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[发明专利]一种基于多种信息融合的微博信息过滤方法-CN201410487114.3有效
发明人：闫碧莹;余雷;袁伟;邓攀;赵鑫 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多种信息融合的微博信息过滤方法，属于智能信息处理技术领域。方法包括步骤1，构建分布式爬虫，抓取微博数据；步骤2，对微博数据进行预处理；步骤3，对微博数据进行中文分词，去除停用词，获取分词结果，得到词集合VOC；步骤4，从微博内容角度提取特征；步骤5，从用户角度提取微博特征；步骤6，从传播路径提取特征；步骤7，构建分类模型，筛选非垃圾微博；本发明通过结合微博信息去重和分类学习算法去除微博垃圾信息的双重过程，实现微博信息过滤，既过滤掉重复微博信息，又过滤掉垃圾微博信息。
一种基于多种信息融合过滤方法

[发明专利]一种行业评论数据细粒度情感分析方法-CN201410486635.7有效
发明人：邓攀;袁伟;余雷;闫碧莹;赵鑫;万安格 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种行业评论数据细粒度情感分析方法，用于互联网数据分析。本方法是获取电商行业商品的评论数据；对评论数据进行预处理；建立初始的行业情感词库，利用1‑gram和2‑gram分别计算词在不同情感极性下的分布；对评论数据进行中文分词；分别基于1‑gram、2‑gram构建的情感词库，使用联合情绪模型对词进行建模，获取词在不同情感分布下，属于不同主题的概率分布；利用上下文信息重新确定句子中情感词的情感倾向值；利用条件随机场进行命名实体识别，抽取评论特征，计算评论特征评价词的情感倾向值。本发明通过主题、情感两个维度计算评论词的情感，实现行业评论数据的细粒度情感分析，分析结果精度高且更加可解释。
一种行业评论数据细粒度情感分析方法

[发明专利]一种基于深度学习的非监督命名实体语义消歧方法-CN201410488048.1在审
发明人：余雷;邓攀;闫碧莹;袁伟;李玉成;万安格 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的非监督命名实体语义消歧方法，针对某一特定领域，在垂直网站上抓取评论数据并进行预处理；对评论数据中文分词；利用主题模型对词进行主题聚类，生成包含主题信息的文档主题词分布；对词集合中的所有词，使用基于深度学习的词聚类方法word2vec进行关键词聚类，提取和关键词语义接近的词；使用条件随机场该模型识别评论数据中的命名实体；根据步骤4主题聚类的聚类结果，构建不同主题下的词集合，计算文档和词集合的相似度，选取文档主题，得出文档中命名实体的语境含义，从而消除语义岐义。本发明实现了以比较高的可解释度和精确度来进行命名实体消歧，满足了特定领域且需要大量的知识库的要求。
一种基于深度学习监督命名实体语义方法

[发明专利]一种面向微博的动态主题检测与演变追踪方法-CN201410488391.6在审
发明人：闫碧莹;邓攀;余雷;赵鑫;袁伟;万安格 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出一种面向微博的动态主题检测与演变追踪方法，属于智能信息处理技术领域。方法包括：步骤1，构建分布式爬虫，获取微博数据；步骤2，对微博数据进行预处理；步骤3，进行中文分词去除停用词，获取词集合VOC；步骤4，对各个时间区间的微博数据进行LDA聚类，提取潜在主题；步骤5，筛选出每个时间区间内的微博热门主题；步骤6，对全局时间的热门主题进行层次聚类，获取各主题之间的聚合和分化关系；步骤7，根据主题的聚合和分化关系，可视化主题演变过程。本发明以较低的时间复杂度挖掘出一个事件在不同时期的主题词分布和同一个主题在不同时期的细粒度主题，具有高效性、鲁棒性等优点，具有较大的实用价值。
一种面向动态主题检测演变追踪方法

[发明专利]一种基于图像相似度快速匹配的学术论文搜索方法-CN201410464732.6在审
发明人：邓攀;袁伟;闫碧莹;赵鑫;李玉成;刘昊 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-12 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像相似度快速匹配的学术论文搜索方法，用于海量论文智能检索。本方法包括：从论文库中获取论文图像库，建立论文图像库的索引；获得要进行搜索的源图像以及图像关键词，并提取源图像的特征矩阵；根据源图像的图像关键词检索论文图像库索引，获取相关图像集；检索相关图像集，获取与源图像相似的图像，获得最终图像集；依据最终图像集，从论文库中获取相应的论文。本发明可利用图像及图像相关信息进行论文检索，图像特征采用更小的存储介质，且检索速度快，检索精准度高。
一种基于图像相似快速匹配学术论文搜索方法

[发明专利]基于论文作者信息提取和关系权值模型的学术关系网构造方法-CN201410395729.3在审
发明人：袁伟;邓攀;闫碧莹;李玉成 -专利权人： 中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-08-13 - 公布日： 2014-11-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于论文作者信息提取和关系权值模型的学术关系网构造方法。本发明针对特定领域，首先提取作者库中所有作者信息，构建初始的作者关系矩阵，其次建立作者关系权值模型，根据每篇论文的作者信息更新作者关系矩阵，然后基于作者关系矩阵确定两两作者间最优关系传递路径，构建作者关系圈；并定期更新作者关系矩阵和作者关系圈。其中两两作者间最优关系传递路径满足条件：两者之间经过的路径绝对值长度最短；在所有最短路径中关系值和最大；经过的最短路径小于6。本发明的作者关系权值模型体现了一篇文章中不同作者的真实关系值，构建的学术关系网更加合理，符合实际作者关系最优值，并实时反映最新的学术关系。
基于论文作者信息提取关系模型学术关系网构造方法