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[发明专利]基于逐步集成多层注意力的事件表示学习方法及系统-CN202310917751.9有效
发明人： 万齐智;万常选;刘德喜;刘喜平;胡蓉 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提出一种基于逐步集成多层注意力的事件表示学习方法及系统，该方法包括：获取文本中词语的结点嵌入表示，利用文本生成词语依存树及词语短语树，并构建词语‑短语依存树以及短语‑结构依存树，以词语的结点嵌入表示作为初始输入，采用上一层的输出转化为下一层输入的方式依次对词语依存树、词语‑短语依存树和短语‑结构依存树的结点嵌入表示进行更新，得到事件嵌入表示；每层转化包含转化注意力系数和语义重要性注意力系数，揭示转化过程中结点的不同重要程度。本发明不依赖于事先给定的各种关系，通过词语‑短语‑结构‑对象的转化策略，有指导地逐步编码事件及其上下文中蕴含的语义信息，利用包含事件的文本片段实现事件嵌入表示学习。
基于逐步集成多层注意力事件表示学习方法系统

[发明专利]基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统-CN202310337487.1有效
发明人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统，该方法包括：根据各样本事件类型与论元角色之间的关系，构建三元组关联关系；根据标注语料中各事件记录信息中的词语和三元组关联关系，构建样本双向事件完全图；分别构建各样本文档的邻接矩阵，根据样本双向事件完全图对各邻接矩阵进行标识填充，得到样本邻接矩阵；根据各样本邻接矩阵和各样本文档，对事件联合抽取模型进行训练；将待抽取文档输入收敛后的事件联合抽取模型进行事件抽取，得到事件信息。本发明基于各样本邻接矩阵和各样本文档对事件联合抽取模型进行训练，使得收敛后的事件联合抽取模型能有效地抽取到待抽取文档中的事件信息，提高了事件抽取的准确性。
基于双向事件完全文档联合抽取方法系统

[发明专利]基于依存关系结构增强的事件检测方法及系统-CN202311012322.3在审
发明人： 万齐智;万常选;刘德喜;刘喜平;胡蓉 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于依存关系结构增强的事件检测方法及系统，该方法包括：构建词语依存图，并基于词语依存图将其中的依存边视为新的依存关系结点，共享同一个词语结点的依存关系结点之间建立关联，获取词语结点嵌入表示和依存结点嵌入表示，构建依存关系图；借助依存关系类型，提高核心论元及其对应依存结点的层级，强化它们在图中的地位；利用二元图注意力网络，使词语依存图和依存关系图中结点嵌入表示进行迭代交互对词语结点嵌入表示和依存关系结点嵌入表示进行更新，能够更好地利用2个图中边的有向性语义，最后将所得结果用于事件检测，进而提高后续事件检测的准确性。
基于依存关系结构增强事件检测方法系统

[发明专利]基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统-CN202310858934.8在审
发明人： 万齐智;万常选;刘喜平;刘德喜;胡蓉 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统，该方法包括：分别对样本文档中的各样本语句进行句法解析得到句法解析结果；根据样本文档中的样本事件和样本词语构建词语事件对，分别对各词语事件对进行论元角色标记；根据句法解析结果对论元角色标记后的各词语事件对进行特征拼接得到拼接特征，根据拼接特征对论元预测模型进行模型训练；将待抽取文档输入训练后的论元预测模型进行论元角色预测得到预测论元，根据预测论元进行事件抽取得到文档级事件抽取结果。本发明基于待抽取文档的预测论元能有效地进行事件抽取得到文档级事件抽取结果，提高了事件抽取效率。
基于集成联合学习文档事件抽取方法系统

[发明专利]基于多焦点图神经网络的主题事件抽取方法-CN202310597069.6有效
发明人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多焦点图神经网络的主题事件抽取方法，借助子图思想，构建反映事件内部结构的事件子图；以事件子图为结点，构建反映事件外部结构的事件关联图，包括事件依存图、事件组织图和事件共享词语图；设计多注意力事件图神经网络，捕获事件的各种图结构和特征信息，提升事件子图嵌入表示的质量；拼接每个通道最后一层输出的事件子图嵌入表示，进行分类训练，实现主题事件的抽取。本发明利用多焦点图神经网络实现主题事件抽取，可以帮助人们更好、更快捷地理解文档，过滤无价值的信息。
基于焦点神经网络主题事件抽取方法

[发明专利]文档网络主题建模方法、变分邻域编码器、终端及介质-CN202310135750.9有效
发明人：刘德喜;张子靖;刘嘉鸣;万齐智;邓辉 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N3/047 文献下载
摘要：本发明提供了一种文档网络主题建模方法、变分邻域编码器、终端及介质，该方法包括：获取文档网络集，并分别确定所述文档网络集中各文档的文档输入表示；将各文档的文档输入表示输入预训练后的变分邻域编码器进行编码处理，得到各文档的隐藏层表示，并根据所述隐藏层表示确定中心文档的表示；根据所述中心文档的表示确定文档‑主题分布，并根据所述文档‑主题分布确定主题‑词分布。本发明基于各文档的隐藏层表示能有效地确定到中心文档的表示，基于中心文档的表示能有效地确定到文档‑主题分布，基于文档‑主题分布能有效地确定到主题‑词分布，以达到对文档网络的主题建模效果。
文档网络主题建模方法邻域编码器终端介质

[发明专利]一种慕课的课程概念抽取方法-CN202211609225.8在审
发明人：刘德喜;聂凡;刘嘉鸣;刘喜平;万齐智 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种慕课的课程概念抽取方法，应用于慕课视频字幕课程概念抽取模型，所述慕课视频字幕课程概念抽取模型包括BERT编码模块、词性表示模块、词汇表示模块、全局信息融合模块、标签解码模块。相比于普通通用实体的领域特性，本发明引入词性特征，能更好地学习到课程概念实体的词性组成方式，本发明引入了词汇信息帮助实体边界的识别，且控制词汇的权重贡献，能够在尽可能避免复杂化模型架构的情况下，更简单高效地将词汇信息融入字符表示清楚，本发明利用注意力机制引入视频字幕文档级别的上下文全局信息，最终能够有效提升课程概念抽取的效果。
一种课程概念抽取方法

[发明专利]一种基于情感感知的自杀风险评估方法-CN202211462263.5在审
发明人：刘德喜;梁子芳;刘嘉鸣;刘喜平;万齐智 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于情感感知的自杀风险评估方法，本发明通过情感编码模型获取输入帖子的嵌入表示，得到自杀性倾向帖子的情感向量和非自杀性倾向帖子的情感向量，用于后续生成自杀性倾向帖子的初始化向量和非自杀性倾向帖子的初始化向量，能够捕捉到帖子中表达的细粒度情感，在T‑LSTM层中，通过时间感知的T‑LSTM模型模拟非自杀性倾向帖子中情感的动态变化，充分利用了时间间隔信息，最后结合自杀性倾向帖子的上下文表示向量、非自杀性倾向帖子的上下文表示向量、LIWC特征向量、发帖时间特征向量得到各个自杀风险等级的概率分布，提升了自杀风险评估的准确度。
一种基于情感感知自杀风险评估方法

[发明专利]基于潜在心理健康信号的检索式问答方法与系统-CN202211341498.9在审
发明人：刘德喜;赵芸;万常选;万齐智;王君 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提出一种基于潜在心理健康信号的检索式问答方法与系统，本发明除了利用文本的通用语义外，还借助文本作者心理健康状态相关的信号，对文本的通用语义进行过滤调整，从而获得更为准确、信息量更为丰富的文本表示，最终使得模型在面向心理支持的检索式社区自动问答任务中有更好的表现。本发明提供的方法在理解消息文本通用语义的同时，对求助者/支持者的心理健康状态进行推断，获得相关的潜在心理健康信号，这些潜在心理健康信号从多个方面刻画用户心理健康活动状态，指导模型对通用语义表示进行修正、过滤，从而获得与该任务更贴合、信息量更大的文本表示，能够提升检索的准确性，得到更匹配的检索结果。
基于潜在心理健康信号检索问答方法系统

[发明专利]面向心理支持的两阶段检索式问答方法与系统-CN202210795567.7有效
发明人：刘德喜;赵芸;万常选;刘喜平;万齐智 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提出一种面向心理支持的两阶段检索式问答方法与系统，所述方法包括：将心理支持消息全集输入至基于语义的检索模型中进行初步检索，以生成候选心理支持消息集合；在候选心理支持消息集合中，根据心理危机消息与对应的理想心理支持消息生成消息对的语义匹配表示；根据心理危机消息与对应的理想心理支持消息生成用户角色心理画像表示；基于多重注意力机制，对消息对的语义匹配表示与用户角色心理画像表示进行融合，以得到新的消息表示；根据更新后的消息表示进行匹配判断以得到输出结果。本发明可针对每条心理危机消息，去除大量语义无关的心理支持消息，并弥补单纯语义匹配不足的问题。
面向心理支持阶段检索问答方法系统

[发明专利]基于多通道层次图注意力网络的开放事件抽取方法与系统-CN202210375116.8有效
发明人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多通道层次图注意力网络的开放事件抽取方法与系统，该方法包括：获取给定文档，根据给定文档建立得到文档句法依存树；基于文档句法依存树，依次按照调整依存结构、关联缺省成分、添加序列顺序以及关联祖先结点与后代结点的步骤，以构建得到双向依存图；基于原始图注意力网络，嵌入结点类型并进行层级调整，以改造原始图注意力网络的特征汇聚过程，进而构建得到层次图注意力网络；构建得到三通道图注意力网络；将给定文档中的词语，输入至三通道图注意力网络更新嵌入表示，并通过全连接网络进行四分类判断，以实现开放事件的抽取。本发明可有效增强图结构的特征编码能力。
基于通道层次注意力网络开放事件抽取方法系统

[发明专利]一种基于规则的中文结构化金融事件缺省补全抽取方法-CN202011201846.3在审
发明人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜 -专利权人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于规则的中文结构化金融事件缺省补全抽取方法，属于信息抽取技术领域，结合缺省的“三个平面”理论界定，提出了四种常见的缺省结构；针对各种缺省结构，通过分析财经领域和句法语义依存分析事件图中句法语义特点，设计了十种事件成分缺省补全规则，实现了事件缺省成分的补全，解决了抽取的事件成分存在大量缺失的难题。据了解本发明是第一个基于规则的中文结构化金融事件缺省补全抽取方法，不需要人工标注数据，且补全抽取的精确率和召回率较好。
一种基于规则中文结构金融事件缺省抽取方法

[发明专利]一种中文结构化事件抽取方法-CN202011015681.0在审
发明人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜 -专利权人： 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及一种中文结构化事件抽取方法，属于信息抽取技术领域；一种中文结构化事件抽取方法，利用句法依存分析工具对非结构化文本语句进行句法依存结构分析，获得句法依存分析树；分析中文语言学和句法依存分析树的特征，构建核心动词链，识别语句中存在的所有事件；借助语义依存分析工具为句法依存分析树添加语义依存关系，构建句法语义依存分析树；调整句法语义依存分析树中事件核心动词、介词和被动语态的依存结构，构建句法语义依存分析事件图；本发明不需要人工标注数据，能够较好地抽取结构化事件，且抽取的精确率、召回率较高。
一种中文结构事件抽取方法

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