一种从网络安全威胁情报联合抽取实体与关系的方法，涉及网络安全技术领域，利用多任务联合学习的模型架构，进行实体关系的联合抽取，能够有效的降低非联合抽取的方式误差传播问题，利用同一个向量编码器编码的统一向量表示，提取特定于不同任务特征，降低无用特征的噪声影响，提高了实体关系的解码速度。
📄 2023113023937
📂 G06F40_295
👤 山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2023-10-10
本发明公开了一种面向中文文本的端到端中文实体关系联合抽取方法，包括优化中文预训练模型，对输入的中文文本进行编码处理，生成中文文本的文本表示；对中文文本的文本表示进行实体解码处理，得到实体BIO标注序列和上下文表示向量；采用上下文注意力机制确定上下文注意力向量；将上下文注意力向量与中文文本的文本表示拼接后进行关系编码处理，得到关系编码表示；采用双仿射注意力机制进行关系解码处理，得到实体关系抽取结果。本发明能够捕捉到词级别的交叉依赖信息，能有效提升模型准确性和鲁棒性。
📄 2023116292507
📂 G06F40_295
👤 成都信息工程大学
📅 2023-11-30
一种基于信息抽取的网络安全法案件智能研判方法，包括如下步骤：(1)知识图谱构建：从事件概念、事件实体、法律条文三个方面构建网络安全法知识图谱；(2)案件信息抽取：从网络安全法案件文本中抽取违法事件、违法主体、违法客体等事件实体，并在网络安全法知识图谱中进行事件概念链接；(3)法律条文检索：综合基于知识图谱的结构化检索和基于语义匹配的非结构化检索，得到可用于对网络安全法案件进行研判的法律条文。本发明基于信息抽取对网络安全法案件进行理解，使得方法可更精确的获得案件的结构化信息，采用知识图谱对网络安全法的相关知识进行表示，使得方法可更准确的对案件做出研判。
📄 2019103542758
📂 G06F17_27
👤 浙江工业大学
📅 2019-04-29
一种基于自注意力的三元组抽取方法，包括以下步骤：1)根据登记在数据库中案件的简要描述，预先设定好案件需要抽取的实体类型和描述案件的三元组的模板；2)在案件的简要描述中，通过标注工具根据设定好的模板标注出描述中的三元组；3)利用Transformer模型作为核心来构建管道式的抽取系统；4)利用模型自身的自注意力结构来对实体冗余情况下的三元组进行建模；5)使用共享位置信息的方式和带有偏差的自注意力对三元组预测进行加速；6)对预测结果进行评价和排序。本发明以管道式关系抽取算法对数据中的非结构化数据进行提取，从而获得结构化的三元组数据，对数据的后续分析提供有力的帮助。
📄 202110539577X
📂 G06F16_28
👤 浙江工业大学
📅 2021-05-18
一种基于三元组抽取的时序数据可视分析方法，包括以下步骤：采用Hanlp中的依存句法分析模块，对时序数据进行三元组抽取；借助三元组，以故事线的形式展示实体间关系，并且使用启发式顶点排序算法和DAG扫描算法对不同时间的实体进行排序，以减少故事线的摆动与交叉。在完成上述步骤后，再二阶优化方程进行布局优化。最后设计一套可视分析系统，允许用户交互式探索实体间的关系随时间的演变。本发明把从时序数据中提取到的三元组，以故事线的形式展示，并用提取到的三元组，丰富故事线中实体之间的关系，使得到的故事线布局可以传递更多信息，并且用足球文字直播数据进行实证研究来分析方法的有效性。
📄 2021106770448
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2021-06-18
一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法，包括以下步骤：1)获取数据库中的电子病历文本数据，预先设定好需要抽取的实体类型和事件模板；2)在电子病历文本中，通过标注工具根据设定好的模板标注出病历中的实体和事件；3)利用transformer模型作为文本编码器，讲文本转换为向量表示；4)使用指针网络对实体进行标注4)使用池化层和线性层对事件类型进行分类；5)使用生成式transformer生成事件信息序列；6)提取事件信息序列中的论元角色，汇总事件信息。本发明以联合抽取算法对医疗电子病历中的非结构化数据进行提取，从而获得结构化的事件信息，对患者后续的病情分析提供有力的帮助。
📄 2022112075624
📂 G06F40_295
👤 浙江工业大学
📅 2022-09-30
一种基于REST的电梯数据服务自动抽取与封装方法。首先，根据电梯数据源及其访问权限连接到数据库，抽取电梯元数据；其次，从电梯元数据中自动抽取原子数据服务；最后，将抽取得到电梯原子数据服务自动封装成REST服务，注册并统一管理，用唯一的URI进行统一访问。本发明为基于数据服务的数据集成提供了一种有效的数据服务自动抽取与封装方法，提高了其自动化程度。
📄 2017114951059
📂 G06F16_25
👤 浙江工业大学
📅 2017-12-31
一种用于工业知识图谱构建的复杂语义关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、结合工业文本数据上下文构建动态提示获得工业实体间关系表征；步骤2、采用对比学习增强关系存储队列中关系特征的类内聚合和类间分离；步骤3、动态优化训练过程，用收敛后的模型推理工业知识图谱中工业实体间的关系。本发明考虑了工业文本数据上下文的语义以及实体标注集中实体类型信息，并利用关系存储队列对不同语义关系进行类内聚合和类间分离，关系抽取准确性高，知识图谱构建性能好。
📄 2025101152743
📂 G06F40_30
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-24
一种用于低标注工业语料的知识图谱构建的关系抽取方法，首先，结合工业文本数据的上下文信息构建动态提示模板，引入语义协同机制增强模板标记间的语义关联；其次，结合特征对齐机制和分阶段课程学习，使模型能够逐步适应难度递增的多任务设置以及增强模型对语义差异的判别能力；最后，计算关系表征与标签表示的匹配概率，并通过交叉熵损失优化模型，预测最可能的关系类型。本发明充分利用了工业文本数据上下文的语义，结合分阶段的课程学习策略，使模型能够逐步适应关系抽取任务的复杂性，对标注数据规模要求低，关系抽取准确性高。
📄 202510779151X
📂 G06N5_022
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2025-06-12
一种基于管道式方案的政务三元组抽取方法，包括以下步骤：1)获取某个问政平台在数据库中的社情民意描述文本，预先确定好实体的schema和关系的schema；2)将文本转化为向量放入BERT模型里进行实体起始边界的预测；3)预先设定好span的最大宽度，从预测出来的起始边界开始，逐一生成实体span，直到span的宽度等于设定的最大宽度；4)对生成的span进行实体类型的预测；5)将识别出的实体两两配对，构成若干条句子，每种实体类型用特殊的token字符表示；6)将文本中的实体替换为对应的token字符，得到新的句子；7)将新句子放到另外一个BERT模型里，得到句子向量；8)将句子向量里的头尾实体向量进行拼接，送入前馈神经网络，进行关系预测，从而完成文本的三元组抽取任务。
📄 2022105896759
📂 G06F40_295
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-26
一种中文医学实体关系联合抽取方法，包括：医疗关系嵌入表示模块、医疗文本中头实体和尾实体的头尾位置获取模块、医疗文本字词向量及其相对距离计算模块、词汇增强后的字向量输出模块、医疗文本的关系预测模块、医疗文本的字符对向量生成模块、主谓宾三元组输出模块、联合抽取模型训练模块、联合抽取模型的F1分数计算模块、循环训练联合抽取模型模块、医疗文本实体关系获取模块。本发明还包括一种中文医学实体关系联合抽取系统。本发明解决了中文医疗文本中复杂语句的实体嵌套和关系重叠问题，缓解了TPLinker解码矩阵的稀疏，提升了联合抽取模型的收敛速度，通过词汇增强编码单元缓解了中文医疗文本中存在许多专业词汇即使结合上下文也无法准确识别的难题。
📄 2021112033133
📂 G06F40_279
👤 浙江工业大学
📅 2021-10-15
本发明公开了一种适合于粮堆中挥发性组分的抽取装置，所述的抽取装置所述的抽取装置包括吸附装置和抽气泵，所述吸附装置包括安装筒、连接管头、气管、分别由内向外依次安装在安装筒两端的第一环形胶垫、透气片、第二环形胶垫、压片及固定在安装筒两端的压紧帽；所述的第一环形胶垫、透气片、第二环形胶垫和压片与所述的台阶孔紧密配合并由压紧帽压紧叠置于所述的台阶孔内，所述的压紧帽与所述的安装筒相匹配。本发明所述的抽取装置用于粮堆中挥发性组分的检测。本发明大大的方便了人们对粮仓中存储的谷物品质优劣的检测，检测方便快捷，而且结果准确。
📄 2018111553529
📂 G01N30_02
👤 浙江工业大学
📅 2018-09-30
柿子坊 · 知识产权运营
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