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  • 本公开提供了一种对话文本的生成方法和装置、存储介质以及电子设备。其中, 该方法包括:接收目标账号发送的账号会话消息;将账号会话消息输入与目标虚拟角色匹配的目标文本生成模型, 得到目标文本信息, 目标文本生成模型为根据与目标虚拟角色关联的会话...
  • 本发明公开了一种融合感知与世界模型的因果控制VLA端到端系统, 属于自动驾驶技术领域;该系统包括:感知与世界建模子系统;推理与生成子系统;验证与协同学习子系统;并且, 感知与世界建模子系统由环境感知模块和世界模型训练模块构成, 推理与生成子...
  • 本发明公开了一种基于微调大语言模型知识驱动的水质预测方法, 属于人工智能技术与环境学科交叉领域。本发明方法通过水环境领域专业知识根据预定义提示模板对大语言模型进行微调, 形成适用于水环境领域的知识抽取模型, 从文本中抽取五元组构建水环境知识...
  • 本发明提供了一种基于大数据的数据要素智能识别与提取方法和装置, 方法包括实时采集多源异构数据流并进行特征向量化转换生成分布式存储的数据特征向量;通过密度聚类分析划分数据聚类簇, 根据簇中心特征向量定位原始缓存数据中的核心数据要素;解析核心数...
  • 本申请公开了一种数据质量规则生成方法及相关设备, 涉及车联网技术领域, 该方法包括:获取车辆通信矩阵协议的协议元数据和目标数据库的表元数据;基于业务属性数据和技术属性数据, 生成数据质量规则模板库;将协议元数据与表元数据进行语义对齐, 得到...
  • 本发明提供了一种面向公安业务数据的数据质量规则自动匹配方法、系统和装置, 属于计算机信息处理技术领域。所述方法包括:结构化解析公安数据元标准文档;根据解析结果构建基础规则和关联规则;构建质量规则知识图谱, 创建数据元节点、规则节点、标准节点...
  • 本发明一种融合词性特征与实体类别信息的地方志信息抽取方法, 包含融合词性特征的实体抽取模型和添加实体类别信息的关系抽取模型。通过为实体抽取模型引入词性标注信息, 能够更准确地捕捉和理解实体的语法结构和上下文关系, 词性特征层不仅可以提高实体...
  • 本申请涉及人工智能技术领域, 尤其涉及一种动态模式知识图谱的自动化构建方法及系统。包括:获取非结构化文本, 并对所述非结构化文本进行语义切块, 以生成至少一个文本块;对所述文本块进行处理, 以抽取出非标准化的相关信息, 以及自动生成用于描述...
  • 本发明公开了一种面向电力领域的知识库处理方法及系统, 该方法包括:对预先采集的未批注的电力领域语料进行基于无监督学习的实体知识识别, 提取出关键信息;通过预设的第一提示模版对所述关键信息进行知识融合, 构建电力领域知识库;通过预先构建的大模...
  • 本发明涉及知识图谱技术领域, 具体为一种知识图谱优化方法及系统, 均能够:提取目标知识图谱中各实体;对提取的各实体两两组合得到若干个第一实体对;过滤掉不满足过滤条件的第一实体对, 得到过滤后的第一实体对;计算每一个过滤后的第一实体对内两实体...
  • 本发明公开了一种基于AI Table的知识库构建方法, 属于知识管理和知识工程技术领域;该方法包括:知识库数据源的自动识别和修正;知识库数据模型的自动构建、验证和存储;自然语言的智能化处理;知识库的更新和自适应学习;数据可视化和结果呈现;通...
  • 本发明属于知识图谱更新技术领域, 本发明公开了一种知识节点实时数据自动分化调整权重的系统;包括:图谱构建模块, 其基于学科知识构建知识图谱, 具体包括 : 提取学科知识的知识点为知识节点, 基于知识点与知识点之间的关系将各知识节点连线为边;...
  • 本发明提供了一种农业标准知识图谱动态生成方法及系统, 通过改进的BiLSTM‑CRF模型显著提升复合数值实体的识别精度, 利用ViT+CLIP双模态架构实现零样本图像标注, 并创新性地引入“类别引导的跨模态二次筛选机制”, 在三个核心维度取...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的知识图谱自动构建与更新方法, 主要包括:多源异构数据预处理, 将文本、图像与传感器数据映射至统一特征空间;图神经网络驱动的实体识别与关系抽取, 输出结构化三元组;增量融合与图嵌入表示更新, 实现新旧知识的高效...
  • 本发明涉及识图谱关系预测技术领域, 尤其涉及一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法。步骤如下:选取数据集WN18RR和FB15K‑237中的数据构建数据集;构建归纳知识图嵌入的标准化流模型Flow‑IKGE, 使用嵌入学习算法和实体初始...
  • 一种信息系统故障处理知识图谱的构建方法, 包括如下步骤:S1、构建信息系统运行数据集;S2、对收集到的运行数据集进行预处理;S3、存储在分布式数据库中;S4、利用自然语言处理和数据挖掘技术从预处理后的运行数据集中抽取故障处理知识;S5、构建...
  • 本发明属于网络药理学技术领域, 提供了一种中药复方量效关系网络图谱构建方法, 包括以下步骤:采集中药复方成分‑剂量数据及药效指标数据, 经预处理后构建单成分剂量‑效应模型及复方多成分协同模型, 预测不同剂量下的药效变化;基于预测结果建立化学...
  • 本发明公开了一种知识数据的去重方法及装置、存储介质、计算机设备, 涉及数据处理技术领域, 适用于金融科技、智慧医疗等业务, 主要在于解决现有知识数据去重在处理大规模知识数据时去重效果差的问题, 包括获取相关业务的大规模知识数据;采用MinH...
  • 本发明公开了基于高效解码与多维特征增益的智能知识图谱融合方法, 包括如下步骤:S1、对输入的多模态数据进行图谱预处理;S2、将所述源知识图谱与目标知识图谱输入图卷积网络, 结合词级与字符级特征生成实体嵌入表示;S3、基于所述源知识图谱与目标...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的知识图谱构建方法及系统, 涉及知识图谱技术领域。本发明的技术要点包括:构建数据集;对数据集中数据进行预处理;对于预处理后的数据集, 基于改进的第一深度学习模型和第二深度学习模型分别进行命名实体识别和实体关系抽取...
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