本发明提供了一种用于地球化学测试的基线的测量仪，涉及测量设备技术领域，包括主体，所述主体的顶部设有两处开槽，且主体的顶部安装有出料组件；所述出料组件包括支架和竖杆二，且支架安装在主体的顶部两侧，一处支架的外侧顶部安装有电机，电机的输出端安装有伞齿轮，且一处支架的顶部侧面安装有螺纹杆，且竖杆二为圆柱形结构，且竖杆二通过轴承座安装在支架的外侧；所述摆动组件安装在主体的顶部。储槽的容积大小相同，转杆一圈则加入的测量容量剂量相同，解决了在测量的过程中，通过目测对滴入的剂量进行观察，使得测量溶液存在稍微的差异导致测量结果存在误差的问题。

本发明提供了一种多功能岩石力学特性测试仪，涉及力学测试仪技术领域，包括底座；所述底座上端面安装有动力机构，且动力机构上呈上下对称设有两个拉力测试机构，两个拉力测试机构上均安装有一个夹持机构；所述底座前端面下部均开设有矩形腔体，且矩形腔体内部滑动连接有收纳盒。本发明通过拉力测试机构和压力测试机构的设置，实现对岩石测试块的拉力和压力的测试，从而提高了本力学测试仪的功能性，不仅降低了测试成本，且有效减少了占用空间；解决了传统的力学测试仪在使用时，由于只能完成一种测试，而在进行另一种测试时，需要另一台力学测试仪进行测试，从而增加了测试成本，且多台力学测试仪的占用空间也会增加的问题。

本发明提供了基于储层性质的预测从地球化学实时数据测试仪，涉及地质测试工具技术领域，包括安装部件；所述安装部件内壁上滑动安装有滑动部件，安装部件底部铰接安装有支撑部件，安装部件的顶端设置有手持杆，在需要检测时，直接手持波动杆将滑动部件向上移动，让安装部件底部支撑部件展开，此时检测部件会在滑动部件的作用下从支撑部件位置伸出，实现工具对需要检测位置进行检测，而伸展组件采用伸缩结构，实现了伸展组件增加工具的整体检测距离的作用，解决了现有检测工具与设备，需要进行采集后检测，增加了过多的检测工序，同时难以对与对户外较为复杂的地形进行检测，容易造成采集工作者出现安全隐患的问题。

本发明公开了一种结合中英知识资源的中文词语语义关系识别方法和装置。方法包括：结合多种中文知识资源获取反义词集合，根据反义词集合判定词语间语义关系是否具有反义关系；使用多种中文知识资源提取部分词集合，根据部分词集合判定词语间是否具有整体部分关系；利用多种中文知识资源提取同义词集合，基于同义词集合判定词语间是否具有同义关系；借助于多种中文知识资源提取下位词集合，根据下位词集合判定词语间是否具有上下位关系；使用汉英词典将中文词语对翻译转换为英文；利用英文知识资源对汉英转译所得英文词语对进行词语语义关系识别，以确定原中文词语对的语义关系。利用本发明，可以充分发挥多种中文知识资源的作用，更准确有效地识别中文词语语义关系。

本发明公开了一种基于多粒度融合模型的中文句子语义智能匹配方法及装置，属于人工智能领域和自然语言处理领域，本发明要解决的技术问题为单粒度模型语义分析不全面和句子匹配不精确，采用的技术方案为：该方法具体如下：S1、构建文本匹配知识库；S2、构建文本匹配模型的训练数据集；S3、构建多粒度融合模型；具体如下：S301、构建字符词语映射转换表；S302、构建输入层；S303、构建多粒度嵌入层；S304、构建多粒度融合编码层；S305、构建交互匹配层；S306、构建预测层；S4、训练多粒度融合模型。该装置包括文本匹配知识库构建单元、文本匹配模型的训练数据集构建单元、多粒度融合模型构建单元和多粒度融合模型训练单元。

本发明公开了一种基于Wikipedia链接结构的中文概念向量生成方法和装置，该方法包括：根据中文Wikipedia页面中的标题概念和/或链接概念构建链接信息库；针对链接信息库中样本是否存在链接概念分别构建训练正例和训练负例，选择一定数量训练正例和训练负例建立训练数据集；建立概念向量模型，模型包括输入层、嵌入层、概念向量运算层和输出层；采用训练数据集训练概念向量模型，并由概念向量模型中提取概念向量。

本发明公开了一种基于Wikipedia概念向量的英文词语相关度计算方法和装置。方法包括：1.由Wikipedia Dump服务站点获取生语料，进行规范化处理，生成Wikipedia基础语料库；2.进行概念标注扩充，构建Wikipedia概念语料库；3.根据Wikipedia概念语料库，训练概念向量；4.对于待比较词语对，根据Wikipedia，获得其词语概念集合；5.计算概念集合的笛卡尔积中的每个概念对所对应的概念向量的相似度，取最大值作为待比较词语对的相关度。利用本发明，可以充分挖掘Wikipedia蕴含的词语概念信息，生成词语概念向量，更准确有效地计算词语相关度。

本发明公开了一种面向银行咨询服务基于多粒度对齐的文本对语义匹配方法，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为如何准确地判断一对文本的语义是否相同，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、多粒度对齐模块、特征融合编码模块以及标签预测模块构成的文本对语义匹配模型，获取不同文本间的字粒度、词粒度的相关性信息，并进一步得到文本在不同粒度上的最终语义表示，随后通过特征融合编码得到文本的深层语义信息表示，同时计算文本间相似度得到最终的文本对语义匹配张量，最后根据文本对语义匹配张量预测文本对的匹配程度，以达到判断文本对语义是否匹配的目标。

本发明公开了一种面向建筑行业信息化服务问答系统的文本生成方法和装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为如何防止生成式问答系统的编码过程中的层间特征缺失和解码过程中的特征缺失，以保证文本生成的精确性，采用的技术方案为：通过构建并训练由嵌入模块、编码器模块、隐藏状态互信息模块、隐藏变量互信息模块、解码器模块组成的文本生成模型，实现对原始文本的多层编码，获取原始文本的文本表示和隐藏信息；分别对不同层次编码的隐藏状态、原始文本的隐藏变量及其采样信息计算互信息，最大化其互信息；对原始文本和目标文本进行编码，通过注意力机制获取两者之间的相关性信息，最终以达到文本生成的目的。

本发明公开了基于图神经网络和评论相似度的会话推荐方法和系统，根据会话中的商品序列以及评论信息，为当前会话的用户推荐目标商品。本发明将评论信息融入到图神经网络模型中，同时考虑会话中蕴含的商品间依赖关系和文本空间中商品间相似关系。本会话推荐方法主要由四个模块组成：基于评论相似度的全局图模块，根据商品的评论文档得到商品在文本空间的相似度，并依据此相似度构建基于评论的商品全局图；局部图模块，根据当前会话的商品序列，得到在会话中的商品局部图；会话生成模块，结合商品在前两个模块分别得到的商品全局图和商品局部图表示，生成最终会话表示；候选商品预测模块，根据会话表示，预测各个候选商品的得分，推荐目标商品。