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[发明专利]知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质-CN202310345211.8在审
发明人：马聿伯;王泽昊;李牧锴;曹艺馨;陈美琪;李昕泽;孙文麒;邓坤权;王坤;孙爱欣;邵婧 -专利权人：商汤国际私人有限公司;南洋理工大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：对文本数据进行事件检测，得到所述文本数据对应至少一个第一实例事件的触发词；对图像数据进行图像分类处理，得到所述图像数据对应至少一个第二实例事件的事件类型；基于多模态本体确定与每一所述触发词匹配的第一概念事件；基于所述多模态本体确定与每一所述事件类型匹配的第二概念事件；基于每一所述触发词匹配的第一概念事件和每一所述事件类型匹配的第二概念事件，构建多模态事件知识图谱。
知识图谱构建方法装置设备存储介质

[发明专利]一种下一代通用基础模型的训练方法、装置和电子设备-CN202310620027.X在审
发明人：王业全;李响;姜鑫;孟绪颖;孙爱欣 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种下一代通用基础模型的训练方法、装置和电子设备，属于自然语言处理技术领域。通过在语言训练阶段利用原始数据训练模型，以使下一代通用基础模型能够基于输入的原始数据生成对应的统一数据；在教师训练阶段利用统一数据训练模型，以使下一代通用基础模型能够判断命题的正确性；对模型进行交替迭代的语言训练和教师训练，以得到训练好的下一代通用基础模型。该方法通过在训练过程中利用语言原始数据和任务感知数据，教导模型学习任务感知数据，同时强调它作为语言模型的作用。使用者可以利用本发明训练得到的单一模型来处理多项任务，无需针对各个任务进行额外的微调，建模成本低，模型泛化性强，可以提高业务表现的性能。
一种下一代通用基础模型训练方法装置电子设备

[发明专利]评论信息情感偏好识别模型训练方法、识别方法及设备-CN202211078798.2有效
发明人：王业全;张恒然;孙爱欣 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明公开了评论信息情感偏好识别模型训练方法、识别方法及设备，属于自然语言处理技术领域。评论信息情感偏好识别模型训练方法包括在原始通道中生成各组评论训练数据各自对应的原始文本模板，并在镜像通道中生成交换原始文本模板中比较对象的位置后形成的镜像文本模板，其中每组评论训练数据均包括评论信息、两个比较对象和属性；基于各个评论信息、原始文本模板和镜像文本模板，对原始通道和镜像通道中的情感偏好识别模型进行训练及优化，以使情感偏好识别模型用于输出评论信息中两个比较对象针对该属性的情感偏好结果。本发明通过双通道模型训练，降低了比较对象在评论信息句子中的顺序敏感度，在对比情感分析的实际应用中提高了识别准确度。
评论信息情感偏好识别模型训练方法设备

[发明专利]基于人工智能的情感分类方法和相关装置-CN202010501466.5在审
发明人：王业全;孙爱欣;王爱华;朱小燕;魏望 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于人工智能的情感分类方法和相关装置，针对需要进行情感分类的待分类文本，可以根据文本特征，通过胶囊网络模型中的胶囊结构获取对应的输出结果。胶囊网络模型中包括与要素一一对应的胶囊结构，针对任意一个胶囊结构，该胶囊结构中包括所对应目标要素的特征向量，通过该特征向量可以得到输出结果中的第一识别结果和第二识别结果。基于胶囊网络模型中每个胶囊结构的输出数据，可以确定待分类文本对应于要素的情感分类结果。基于胶囊结构的特点，实现了通过胶囊网络模型对不同要素的针对性情感识别，将要素和情感有机的关联起来，不仅降低了人为经验的在情感识别上的影响，而且大大提高了对应于要素的情感分类精度。
基于人工智能情感分类方法相关装置

[发明专利]一种基于单词语义相似度的短文本主题建模方法-CN201610254533.1有效
发明人：李晨亮;王浩然;张芷芊;孙爱欣 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单词语义相似度的短文本主题建模方法，根据外部提供的单词语义相似度，构建短文本集中单词的相似词集；确定建模采用的主题数；随机分配各个短文本的主题；通过吉布斯采样过程迭代地确定各个短文本的主题和单词在主题下的分布；根据上述变量的最终分配结果向用户反馈各个主题下的单词分布与各个短文本所关联的主题。本发明很好地解决了短文本上信息量稀疏，语义表达不明确的问题。根据本发明所提供的模型结果，可以很好地将短文本表示为主题向量，作为短文的最终特征向量，这种主题向量式的表达具有良好的语义解释性，可作为多种应用的算法基础。本发明可以广泛应用到各种短文本数据之上，具有广泛的实际意义和商业价值。
一种基于单词语义相似文本主题建模方法

[发明专利]一种英文微博中地理兴趣点抽取和感知其时间趋势的方法-CN201410243738.0有效
发明人：李晨亮;孙爱欣 -专利权人：武汉大学
申请日： 2014-06-04 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种抽取英文微博中地理兴趣点和感知其时间趋势的方法，本发明首先对一条英文微博进行扫描，确定其中包含的候选地理兴趣点；然后从微博中抽取词汇，语法和BILOU模式标记三类特征；基于三类特征，运用时间趋势地理兴趣点标记器，对微博中的候选地理兴趣点进行确定和感知其对应的时间趋势。依照本发明所提供自动确定英文微博中涉及的地理兴趣点以及其时间趋势的技术方法，可以基于精细度地理位置来进行个性化的服务和开展市场营销。由于地理兴趣点知识库的构建利用了位置社交网络，不需人工进行生成，而且三类特征信息具有普遍性，使本发明可以广泛应用于同类各种英文微博服务平台，具有广泛的实际意义和商业价值。
一种英文微博中地理兴趣抽取感知时间趋势方法