。本发明应用于领域知识图谱构建过程，实现了桥梁康养知识的半自动化信息抽取，降低人工构建成本。
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公开(公告)号：CN113392986A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110139183.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06Q10/00 , G06Q50/08 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的公路桥梁信息抽取方法，采用字、词嵌入方式作为桥梁文本信息的向量输入，并且，考虑桥梁文本存在时序关联性采用双向长短期记忆网络提取桥梁文本的时序特征；考虑到字、词所处文本位置的不同与词性也有一定的关系，本发明额外对位置嵌入进行了特征提取，并选择了提取空间特性效果更好的卷积神经网络提取空间特征；还采用Attention层对时序特征及空间特征进行权重分配及特征融合得到融合特征；从而达到更好的特征提取效果。本发明还公开了一种基于大数据的公路桥梁信息管理养护系统，提出了以领域知识图谱为核心的大数据知识工程层次化模型，为计算机科学、桥梁工程等学科交叉研究提供了新的场景。
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公开(公告)号：CN118410145B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410530331.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆中科云从科技有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/3332 , G06F16/334 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N20/00 , G06Q10/20 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种大模型与知识图谱协同的桥梁管养问答方法，包括：构建桥梁管养复杂问答的Prompt指令提示；将复杂问题和Prompt指令提示输入注入了桥梁管养知识的对话大模型中，对复杂问题进行问题分解；对当前迭代次数下的首个子问题进行理解，生成Cypher查询语句，在桥梁管养知识图谱中检索得到答案；将首个子问题的答案、第二个子问题以及Prompt指令提示输入对话大模型中对第二个子问题进行再次分解，并执行下一次迭代；若再次分解失败，则对第二个子问题进行问题重写；根据第二个子问题的Cypher查询语句检索对应的答案；结合所有子问题的答案生成复杂问题的最终答案。本发明利用对话大模型和桥梁管养知识图谱的协同和融合实现复杂问题的问答。
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公开(公告)号：CN117195894B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310883609.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐方法，收集实体名称、本体概念、概念描述、属性值、知识三元组相关数据，构建该领域实体对齐语料库，进一步构建多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐模型，通过领域词嵌入捕获浅层语义，文本嵌入捕获深层语义，三元组嵌入捕获结构特征，并计算目标实体相关特征在相同向量空间下的语义相似度，设置可学习的自适应权重超参数实现实体对间的多维特征融合，得到最终的实体对综合语义相似度结果。本发明将领域词嵌入、文本嵌入与知识三元组嵌入方法相结合，同时保留了领域实体对间的浅层语义特征、深层语义特征以及在结构上的关联，进一步提高了模型的性能和领域适应性。
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