专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于多任务学习的依存句法分析方法及应用-CN202110090317.9有效
  • 孟佳娜;孙世昶;高玉妹;贾政 - 大连民族大学
  • 2021-01-22 - 2023-06-20 - G06F40/211
  • 一种基于多任务学习的依存句法分析方法及应用包括:S1.使用深度双向长短期记忆神经网络对特征进行提取;S2.然后通过多任务学习的硬共享模式共享特征表示;S3.最后对各个任务设置私有层,达到单输入、多输出的目的,两个输出是依存分析和分词;基于多任务学习的依存句法分析方法的应用包括:通过数据增强的方式对数据集进行扩充,通过Word2Vec模型将词语向量化后;然后将依存句法分析引入到结构性双关的识别中,并对结构性双关的语料进行解析,通过对依存句法树的概率判断结构性双关,分析结构性双关的特点。本发明在分析精度上要优于基于转移的依存分析方法,不易产生错误传播的现象;而且本发明所采用的方法建立在使用较少的特征模板的基础上,成本较低。
  • 基于任务学习依存句法分析方法应用
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络和注意力机制的反讽识别模型-CN202210108214.5在审
  • 孟佳娜;朱彦霖;刘爽;孙世昶 - 大连民族大学
  • 2022-01-28 - 2022-07-08 - G06F40/279
  • 本发明属于自然语言处理领域,涉及一种基于卷积神经网络和注意力机制的反讽识别模型。包括:S1.文本表示层;S2.语义特征提取层;S3.反讽语义关系建模层;S4.反讽意图判别层。有益效果:本发明能够识别出社交媒体中潜在的反讽表达,挖掘出用户的真实情感倾向,该模型弥补了传统序列模型的不足,实现了句子内部序列之间情感语义关系的建模,同时相比于现有的基于词对矛盾的反讽识别方法,该模型更容易捕捉到反讽效果产生的语义矛盾信息,提高了反讽识别任务的准确性,通过卷积操作隐式地将句子分割成短语片段来提取更高层次的语义特征;可以更准确的捕捉句子短语片段之间的语义不一致性信息。
  • 一种基于卷积神经网络注意力机制反讽识别模型
  • [发明专利]一种基于多任务学习的方面情感分析模型-CN202210108256.9在审
  • 于玉海;孟佳娜;郭旭;邢志琦;孙世昶 - 大连民族大学
  • 2022-01-28 - 2022-07-08 - G06F16/33
  • 本发明属于自然语言处理领域,涉及一种基于多任务学习的方面情感分析模型。包括:方面类别检测模块和方面级情感分析模块;将两部分进行聚合得到最终的方面类别情感分析结果;所述的方面类别检测模块依次包括处理数据的ACD嵌入层、双向长短期记忆网络层、自注意力机制层面和方面类别预测层;所述的方面级情感分析模块依次包括处理数据的ACSA嵌入层、多层Bi‑LSTM、单词情绪预测层和方面类别情绪预测层。有益效果:本发明提出了一种引入辅助任务方面类别检测ACD来进行ACSA任务的神经网络模型。结合两者模型的优势,并在公开数据集上,得到很好的性能。通过利用任务之间的共性和差异来提高性能,多任务学习已经成功的运用到深度学习任务中。
  • 一种基于任务学习方面情感分析模型
  • [发明专利]基于反向翻译的中文幽默分类模型-CN202110088848.4在审
  • 孙世昶;孟佳娜;刘玉宁;朱彦霖 - 大连民族大学
  • 2021-01-22 - 2021-05-18 - G06F16/35
  • 基于反向翻译的中文幽默分类模型,属于自然语言处理领域,包括:S1.文本输入层;S2.BERT嵌入层;S3.汉语拼音特征嵌入层;S4.文本词性特征嵌入层;S5.特征融合层;S6.BiGRU层;S7.全连接层,最终由全连接层完成对中文文本幽默的分类输出;有益效果是:在基于反向翻译技术结合语言学幽默理论的方法基础上,提出了基础模型BERT‑BiGRU‑Softmax对中文文本幽默进行分类研究,并在模型中逐步加入不同的幽默特征,实现特征融合模型BERT+POS+Homophony‑BiGRU‑Softmax,该模型对最终判断中文文本是否为幽默是有效果的。
  • 基于反向翻译中文幽默分类模型

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