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[发明专利]一种鲁棒哈希的不配对零样本图文跨模态检索方法-CN202310902853.3在审
发明人：舒振球;永凯玲;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/432 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒哈希的不配对零样本图文跨模态检索方法。能有效地解决同时包含噪声标签以及不配对的检索场景。该方法设计了一个零样本图文跨模态哈希检索框架为图像和文本两个模态学习不同的哈希码，使其适用于不配对检索场景。此外，该方法分别为噪声矩阵和恢复的标签矩阵上施加了稀疏约束和低秩约束，以有效地降低噪声标签的负面影响。然后，在标签语义嵌入学习中引入ε拖曳，以此来学习更具判别性的哈希码。为了增强哈希码中的相似性语义信息，同时考虑了模态内相似性和模态间相似性。本发明提高了在带有噪声标签的不配对零样本图文跨模态检索的检索精度。
一种鲁棒哈希配对样本图文跨模态检索方法

[发明专利]基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法-CN202310933874.1在审
发明人：高盛祥;冯子健;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明涉及基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先结合老挝语的语言语音特点，在老挝语音素粒度上标注时长信息，其次使用非自回归架构建模声学模型，避免数据稀缺情况下自回归模型注意力机制泛化能力差的问题。通过自监督学习的预训练语音模型来提取语音内容和声调信息的离散化表征，融入到声学模型中增强模型的语音生成能力，增强合成音频的流畅性和自然性。本发明提出的基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法，能更好的在声调、音素时长、音高等细粒度层面刻画老挝语的语音特性。
基于离散监督表征增强回归建模方法

[发明专利]融合发音特征的越南语语音识别文本纠错方法及系统-CN202311040757.9有效
发明人： 余正涛;杨尚龙;王文君;董凌;孙童 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-08-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本发明涉及融合发音特征的越南语语音识别文本纠错方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明利用国际音标（IPA）对越南语发音进行表征的方法，并在模型编码阶段通过交叉注意力机制融合对应文本序列的发音特征。由于越南语一个发音对应多种语义的特点，将发音特征融入模型中扩大了搜索空间，提高了模型的错误检测和生成能力。此外，本发明使用基于非自回归结构的解码器，可以并行地生成目标序列中的所有单词，从而极大地降低解码时延。实验结果表明，在同等数据集上，该方法相比通用文本纠错模型实现约1%的词错率降低，同时节省近50%的解码时间消耗。
融合发音特征越南语语音识别文本纠错方法系统

[发明专利]融合词粒度概率映射信息的汉越跨语言摘要方法-CN202110958255.9有效
发明人：张亚飞;李笑萌;郭军军;高盛祥;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及融合词粒度概率映射信息的汉越跨语言摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：语料收集；对收集的语料进行分词预处理；并利用fast‑align工具及统计的思想获得汉越概率映射对；并采用编解码注意力机制，以此获取基于汉语文章摘要的关键词；概率映射机制的构建；词级概率映射信息的融入；本发明对汉越词粒度的信息和其篇章级的文本进行表征；其次，基于注意力机制对词粒度的信息和篇章级文本进行联合表征；最后，通过融合词粒度的对齐信息到目标语言的摘要，提高摘要的准确性。本发明在汉‑越跨语言摘要数据集上进行了实验，实验证明了本发明的有效性和优越性。
融合粒度概率映射信息汉越跨语言摘要方法

[发明专利]一种基于改进上下文词表示的汉语-越南语依存句法分析方法-CN202310721191.X在审
发明人：李英;张振国;余正涛;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进上下文词表示的汉语‑越南语依存句法分析方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先：收集大量无标注数据，并对数据进行预处理，获得大规模可用的越南语无标注数据。然后，利用无标注数据对XLM‑RoBERTa的模型参数进行微调，获取越南语语言相关的上下文词表示。接着，获取输入句子中每个词所对应的微调XLM‑RoBERTa模型的最后四层输出，并将其作为额外输入增强基于特征扩展的句法分析模型。最后，将语言对抗网络融入特征扩展模型，尝试从资源丰富的汉语依存句法数据中捕获更多的越南语可用的句法信息，从而提高越南语依存句法分析的性能。本发明在汉语‑越南语依存句法分析上取得了较好的实验结果。
一种基于改进上下文词表示汉语越南语依存句法分析方法

[发明专利]基于知识表示增强的低资源跨语言文本检索方法及装置-CN202310961196.X有效
发明人：毛存礼;王焱彬;余正涛;张勇丙;黄于欣;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明涉及基于知识表示增强的低资源跨语言文本检索方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明包括：中文查询‑低资源文档及外部知识数据预处理、基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索模型构建、基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本模型训练、对中文‑低资源跨语言文本进行检索四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索装置，能够有效地利用外部知识丰富查询文本的知识信息，增强对东南亚低资源跨语言文本的表示对齐能力和知识特征融合能力，从而达到提升低资源跨语言文本检索模型性能目的，具有重要的理论和实际应用价值。
基于知识表示增强资源语言文本检索方法装置

[发明专利]基于声学空间分布约束的越南语语音识别数据筛选方法-CN202310785589.X在审
发明人：高盛祥;周杰;余正涛;王文君;曾令帆 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明涉及基于声学空间分布约束的越南语语音识别数据筛选方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：将文本转换为音素序列，再使用越南语语音文本对齐模型将音素序列和无标签语料的语音对齐获得对齐的伪标签语料；对初始化的教师模型进行微调，并使用微调好的教师模型通过无标签语料数据得到伪标签语料；对对齐的伪标签语料和伪标签语料利用声学空间分布约束的声调贡献度进行筛选，再对学生模型进行自训练；得到最佳的越南语语音识别模型，并利用越南语语音测试集进行实验验证。本发明通过标签置信度来约束伪标签弱监督信号对于训练过程的贡献。在自训练的过程中添加伪数据筛选方法有效提升了低资源下的越南语语音识别上的识别效果。
基于声学空间分布约束越南语语音识别数据筛选方法

[发明专利]一种基于多注意力机制的单通道语音增强方法-CN202310795845.3在审
发明人：高盛祥;莫尚斌;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多注意力机制的单通道语音增强方法，属于音频信号处理技术领域。本发明在复数U‑Net网络中引入复数Conformer对语音幅度和相位的相关性进行建模，利用三维度注意力机制构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力，通过门控注意力机制融合语音细节特征和深层特征。该方法能提高语音质量和可理解性，可用于嘈杂环境中的语音通信，口令控制及与语音相关任务的前处理部分。在公开数据集上的实验结果表明，所提方法在五种客观评价指标PESQ、CSIG、CBAK、COVL、STOI上，分别取得了的3.09、4.28、3.47、3.72、95.07评测结果，可有效降低噪声、提高语音质量和可理解性。
一种基于注意力机制通道语音增强方法

[发明专利]一种基于主动特征选择的多标签文本分类数据增强方法-CN202310808655.0在审
发明人：线岩团;庞宇宏;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于主动特征选择的多标签文本分类数据增强方法，涉及自然语言处理技术领域。本发明通过标签提示模板得到其与文本中每个词的得分情况，在相同标签的每个批次的句子中取出分数靠前的K个词，然后将这些词的特征进行随机互换，将分数高的词的特征的和随机互换的词的特征按照λ和1‑λ混合之后重新写入句子，起到数据增强的效果。本发明与传统的基线模型对比,实验组评测指标相较于所有的基线模型均有明显提高。
一种基于主动特征选择标签文本分类数据增强方法

[发明专利]融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置-CN202310880842.X有效
发明人：毛存礼;黄彬煌;余正涛;王琳钦;陈蕊;黄于欣 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明涉及融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置，属于自然语言处理领域。本发明方法包括老挝车牌照图像数据构建及预处理、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型构建、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照模型训练、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别装置，对输入的老挝车牌照图像进行信息识别，本发明提高了老挝车牌照图像识别的正确率，有效地解决了老挝车牌照上行省份字符排列紧密、难以分割和下行辅音字符相似度高、难以识别的问题。
融合双层注意力网络端到端老挝车牌识别方法装置

[发明专利]一种基于预训练模型提示微调的无监督短语抽取方法-CN202310690973.1在审
发明人：线岩团;龙彪;余正涛;王红斌;相艳 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于预训练模型提示微调的无监督短语抽取方法，包括如下步骤：S1、使用自定义嵌入层对模版进行嵌入，然后将两种结果拼接得到带有文本信息和模版信息的向量；S2、利用预训练语言模型中的注意力结构生成一个向量序列，然后对向量序列进行降维；S3、计算全局语义模板向量与局部语义模板向量的KL散度，并使用句子长度对分数进行约束以避免出现局部最优解；S4、将得到每个词在背景和全局上的分数；S5、应用全局分数与背景分数的差值大于某个阈值的连续位置认为该片段为关键短语来进行短语抽取。本发明够有效地分离文本中的背景语义信息和全局语义信息，并利用单词在背景信息和语义信息上的分数差无监督地定位关键短语。
一种基于训练模型提示微调监督短语抽取方法

[发明专利]基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测方法-CN202011108823.8有效
发明人：高盛祥;寇梦珂;余正涛;王振晗;朱俊国;朱恩昌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先采用对抗学习的方法将两种语言映射到同一语义空间下，然后在编码过程中融入实体信息，通过注意力机制将映射后的中文触发词嵌入指导模型关注越南语新闻中的触发词信息，最后利用得到的触发词信息进行事件类型的多分类，进而实现越南语新闻事件检测。本发明目前事件检测需要识别新闻中的触发词，目前没有越南语触发词标记语料，使用丰富的中文标记语料可以解决越南语标记语料缺失的问题。
基于中文触发指导越南语新闻事件检测方法

[发明专利]融合标题和正文双向互注意力的涉法新闻相关性分析方法-CN202011055105.9有效
发明人： 余正涛;王冠文;郭军军;黄于欣;相艳;张玉 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及融合标题和正文双向互注意力的涉法新闻相关性分析方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：获取标题和正文的词级特征向量；构建标题和正文相似矩阵去分别计算正文辅助标题的双向互注意力、正文辅助标题的双向互注意力；分别对正文辅助标题以及标题辅助正文这两种情况下得到的双向互注意力向量进一步提取深层次关系，然后把提取到的深层次关系在高维度联合，以得到整篇新闻的完整信息；根据新闻特性判断其是否属于涉法新闻。本发明相比基线模型准确率提高了2.7％，实验结果表明利用标题和正文以及它们之间的相互作用对新闻文本分类有很好的支撑作用。
融合标题正文双向注意力新闻相关性分析方法

[发明专利]基于跨语言特征解耦器的柬埔寨语说话人音色迁移方法-CN202310627760.4在审
发明人：高盛祥;杨元樟;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明涉及基于跨语言特征解耦器的柬埔寨语说话人音色迁移方法，属于语音信号处理技术领域。本发明借助中英文等富资源语种，将柬埔寨说话人音色，转为中英文说话人音色。柬埔寨多说话人语料库稀缺，常规方法实现柬埔寨语说话人迁移性能不佳。使用中英富资源扩充数据面临着语言特征、说话人音色特征难解耦的问题，本发明使用中英富资源语料库扩增说话人音色数据，构建跨语言特征解耦器，实现柬埔寨说话人音色有效转换为中英说话人音色而不改变柬埔寨语的语音内容，实验结果显示，本发明方法合成音频达到了3.81的MOS评分。实现了说话人音色的有效解耦及可控迁移。
基于语言特征解耦器柬埔寨说话音色迁移方法

[发明专利]基于跨模态表征对齐的英越端到端语音翻译方法-CN202310646473.8在审
发明人： 余正涛;周国江;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及基于跨模态表征对齐的英越端到端语音翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明基于英语音频表征与文本表征的长度信息，进行对齐并分别混合得到词级与句子级的混合表征；使用长度归一化融合方法统一混合表征与音频表征的长度以减轻混合表征与语音表征之间由长度导致的模态差异问题，使用门控融合方法对混合表征进一步融合得到多粒度混合表征作为解码器输入，对不同模态的输出进行一致性在多任务训练框架下约束，实现英语语音表征与对应文本表征的跨模态对齐。本发明为后续在英语到越南语端到端语音翻译以及语音与文本跨模态表征对齐等工作提供强有力的支撑，缓解了英语到越南语语音翻译的跨模态映射困难问题。
基于跨模态表征对齐英越端到端语音翻译方法

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