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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

36 篇 专利

馆藏范围

36 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

3 篇 慧荣科技股份有限...
2 篇 成都星云律例科技...
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 中国矿业大学
2 篇 中国电子科技集团...
2 篇 中国传媒大学
2 篇 和美信息技术股份...
2 篇 广东工业大学
2 篇 北京华如科技股份...
2 篇 北京燧原智能科技...
2 篇 腾讯科技有限公司
1 篇 山东众阳健康科技...
1 篇 oppo广东移动通信...
1 篇 中兴通讯股份有限...
1 篇 浙江工商大学
1 篇 国泰君安证券股份...
1 篇 中电云计算技术有...
1 篇 成都完美天智游科...
1 篇 中国航天科工集团...
1 篇 北京约来健康科技...

作者

3 篇 林峻苇
2 篇 吴蔚
2 篇 巩敦卫
2 篇 黄燕
2 篇 李晓冬
2 篇 胡滔
2 篇 何晓莲
2 篇 王永滨
2 篇 牛伟才
2 篇 赵从志
2 篇 高大林
2 篇 徐建平
2 篇 张艳丽
2 篇 宋元杰
2 篇 陈权
2 篇 王鑫鹏
2 篇 郭一楠
2 篇 刘彬
2 篇 孟龙龙
2 篇 吴林

语言

36 篇 中文

检索条件"主题词=实体位置信息"

共 36 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

一种用于基于位置信息进行排序的方法和装置

一种用于基于位置信息进行排序的方法和装置

引用

作者：林冠辰 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦

本发明的目的是提供一种用于基于位置信息进行排序的方法和装置。本发明根据来自移动终端的搜索请求获得用户输入的搜索序列以及所述移动终端的LBS位置信息；并根据所述搜索序列，判断其是否具有地域需求；并当判断所述搜索序列具有地... 详细信息

标准号: CN103678292B

本发明的目的是提供一种用于基于位置信息进行排序的方法和装置。本发明根据来自移动终端的搜索请求获得用户输入的搜索序列以及所述移动终端的LBS位置信息；并根据所述搜索序列，判断其是否具有地域需求；并当判断所述搜索序列具有地域需求时，根据基于所述搜索序列进行搜索所得的至少一个搜索结果的链接信息所对应的实体的实体位置信息，以及，基于所述LBS位置信息确定的所述移动终端的位置信息，确定所述至少一个搜索结果中全部或部分搜索结果的排序；并向所述移动终端发送排序后的搜索结果。本发明能够使得排序结果能够更好地满足用户希望获得其所在地域或与其所在地域接近的对象的相关信息的需求。

关键词：搜索结果搜索序列移动终端排序地域实体位置信息位置信息确定方法和装置基于位置链接信息排序结果搜索请求相关信息用户希望搜索发送

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三元组抽取方法及系统

三元组抽取方法及系统

引用

作者：李文锋侯乐赵九州赵从志 518040 广东省深圳市福田区沙头街道泰然工贸园苍松大厦1301室

本发明提供一种三元组抽取方法及系统，该方法包括：利用分词编码器对批量文本信息进行处理得到对应的分词文本、以及所述分词文本对应的分词编码文本与分句编码文本；所述分词编码文本包括所述分词文本中每个分词结果对应的编码信息，... 详细信息

标准号: CN112560475A

本发明提供一种三元组抽取方法及系统，该方法包括：利用分词编码器对批量文本信息进行处理得到对应的分词文本、以及所述分词文本对应的分词编码文本与分句编码文本；所述分词编码文本包括所述分词文本中每个分词结果对应的编码信息，所述分句编码文本包括所述分词文本中每句话的编码信息；利用ALBERT模型对所述分词编码文本与分句编码文本进行处理，得到文本向量；根据所述文本向量、所述分词编码文本与分句编码文本，利用全连接层学习得到头实体位置信息以及尾实体位置信息；根据所述头实体位置信息以及尾实体位置信息，确定抽取得到的三元组。本发明能提高三元组抽取的准确性。

关键词：编码文本分词实体位置信息分句三元组文本抽取编码信息文本向量分词结果文本信息编码器连接层学习

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一种裁判文书实体关系抽取方法及系统

一种裁判文书实体关系抽取方法及系统

引用

作者：不公告发明人 610000 四川省成都市高新区锦晖西一街99号2栋1单元19楼1909号

本发明公开了一种裁判文书实体关系抽取方法及系统，所述方法包括：设定样本数据的格式；将训练样本的格式转换为样本数据的格式，获得格式转换后的训练样本；利用格式转换后的训练样本训练预训练模型bert，获得训练后的模型bert；将待... 详细信息

标准号: CN110837558B

本发明公开了一种裁判文书实体关系抽取方法及系统，所述方法包括：设定样本数据的格式；将训练样本的格式转换为样本数据的格式，获得格式转换后的训练样本；利用格式转换后的训练样本训练预训练模型bert，获得训练后的模型bert；将待抽取实体关系的裁判文书句子输入训练后的模型bert，输出裁判文书句子中两个实体之间的关系；在同等数据量情况下，本方法及系统效果优于其他关系抽取模型；本方法及系统使用句子信息、实体信息、实体位置信息以及实体类型信息在模型中间拼接，符合关系抽取三元组的天然结构。

关键词：格式转换训练样本关系抽取实体关系样本数据裁判抽取实体位置信息句子输入句子信息实体类型实体信息天然结构系统效果训练模型三元组数据量拼接句子输出

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一种基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取方法

一种基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取方法

引用

作者：张勇高大林巩敦卫郭一楠孙晓燕 221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号

本发明公开了一种基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取方法。包括如下步骤：通过BiLSTM提取句子中的上下文信息，并引入实体位置信息和实体标签信息来扩充词向量特征；通过Stanford Parser工具进行句子依存结构树的提... 详细信息

标准号: CN112163426A

本发明公开了一种基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取方法。包括如下步骤：通过BiLSTM提取句子中的上下文信息，并引入实体位置信息和实体标签信息来扩充词向量特征；通过Stanford Parser工具进行句子依存结构树的提取生成初始句子结构矩阵，引入注意力机制对初始句子结构矩阵进行注意力计算，得到句子中结构矩阵的权重信息；将提取出的句子上下文信息和句子结构的权重信息作为输入，使用基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取模型对输入进行关系抽取，最终得到实体的三元组信息。本发明方法分别在TACRED数据结和Semeval2010 task‑8数据集上进行了测评，该模型的表现优于目前主流的深度学习抽取的模型。

关键词：矩阵注意力机制关系抽取句子结构句子记忆神经网络权重信息实体位置信息句子上下文三元组信息上下文信息实体标签依存结构词向量数据集数据结中结构引入测评注意力抽取主流表现学习

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一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法

一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法

引用

作者：王鑫鹏李晓冬吴蔚徐建平 210003 江苏省南京市白下区苜蓿园东街1号

本发明公开了一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法，包括如下步骤：对文本语料进行实体标注和关系标注；对标注数据进行预处理，生成实体抽取模型和关系抽取模型的训练集和测试集；构建关系抽取网络；分别进行实体抽取... 详细信息

标准号: CN110502749A

本发明公开了一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法，包括如下步骤：对文本语料进行实体标注和关系标注；对标注数据进行预处理，生成实体抽取模型和关系抽取模型的训练集和测试集；构建关系抽取网络；分别进行实体抽取模型训练和关系抽取模型训练；将测试集数据首先输入实体抽取模型，得到实体识别结果；实体识别结果和测试集数据输入关系抽取模型，得到关系抽取结果。本发明利用实体位置信息和实体标签信息扩充字向量特征，实现文本信息的向量化，为关系识别提供更多的特征信息，提高了双向GRU模型输入信息与输出信息间的相关性，增强关键字对输出的影响力并提高抗噪声能力，并且能够有效地提高中文文本关系抽取的准确率。

关键词：关系抽取抽取测试集数据模型训练实体识别文本预处理实体位置信息抗噪声能力注意力机制关系标注关系识别模型输入实体标签实体标注输出信息输入关系特征信息文本信息向量特征信息扩充中文文本测试集向量化训练集有效地准确率构建语料标注输出网络

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一种处理器构架解析方法、装置、设备及储存介质

一种处理器构架解析方法、装置、设备及储存介质

引用

作者：魏斌 100191 北京市海淀区知春路23号14层1401、1403、1405、1407室

本申请公开一种处理器构架解析方法、装置、设备及储存介质。该方法包括：导入处理器的架构部署信息；其中，架构部署信息包括实体的所属范畴、预设属性、位置、角色分类和角色名称；解析架构部署信息，提取实体角色信息、实体范畴信息... 详细信息

标准号: CN112015382B

本申请公开一种处理器构架解析方法、装置、设备及储存介质。该方法包括：导入处理器的架构部署信息；其中，架构部署信息包括实体的所属范畴、预设属性、位置、角色分类和角色名称；解析架构部署信息，提取实体角色信息、实体范畴信息和实体位置信息；其中，实体角色信息包括角色分类和角色名称，实体范畴信息包括所属范畴和预设属性，实体位置信息包括位置和角色名称；根据实体范畴信息，确定实体间的挂载端口信息；根据实体角色信息，确定实体信息；根据实体信息、挂载端口信息和实体位置信息，确定处理器的架构。本申请的技术方案通过解析架构部署信息确定处理器架构，利于研发子团队间统一架构的描述，加快子团队对架构开发的反应速度。

关键词：架构部署信息实体位置信息实体角色处理器解析端口信息角色分类实体信息所属范畴挂载预设角色团队处理器架构储存介质研发申请构架开发统一

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