本申请公开了一种从中文自然语言中抽取结构化知识的方法及装置，该方法包括：从输入文本中抽取候选实体并对候选实体进行打分，基于开放的实体抽取抽取的实体集，在知识库中检索实体集以完成开放实体链接，基于实体集中实体的优先级重新处理输入文本，并采...

本申请提出一种基于多元标注策略的结构化信息抽取方法和装置，该方法包括：爬取学者的主页，并对主页进行清洗处理和分句处理；通过正则表达式匹配句子并将句子中不同格式的日期统一格式；通过预设的短文本分类模型筛选出包含学者履历的文本；基于多元标注...

本申请公开了一种基于预训练模型的生成式信息抽取方法和装置，该方法包括：获取结构化信息抽取任务的历史标注数据；根据每个目标字段之间的依赖关系，生成学者多轮问题模板，并将标注数据处理为多轮问答形式的数据集；将多轮问题模板序列化，并结合多轮问...

本申请提出了一种基于反向提示的预训练模型文本生成方法，该方法包括：步骤S1：将初始提示文本输入至大规模预训练模型中进行文本生成，生成第一条语句的多个候选语句；步骤S2：对多个候选语句进行文本筛选，按照候选语句的分数从高到低的顺序选择预设...

本发明提出一种基于异构信息网络的新闻事件发现算法及装置，方法包括：对多种话题的新闻进行抽取同时进行预处理，根据各关键词的重要程度选取文章的多个关键词，根据多个关键词生成关键词集合；将关键词集合进行情感信息的融合，经过预测模型预测得到事件...

本申请提出一种学者的主页和所用语言的预测方法，涉及信息处理技术领域，该方法包括获取与学者相关的多个网页并提取每个网页的特征，生成与多个网页对应的网页特征向量矩阵；通过预设的第一训练模型学习每个网页中的文本的语义特征向量，生成与多个网页对...

本申请提出一种面向推荐系统的时空图卷积方法，涉及计算机技术领域，其中，该方法包括以下步骤：维持一个初始的用户嵌入表示矩阵和一个初始的商品嵌入表示矩阵；聚合所述用户和所述商品的邻居信息；获取邻居聚合层输出的用户嵌入表示和商品嵌入表示，并堆...

本申请提出了一种基于图上下文学习的异常点检测方法，涉及计算机网络信息技术领域，其中，该方法包括：提出了CoGCL框架，利用图上下文对比学习来衡量异常与正常节点与图上下文的距离。为了达到对比学习的目的，本专利设计了一个图编码器，它可以一定...