[发明专利]一种医疗美容知识图谱自动构建方法、系统及存储介质在审
申请号: | 201910669702.1 | 申请日: | 2019-07-24 |
公开(公告)号: | CN110413798A | 公开(公告)日: | 2019-11-05 |
发明(设计)人: | 康祖荫;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 | 申请(专利权)人: | 厦门快商通科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F17/27;G06N3/04 |
代理公司: | 厦门仕诚联合知识产权代理事务所(普通合伙) 35227 | 代理人: | 邱冬新 |
地址: | 361009 福建省厦门市软件*** | 国省代码: | 福建;35 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种医疗美容知识图谱自动构建方法、系统及存储介质,所述方法包含医疗美容知识图谱的本体构建步骤、实体抽取步骤、属性抽取步骤;所述实体抽取为从医疗美容原始对话语料中自动识别出命名实体抽取;所述属性抽取为实体抽取属性提取为实体构造属性列表;所述属性抽取包含对象属性值抽取和数据属性值抽取两个过程。本发明从原始对话数据直接入手,快速构建整形行业知识图谱,具有知识覆盖面广又满足个性化需求的优点,经过本体构建、实体抽取、属性抽取与实体对齐方法,从医疗美容真实客服对话数据中构建整形行业知识图谱,将不符合本体结构的知识进行人工校正,同时对含有病句、错别字等一般性错误的知识进行清洗。 | ||
搜索关键词: | 抽取 属性抽取 图谱 美容 构建 医疗 存储介质 对话数据 行业知识 自动构建 整形 个性化需求 对象属性 快速构建 命名实体 实体构造 属性提取 数据属性 自动识别 对齐 覆盖面 错别字 客服 语料 校正 清洗 对话 | ||
【主权项】:
1.一种医疗美容知识图谱自动构建方法,其特征在于,包括:(1)本体构建步骤:构建医疗美容知识图谱的本体;所述医疗美容知识图谱的本体构建包含对医疗美容知识图谱的本体与数据的模式层进行定义,所述医疗美容知识图谱的本体与数据的模式层定义包含以下:定义本体中的类、定义本体中的类之间的关系、定义属性槽;所述类为表示的是对象的集合,所述本体中的类包含以下任意一种或者多种:整形项目、技术、仪器、材料、症状、专家;医疗美容知识图谱的本体中的类之间的关系分为对象属性和数据属性;所述对象属性为实体之间、概念实体之间的关系;所述数据属性为实体与其属性之间的关系;所述对象属性包含以下任意一种或者多种:项目技术、项目仪器、项目材料;所述数据属性包含以下任意一种或者多种:名称、专家信息大体介绍、介绍、优势、价格、折扣;所述定义属性槽为规定可以填入槽中的属性值,为每一个实例填入属性值;(2)实体抽取步骤:所述实体抽取为从医疗美容原始对话语料中自动识别出命名实体抽取;所述实体包含以下任意一种或者多种:整形项目、技术、仪器、材料、症状、价格、专家、折扣;(3)属性抽取步骤:所述属性抽取为实体抽取属性提取为实体构造属性列表;所述属性抽取包含对象属性值抽取和数据属性值抽取两个过程;所述对象属性值抽取过程为采用命名实体识别算法抽取对话中的若干实体;所述数据属性值抽取过程具体为通过意图识别算法识别对话中每一句对话的意图,将意图与数据属性一一对应,再将实体与意图对应,实现实体的数据属性赋值。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门快商通科技股份有限公司,未经厦门快商通科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910669702.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 一种基于跨语言知识链接的领域本体质量控制方法-201910547138.6
- 肖清林 - 厦门美域中央信息科技有限公司
- 2019-06-24 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 一种基于跨语言知识链接的领域本体质量控制方法,方法步骤包括:知识的收集,构建知识库;在知识库中抽取关键词条,构建多个单语言本体;跨语言模型的构建;跨语言模型包括输入模块、翻译模块、筛选模块和对齐模块;对不同本体之间跨语言等价关联的关联度进行训练;对不同本体间跨语言等价关联的关联度进行预测;对具有可信度较低关联度的本体进行剔除并校正;对领域本体质量控制。本发明建立跨语言模型,在跨语言知识链接的基础上对不同本体之间进行跨语言等价关联,再配合不断校正,改善了多语言知识的大量缺失的情况,达到对不同语言知识的本体质量进行控制的目的。
- 基于word2vec汽车产品领域的情感词典构建方法-201910580589.X
- 汪金亮;郭伟;邱泽成 - 天津大学
- 2019-06-28 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 本发明公开了一种基于word2vec的汽车产品领域的情感词典构建方法,包括:利用python定向爬虫技术扒取汽车垂直类网站用户评论数据,解析得到以网站—车型—口碑为主体的结构化数据并存储到postgresql数据库中;对数据库中口碑数据进行数据清洗,包括数据缺失值的处理、噪声数据的清洗、简繁转换等;选取部分文本进行情感标注作为训练集,其中1为正向,0为负向;利用word2vec进行模型训练,将大批量文本数据导入训练模型进行相似度计算;基于现有情感词典对初始情感词典进行进一步扩充;输出文本得到情感词典,并最终进行人工反向情感词补充。本发明解决了基于人工和基于知识库的方法所构造的情感词典在处理汽车领域情感分析时分析不准确的问题。
- 一种基于粗燥集的语料库系统构建方法-201910587769.0
- 刘家祥 - 厦门美域中央信息科技有限公司
- 2019-07-02 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 一种基于粗燥集的语料库系统构建方法,所述构建方法包括以下步骤:S1、采集原始语料数据,构建原始语料文本集;S2、对所述原始语料文本集进行预处理,得到标注语料数据文本集;S3、利用R语言聚类方法对标注语料数据文本集进行聚类;S4、对聚类后的标注语料数据文本集进行自分类测试,验证分类体系的准确性,确定最终该分类系统的类目;S5、对标注语料数据文本集进行一致性评估,并将原始语料和满足一致性评估的标注文本存储到信息语料库中;S6、基于粗糙集对所述原始语料数据、标注语料数据文本集和分类类目共同构建得到语料库系统。本发明有效提高对语料库系统构建效率和准确性。
- 一种基于deepdive的知识图谱构建方法-201910648500.9
- 葛庆环;赵勇 - 北京市天元网络技术股份有限公司
- 2019-07-18 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 本发明涉及基于deepdive的知识图谱构建方法。本申请的一个实施例公开了:一种基于deepdive的知识图谱构建方法,其包括:对采集的文本数据进行样本标注,其中经标注的样本数据用于关系抽取训练;对所述文本数据进行基于deepdive的神经语言程序学NPL处理;抽取所述文本数据中的左实体及右实体两种实体类型的数据以产生候选实体对;提取所述文本数据的特征;对所述候选实体对进行打标;将所述候选实体对与特征表通过特征因子连接起来以构建因子图并导出关系三元组;以及将导出的关系三元组导入图数据库,并按照图谱关系网展示所述关系三元组。
- 一种基于交通管理知识图谱的交通运行管理系统-201910670349.9
- 柳庆勇;王天小;张景雄;吴颢;刘佳;刘逵;王永鸿;刘朝昌 - 中电科新型智慧城市研究院有限公司
- 2019-07-24 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 一种基于交通管理知识图谱的交通运行管理系统,系统建立包括以下步骤;S1:系统基于指标模型体系构建多个核心业务展板模块,每个核心业务展板模块均设有指标参数;S2:交管KPI指标体系模型库建立统一的业务数据描述标准模型;S3:系统根据交通管理业务指标知识图谱,快速定位业务运行体征或异常体征所处的位置及相关情况;S4:系统基于交通管理知识图谱建立管理驾驶舱模块;S5:建立体征专题模块、指标以及桌面专题化配置。本发明,实现道路交通管理科学化评估、反馈与优化,解决了现有技术中的不足和缺点,使用更加合理化、科学化、精确化和高效化。
- 一种智能导医方法、系统及存储介质-201910673832.2
- 杨秋芬;张丽;王卫新;潘宁;徐奎东;沈欢;姚媛 - 万达信息股份有限公司
- 2019-07-24 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 本发明提供了一种智能导医方法、系统及存储介质,包括:根据用户的登录信息和授权信息,获取用户在区域卫生平台的健康档案数据;根据所述用户的健康档案数据,得到所述用户的患者健康画像;结合所述用户的患者健康画像,通过智能问答的人机对话形式,获取所述用户的当前症状描述;根据所述用户的当前症状描述,得到所述用户的疑似诊断;根据所述用户的疑似诊断结果和所述区域卫生平台的各个医生画像,向所述用户推荐合适的医疗资源。本发明可以结合用户的患者健康画像,获取更全面的用户的当前症状描述,从而得到更准确的疑似诊断,从而为用户就诊前提供更有效的导医推荐。
- 一种主题生成方法、装置和设备及介质-201910731685.X
- 娄东方;林金曙;金基东;卢长松;廖智霖;陈华华;张奇明;刘全;沈晓峰 - 恒生电子股份有限公司
- 2019-08-08 - 2019-11-12 - G06F16/36
- 本申请实施例公开了一种主题生成方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:获取待生成主题的文本集;基于与该文本集领域匹配的词向量模型,确定该文本集中各文本中分词的词向量;基于与该文本集领域匹配的知识图谱,确定该文本集中各文本中分词的知识图谱信息;融合该文本集中各文本中分词的知识图谱信息和词向量,训练主题模型得到文本集中各文本各自对应的主题表示向量。如此,对主题模型的可扩展性和可解释性进行有效地提升。
- 图谱展示方法及装置-201910691509.8
- 朱雷 - 北京明略软件系统有限公司
- 2019-07-29 - 2019-11-08 - G06F16/36
- 本发明提供了一种图谱展示方法及装置,该方法包括:在图谱的数据中插入一个或多个字段;对所述插入的一个或多个字段定义显示模板;根据所述显示模板对所述图谱进行展示。在本发明上述实施例中,可根据需要在图谱中增加图形组件,从而丰富了图谱中的实体展示。
- 针对智能学习的知识存储系统及其知识搜索方法-201510092589.7
- 柴国贤 - 上海复勤商务咨询有限公司
- 2015-05-12 - 2019-11-08 - G06F16/36
- 本发明公开一种针对智能学习的知识存储系统及其知识搜索方法,该系统包括:知识存储库,其用于存储知识,在该知识存储库中的知识最小存储单位为洞见,洞见是指人类获取知识时通过顿悟所能获取的一个规律或者知识点;洞见存储时包括的知识内容有知识标题、相应知识的文字描述、图片、以及相应知识点的故事、相应知识的应用场景;搜索引擎,搜索引擎用于用户搜索和查询需要的洞见,该搜索引擎可以自动将相应关键词转化为相应的知识点和洞见;用户知识图谱数据库,其用以建立用户自己的不同知识点之间的关联关系。本发明能够给出用户关联性最强的知识网络,利用知识网络缩短用户在搜索知识时的时间,减少在搜索困难问题相关知识时的查询难度。
- 一种基于翻译模型的知识图谱实体特征挖掘方法-201910499143.4
- 肖清林 - 福建奇点时空数字科技有限公司
- 2019-06-11 - 2019-11-05 - G06F16/36
- 一种基于翻译模型的知识图谱实体特征挖掘方法,其特征在于,包括以下步骤:通过新结构信息向量重新定义翻译模型的能量函数,以获得新能量函数,通过新能量函数训练获得新翻译模型;基于新翻译模型;获取第一组知识信息和若干实体,从标注实体的第一组知识信息中筛选若干关联的高频词汇,并筛选若干高频词汇中共现频率最高的若干词组以生成有序关联规则;获取当前领域的第二组知识信息,根据有序关联规则对第二组知识信息进行挖掘,根据预定的过滤规则对若干实体候选进行过滤。本发明有效通过新翻译模型进行知识图谱扩充,且在新翻译模型下,提高了实体挖掘的准确率;并且对挖掘结果进行有效过滤,保障了挖掘结果的准确性。
- 一种文化图谱生成方法-201910533568.2
- 冉升 - 重庆市重报大数据研究院
- 2019-06-19 - 2019-11-05 - G06F16/36
- 本申请涉及一种文化图谱生成方法,包括:构建地址数据库、图片数据库和时间数据库;确定所述图片数据库中各图片之间的关系;根据所述图片之间的关系生成图片文化图谱;所述关系表示为六元组[地点,时间,图片类型,类型相似度,第一类型描述,第二类型描述]。本申请具有较高的构建效率。
- 一种数据驱动的专业知识图谱构建方法-201910542136.8
- 刘家祥 - 厦门美域中央信息科技有限公司
- 2019-06-21 - 2019-11-05 - G06F16/36
- 一种数据驱动的专业知识图谱构建方法,包括以下步骤:根据专业领域所涵盖的数据来源以及业务特征进行本体建模;从专业知识数据源进行知识抽取;通过图数据库、关系型数据库以及文档数据库相结合的方式对抽取的专业知识进行存储;将从各数据源采集的专业知识进行知识融合;并构建专业知识图谱。本发明提出一种数据驱动的专业知识图谱构建方法,有效准确的方法实现专业知识图谱的构建,在数据源足够支撑的情况下,使得覆盖专业领域的知识更加全面。
- 一种煤矿典型动力灾害领域本体构建方法-201910596452.3
- 刘秀磊;刘旭红;张良;于汝意;张悦 - 北京信息科技大学
- 2019-07-03 - 2019-11-05 - G06F16/36
- 本发明提供一种煤矿典型动力灾害领域本体构建方法。该方法融合了传统的骨架法和七步法,详细阐述了本体构建过程中所用的技术,为研究者提供了工程上可实现的本体构建思路。使用Jena工具实现本体的形式化表示,介绍了Jena工具的体系结构和构建所用的关键性代码。
- 一种医疗美容知识图谱自动构建方法、系统及存储介质-201910669702.1
- 康祖荫;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 - 厦门快商通科技股份有限公司
- 2019-07-24 - 2019-11-05 - G06F16/36
- 本发明公开了一种医疗美容知识图谱自动构建方法、系统及存储介质,所述方法包含医疗美容知识图谱的本体构建步骤、实体抽取步骤、属性抽取步骤;所述实体抽取为从医疗美容原始对话语料中自动识别出命名实体抽取;所述属性抽取为实体抽取属性提取为实体构造属性列表;所述属性抽取包含对象属性值抽取和数据属性值抽取两个过程。本发明从原始对话数据直接入手,快速构建整形行业知识图谱,具有知识覆盖面广又满足个性化需求的优点,经过本体构建、实体抽取、属性抽取与实体对齐方法,从医疗美容真实客服对话数据中构建整形行业知识图谱,将不符合本体结构的知识进行人工校正,同时对含有病句、错别字等一般性错误的知识进行清洗。
- 用于生成信息的方法和装置-201810335835.0
- 王鑫 - 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
- 2018-04-16 - 2019-11-01 - G06F16/36
- 本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:对待处理文本进行分词,生成至少一个词;从至少一个词中选取词性在预设词性组中的词作为目标词,得到目标词集合;对于目标词集合中的目标词,将目标词与目标词邻近的预设数目的词,生成目标词组;基于目标词组所对应的词性信息,生成目标词组的情感倾向信息,其中,词性信息是目标词组中的目标词的词性的顺序组合。该实施方式实现了对至少一个词进行筛选,并且利用筛选后的词与其邻近词所生成的目标词组的词性信息,确定目标词组的情感倾向信息。
- 一种基于CR决策树的知识图谱构建方法-201910587801.5
- 肖清林 - 厦门耐特源码信息科技有限公司
- 2019-07-02 - 2019-11-01 - G06F16/36
- 一种基于CR决策树的知识图谱构建方法,所述构建方法包括以下步骤;S1、采集所有知识并构建知识实体属性资料库;S2、获取知识图谱构建的语料数据;S3、对获取的知识图谱构建语料数据进行预处理,得到图谱构建语料数据集;S4、对语料数据集采用混合式方法进行实体属性知识扩充;S5、对步骤4所得的实体属性知识进行实体属性值融合;S6、通过预先构建的知识实体属性资料库定义实体关系类型及基于实体的特征,抽取实体关系;S7、通过CR决策树并根据实体关系实现对知识图谱的构建。本发明不仅提高对知识图谱构建效率和准确性,同时所构建出的知识图谱更形象直观。
- 一种基于深度学习技术的知识图谱自适应构建方法-201910587855.1
- 刘家祥 - 厦门美域中央信息科技有限公司
- 2019-07-02 - 2019-11-01 - G06F16/36
- 一种基于深度学习技术的知识图谱自适应构建方法,包括如下步骤:S1、获取数据,将数据分为深度学习用数据和知识图谱构建用数据,并将深度学习用数据分为训练数据和测试数据;S2、根据训练数据训练出深度学习模型,并利用测试数据对深度学习模型进行测试;S3、利用训练出的深度学习模型对知识图谱构建用数据进行知识图谱构建处理,知识图谱构建方式包括自上至下的构建方式和自下至上的构建方式共两种构建方式。本发明通过深度学习技术判断选用自上至下的构建方式和自下至上的构建方式中的何种方式进行数据的知识图谱构建过程,两种构建方式相互协调,更充分全面的表现知识图谱的完整性和多样性。
- 一种电力变压器运行规范知识图谱构建方法-201910633472.3
- 杨帆 - 上海交通大学
- 2019-07-15 - 2019-11-01 - G06F16/36
- 本发明公开了一种电力变压器运行规范知识图谱构建方法,其基于语言技术平台LTP进行句法分析和知识抽取;然后基于Neo4j进行知识图谱绘制。本发明能有效的挖掘电力变压器运行规程中的各部件主体,如分接开关、套管、冷却装置、变压器油等在安装过程中或者在不同异常情况下需要进行的操作。并使用Neo4j形成知识图谱,进行可视化。使得需要对电力变压器进行的维护维修操作变得更加明了易读,为变压器运维人员提供了便利。
- 基于语音智能的商业流量方法及系统-201910668513.2
- 张保中;钱淑婷;林科;黄伟俊;谢丰城;梁静宜;潘燕玲 - 广州市要啥网信息技术有限公司
- 2019-07-23 - 2019-11-01 - G06F16/36
- 本发明实施例公开了一种基于语音智能的商业流量方法及系统,所述方法包括:将商业品牌名转换为AI名/词库,并进行分级运算;根据全行业语义知识库对AI名/词库中商业品牌名词进行知识词库关联;前置仲裁权衡系统,对接收到指令进行指令权衡,并进行权衡估分商业品牌名词的指令类型;利用语音识别系统,识别输入的语音指令内容,并向仲裁权衡系统发出权衡申请;人工智能核心指令系统智能映射商业品牌名词,并对相应商业品牌的商品进行商业品牌内容的输出。本发明利用语音智能的基础技术能力,通过专有的智能指令架构、行业语义知识库、仲裁权衡系统、粒度匹配算法组成的商业流量。
- 语义网关的建模方法和语义网关-201810356799.6
- 曾智嵘 - 株式会社日立制作所
- 2018-04-19 - 2019-10-29 - G06F16/36
- 根据本发明,提出了一种语义网关的建模方法,包括:各自使用不同的协议的多个设备向语义网关输入多个协议数据;语义网关分别对输入的多个协议数据进行协议分析和语法归纳,得到与多个协议数据相对应的多个协议本体实例;语义网关利用字典库与模型本体库对多个协议本体实例进行语义查询匹配,得到与多个协议本体实例相对应的多个模型本体;以及语义网关将多个模型本体进行合并来生成通用模型。
- 药品知识图谱构建方法、装置、计算机设备及存储介质-201910511946.7
- 李春宇;朱威;倪渊;谢国彤 - 平安科技(深圳)有限公司
- 2019-06-13 - 2019-10-29 - G06F16/36
- 本发明公开了药品知识图谱构建方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取药品数据源;识别所述药品数据源中属于实体类型的实体;计算各所述实体之间的相似度,当各所述相似度均低于预设阈值时,则提取各所述实体;根据提取的各所述实体,在药品数据源中识别出各所述实体之间的实体关系;及基于各所述实体及各所述实体关系,构建药品知识图谱。本发明提供的药品知识图谱构建方法、计算机及存储介质,是以国内的药品为数据源,并且进行相似度比较,避免出现实体重复,从而构建出基于我国药品的知识图谱,填补了国内的药品知识图谱的空白。
- 一种自动化的专业知识图谱构建方法-201910542202.1
- 刘家祥 - 厦门美域中央信息科技有限公司
- 2019-06-21 - 2019-10-29 - G06F16/36
- 一种自动化的专业知识图谱构建方法,包括以下步骤:获取专业知识文本;对专业知识文本进行分词并去除分词文本中的停用词;将每条文本转换成若干词语集合;通过词性标注得到词性标签,通过依存分析得到依存标签和依存树;基于词性标签和依存标签进行名词短语检测、动词短语检测、候选关系检测;对候选关系中的词语进行语义标注,得到候选语义关系模式;对得到的候选语义关系模式进行聚类,得到一组最终的语义关系模式;利用语义词典和语义关系模式得到专业知识数据;将数据写成owl文件并导入到protege中。本发明进行了优化和扩展,构建专业知识图谱的效率高,成本较低,省时省力,并且所构建的专业知识图谱准确性高。
- 一种基于改进BERT模型的知识图谱构建方法-201910589155.6
- 王维佳;杨旭升;徐海青;徐唯耀;陈是同;吴立刚;韩涛;周伟;浦正国;梁翀;余江斌;秦婷;程琳;张彬彬;吴小华;胡心颖 - 安徽继远软件有限公司;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;国家电网有限公司
- 2019-07-02 - 2019-10-29 - G06F16/36
- 本发明的一种基于改进BERT模型的知识图谱构建方法,获取多源异构数据,存储获取的多源异构数据至大数据平台;基于本体针对获取的多源异构数据进行知识建模;基于BERT‑BiGRU‑CRF模型进行知识获取;基于词向量的知识融合,将获取的异类数据源进行实体融合和属性融合;采用图形数据库进行知识储存。本发明采用企业知识图谱突破传统的计算模式,深度整合企业经营管理领域的内外信息和数据,后期能够更加有效地挖掘预警潜在风险,提高企业经营管理的效率,有利于提升后续的企业经营管理风险智能诊断的准确性。
- 检测知识点关联性的教学系统-201910428225.X
- 张丽媛;曹晓烨 - 上海乂学教育科技有限公司
- 2019-05-22 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了一种检测知识点关联性的教学系统,其包括:答题记录数据库,图谱数据库,图谱解析模块,贝叶斯训练模块,运算模块,构图模块;答题记录数据库存储学生对各知识点的答题数据;图谱数据库存储知识点图谱;图谱解析模块读取图谱数据库、将图谱数据库中的知识点图谱拆分为节点和关联数据后输出至贝叶斯训练模块;贝叶斯训练模块读取答题记录数据库和图谱解析模块、输出预训练数据;运算模块读取贝叶斯训练模块、生成各节点之间的关联性强度数据;构图模块读取运算模块、构成新的知识点图谱并将新的知识点图谱输出至图谱数据库覆盖其原先存储的知识点图谱。本发明能够依据学生的答题反馈、制备出统一的知识图谱。节约了大量的人力成本。
- 实体关注点挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质-201910509440.2
- 王述;任可欣;方舟;冯知凡;张扬;朱勇 - 北京百度网讯科技有限公司
- 2019-06-13 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了实体关注点挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:从待处理的文本中提取出能够反映文本所描述主题的核心实体;从文本中提取出关注点;将提取出的关注点与核心实体进行组合,得到实体关注点;对实体关注点进行筛选,将筛选出的实体关注点作为挖掘出的实体关注点。应用本发明所述方案,能够提高处理结果的准确性等。
- 实体关联方法、装置、计算机设备及存储介质-201910509466.7
- 彭彬;杨天行;张一麟;宋勋超;杨晨 - 北京百度网讯科技有限公司
- 2019-06-13 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了实体关联方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法可包括:确定出待处理的裁判文书中出现的法律名及法条编号;根据法律名确定出知识图谱中记录的各法律实体中与裁判文书相对应的法律实体;根据法条编号,确定出下属于所述相对应的法律实体的各法条实体中与裁判文书相对应的法条实体;在知识图谱中将裁判文书实体与相对应的法条实体相关联。应用本发明所述方案,可实现裁判文书与法律法规的实体关联,实现两者的联动等。
- 课件智能生成方法、装置、计算机设备及存储介质-201910523408.X
- 郭锦宏 - 深圳壹账通智能科技有限公司
- 2019-06-17 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了一种课件智能生成方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:在接收到课件生成请求时,获取该课件生成请求中包含的基础领域信息,进而采用网络爬虫的方式,爬取包含该基础领域信息的知识点内容,作为基础内容,再采用自然语言语义识别的方式,对基础内容进行语义分析,得到语义分析结果,并根据语义分析结果对基础内容中的知识点进行归类,得到核心知识点和基础知识点,构建基础领域信息对应的知识图谱体系,使用基础领域信息对应的知识图谱体系和预设的课件模板,生成目标电子课件,实现对包含基础领域信息的知识点的获取和分析归类,得到相应的知识图谱体系,进而生成目标电子课件,提高了电子课件生成的效率和智能化程度。
- 一种应用于政务大厅运营的知识库系统-201910561667.1
- 不公告发明人 - 广东鼎义互联科技股份有限公司
- 2019-06-26 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了一种应用于政务大厅运营的知识库系统,包括:知识层、知识处理层和知识应用层;其中,知识层是数据库层,用于知识库系统运行的数据支撑、知识支撑,提供知识库扩展服务;知识处理层提供云AI平台深度学习处理模块和大数据分布式协同处理模块,用于对采集的知识或数据进行挖掘、分析、发现、存储,与知识库信息相关联;知识应用层是用于用户获取知识、信息、数据、服务。本发明提供了一种应用于政务大厅运营的知识库系统,扩大知识库系统在政务的应用领域,挖掘隐性知识,将政务类知识数据库向带有业务应用系统的知识库系统转变,实现知识应用和知识创新,为政务大厅提供高层次的数据分析结果和更有针对性的问题解决方案。
- 一种基于决策树的数据库本体学习优化方法-201910588441.0
- 刘秀磊;丁嘉伟;刘旭红;张良;曹建制 - 北京信息科技大学
- 2019-07-01 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明提供了一种基于决策树的数据库本体学习优化方法,包括以下步骤:确定待分类的源数据属性表;利用预设算法对所述源数据属性表进行训练,生成属性决策树;基于生成的属性决策树,使用OWL本体语言构建源数据本体,读取数据库表字段作为本体中类的属性;基于生成的属性决策树,使用OWL本体语言构建源数据本体类,读取决策树中各选择枝作为属性,构建最终决策类。本发明由决策树算法处理后的数据可以用本体有效表示与存储,与数据库学习直接生成的本体对比,由数据库生成的决策树可以为本体添加更多的约束规则,发现的隐藏规则可以作为现有本体的填充。此外,使用本体学习技术可以让机器代替手工节省大量人力成本。
- 基于药品说明书的合理用药知识图谱构建方法-201910593831.7
- 刘云;张小亮;王永庆;徐骏捷;叶欣;单涛;卢珊;胡杰;王忠民 - 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
- 2019-07-03 - 2019-10-25 - G06F16/36
- 本发明公开了一种基于药品说明书的合理用药知识图谱构建方法,包括以下步骤:S10、抽取药品说明书,通过专家标注法对其中的实体和关系进行归纳,形成实体和关系标引规则库;S20、通过半监督学习方法,基于专家标注的数据以及机器学习规则训练机器学习模型;S30、使用已训练好的机器学习模型,对未标注的药品说明书进行预测标注,形成药品关系的知识图谱。本发明利用自然语言处理和知识图谱技术,基于药品说明书构建合理用药知识库,能够有助于规避用药差错,防范医疗风险,提高临床用药安全性。本发明的方法具备自动化构建能力,通过机器学习提高构建精度。
- 专利分类