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  • 本发明涉及一种文献数据多标签自动分类方法及系统, 采用两种不同的模型:一种是擅长捕捉文本序列信息的长期短期记忆网络, 另一种是能够有效提取文本局部特征的卷积神经网络, 这两种模型分别独立地对文本进行特征提取。随后, 提取出的特征通过特定的融...
  • 本发明涉及一种科技文献类型标注方法, 首先, 基于字符匹配、语义匹配等技术, 利用多个信息源确定文献的类型信息, 然后, 根据信息源特征和方法特征, 制定了优先级规则, 以在多个信息源类型信息不一致时确定最终类型。本发明引入了多源信息融合策...
  • 本发明提供一种基于大模型技术的运维工单自动分类方法及系统, 涉及数据处理领域。方法步骤如下:获取运维需求描述信息;对所述运维需求描述信息进行处理, 提取需求摘要;所述处理包括基于预设的提示词, 通过提示词工程方法进行摘要提取;将所述需求摘要...
  • 本申请实施例提供了一种概念板块的构建方法、装置及电子设备, 涉及数据处理技术领域, 该方法包括:获取目标文本;将目标文本与预设的词条抽取模板输入至目标大语言模型得到多个候选词条;基于指定参数组中的预定时间窗口和预定文本来源, 从其他文本中确...
  • 本发明提供了基于提示调优的中医切诊信息词性标注方法, 包括:S1.对于输入句子中的每一个单词, 使用模式函数得到该单词对应的提示句子表示;S2.使用预训练语言模型对提示句子表示进行处理, 填充其中的掩码位, 并输出填充结果;S3.基于填充结...
  • 本发明提供了基于马尔可夫链式提示的中医切诊信息词性标注方法, 具体涉及信息词性标注技术领域, 包括:S1.序列数据转化;S2.单个单词词性标注;S3.计算序列最高联合概率;S4.占位符替换;S5.获取输入序列整体词性标注结果。本发明解决了单...
  • 本申请提供一种文本处理方法、计算机设备和介质, 所述方法包括:通过模型识别输入文本的主题以及所述输入文本中的关键词;基于所述主题和所述关键词确定所述输入文本的风险等级;以及基于所述风险等级调整所述模型的输出词元的概率分布, 并基于所述概率分...
  • 本申请实施例涉及人工智能技术领域, 公开了一种识别方法、模型训练方法、装置及电子设备, 所述识别方法包括:获取待识别内容;将所述待识别内容输入目标识别模型, 通过所述目标识别模型提取所述待识别内容的文本特征, 并基于所述文本特征得到分类结果...
  • 本申请提供了一种基于大语言模型的开放域标签体系构建方法及装置, 涉及数据处理技术领域。该方法根据在第一时间段内的不同待标注内容与利用第一大语言模型对各待标注内容进行标注输出的初始标签, 构建标签关联池;基于各初始标签的标签出现频次确定初始标...
  • 本申请实施例涉及一种基于多模态的数据分类方法、系统、设备及介质, 本方法通过引入跨模态语义拓扑对齐机制, 生成能够表征两个图结构对应节点之间的深层语义契合度的对齐向量, 进而利用对齐向量确定图像模态和文本模态对应的可信度权重, 最后根据第一...
  • 本发明公开了一种基于大数据的文献智能管理和分类系统, 涉及文献管理和分类技术领域。本发明包括文献解读模型、文献管理和分类模块、文献搜索模型、数据库和文献关联目录表;文献解读模型用于对系统内的文献进行解读;文献管理和分类模块包括文献信息入库管...
  • 本公开实施例公开了一种基于论文‑专利对的分类法映射数据集构建方法及装置, 涉及数据挖掘领域, 该方法包括:确定目标领域的论文数据集和专利数据集;基于专利数据集和论文数据集, 确定论文‑专利对数据集;基于科学分类法和技术分类法, 补充每个论文...
  • 本公开提供了一种动力头档位的预测方法和装置以及模型的训练方法和装置, 涉及工程机械领域, 所述预测方法包括:获取动力头作业过程中第一时间段内的第一组数据和第二时间段内的第二组数据中的至少一组数据, 所述第一组数据包括所述动力头的冲击压力数据...
  • 本发明提供了一种基于图神经网络的多标签文本分类方法及装置。本发明通过动态图卷积网络动态调整标签之间的关系, 使得标签关系图能够根据不同文本的语境动态变化, 从而更好地捕捉标签间在不同场景下的变化和互动。当输入数据具有不同的领域背景或语境变化...
  • 本发明公开了一种基于自动化调度的私域问答方法及系统, 主要涉及自然语言处理技术领域。包括以下步骤:加载私域数据, 并对加载后的文本执行文本划分;基于LLM及划分后的文本块, 自动生成嵌入模型和重排序模型的微调数据集, 并采用分别对和进行微调...
  • 本申请属于大数据领域, 涉及一种知识数据去重方法, 包括:从知识文档库中获取目标知识数据, 目标知识数据包括多个知识文档;基于预设的哈希聚类算法, 对多个知识文档进行文本聚类, 得到多组文档簇;采用预设的语义向量模型, 对多组文档簇内各知识...
  • 本申请属于人工智能技术领域, 涉及一种无应答文本的去重方法, 包括:当检测到目标定时任务的触发指令时, 获取目标咨询文本对应的目标提示词和上下文信息;基于目标提示词和上下文信息, 采用语言模型对目标咨询文本进行筛选, 得到无应答文本;采用文...
  • 本发明提供了一种基于主题提取与时间建模的前瞻性电力技术预测方法。该方法通过对电力相关文本数据进行预处理, 提取文本的主题信息, 并基于UMAP算法降维、HDBSCAN聚类分析生成电力技术主题集合。接着, 通过TF‑IDF方法提取关键词, 构...
  • 本发明提供了一种基于动态图神经网络的电力前瞻性技术主题预测方法。该方法通过获取电力技术相关的多源数据, 利用自然语言处理技术提取技术主题及其对应的词向量表示。通过聚类算法对技术主题进行分类, 构建多个时间节点下的电力技术主题图。每个电力技术...
  • 本发明提供了一种基于神经主题建模的电力前瞻性技术主题评价方法, 包括:获取与电力技术相关的文本数据, 并对其进行预处理;采用神经主题建模方法对预处理后的文本数据进行主题提取, 识别多个前瞻性电力技术主题;构建用于评价电力技术主题的多维度指标...
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