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[发明专利]基于双模多粒度交互的多模态情感分析方法、设备及介质-CN202310570415.1在审
发明人： 廖伟智;马伟林;阎德劲;阴艳超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明基于双模多粒度交互的多模态情感分析方法、设备及介质包括如下步骤：首先分别提取不同模态的数据特征，其中，将文本数据输入BERT预训练模型，对评论文本数据进行基于字符级别的强抽取；将音频输入开源模型COVAPER中，提取声学特征；将图像特征输入ResNet网络中，提取图像的局部特征和全局特征；然后将文本特征和图像特征输入多粒度融合模块，将文本特征和音频特征和输入细粒度融合模块，分别融合文本‑图像特征，文本‑音频特征，并通过加权求和得到融合三种模态的特征向量；最后通过全连接层输出情感分类结果。本发明为支持设计制造运维一体化平台的情感分类准确率的提升提供支持。
基于双模粒度交互多模态情感分析方法设备介质

[发明专利]基于图卷积对比学习和XLNet的知识图谱嵌入方法-CN202310015102.X有效
发明人： 廖伟智;梁铮琰;阎德劲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及知识图谱嵌入技术领域，提供一种基于图卷积对比学习和XLNet的知识图谱嵌入方法，其包括以下步骤：1)知识图谱图结构构建；2)基于图对比学习框架的GNN‑XLNet模型训练；3)实体链接。本发明提出的知识图谱嵌入方法，既减少了数据标注的工作量，又使知识图谱具备了较高的精确度。本发明通过图对比学习，增加了知识图谱样本量，使得深度学习模型的训练效果得到提升。本发明通过GNN‑XLNet模型，使得知识图谱嵌入能同时从图结构特征和语义特征两个方面获得特征提取，从而完成更好的嵌入。本发明能较佳地进行知识图谱的嵌入。
基于图卷对比学习 xlnet 知识图谱嵌入方法

[发明专利]一种文本检索式问答方法及其应用-CN202310587678.3在审
发明人： 廖伟智;焦烈;阎德劲;武晓东;包壁祯 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开的一种文本检索式问答方法及，包括如下步骤：S1、将问句和大量文本段落，输入基于BM25的段落相似度检索模型，进行文本段落的召回式检索，获取相似段落列表；S2、将问句与相似段落列表中的文本段落，输入基于机器阅读理解的答案抽取模型，获得文本段落中答案开始和结束概率最高的位置，将其中的文本作为候选答案，比较多个文本段落中的候选答案，生成文本答案。本发明结合BERT和BiLSTM模型，对问句与相似段落列表中的文本段落进行双向语义捕捉，实现更深层次的语义交互。这使得系统能够在多个文本段落中生成候选答案，并比较这些候选答案以找出最准确的答案。
一种文本检索问答方法及其应用

[发明专利]一种基于依赖关联度去噪的分层多实例工作流建模方法-CN202310598733.9在审
发明人： 廖伟智;程月铃;阴艳超;武晓东;徐宁波;包壁祯 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/0633 文献下载
摘要：本发明涉及智能服务技术领域，具体涉及一种基于依赖关联度去噪的分层多实例工作流建模方法，具体实现方法分为三个步骤：首先，计算事件日志中事件的局部关联度和整体关联度，并将其进行融合得到混合关联度；其次，根据混合关联度设定噪声阈值，对事件日志进行去噪处理，最后得到去噪日志；最后，对去噪日志进行任务嵌套关系的识别并得到嵌套关系树，然后对事件日志进行分层构造并识别其中的多实例子日志，采用IM算法对其进行模型挖掘，最终得到工作流模型，并通过实验验证该方法的有效性。确保数据去噪的精度和有效性；采用噪声阈值的方式进行去噪处理，优化了多实例子日志中的各个事件之间的关系，提高了工作流模型的准确性和可靠性。
一种基于依赖关联度去噪分层实例工作流建模方法

[发明专利]面向图文融合的多粒度图像特征提取方法、设备及介质-CN202310576376.6在审
发明人： 廖伟智;马伟林;阎德劲;武晓东;徐宁波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉识别技术领域，面向图文融合的多粒度图像特征提取方法、装置、设备及介质包括如下步骤：对图像数据进行预处理；使用滑动窗口嵌入图像向量,进行互相关运算；将图像嵌入向量输入注意力计算层，首先将嵌入向量利用窗口注意力机制得到图像的局部特征，其次使用多层全局注意力机制提取图像的全局特征；通过拼接层同时输出图像的局部特征和全局特征。本发明通过滑动窗口嵌入图像向量，并通过窗口注意力机制和多层全局注意力机制提取图像的局部特征和全局特征，最后拼接后输出，该方法不仅能够充分考虑图像和文本之间的联系，而且实现了多粒度的图像特征提取。
面向图文融合粒度图像特征提取方法设备介质

[发明专利]一种基于多视角链接预测的知识图谱补全方法及系统-CN202310213286.0在审
发明人： 廖伟智;杨绍亮;阎德劲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种基于多视角链接预测的知识图谱补全方法及系统，其中，所述方法包括：建立现有知识概念自动转换器；建立并训练双编码器；获取待预测三元组；现有知识概念自动转换器基于待预测三元组包括的头实体及关系，确定待预测三元组对应的候选尾实体与候选尾实体文本描述；双编码器基于候选尾实体与候选尾实体文本描述，确定候选尾实体的得分；基于候选尾实体的得分，确定待预测三元组包括的尾实体，具有提高补全知识图谱的准确度的优点。
一种基于视角链接预测知识图谱方法系统

[发明专利]基于深度学习的科技文献引文推荐方法-CN202110525982.6有效
发明人： 廖伟智;左东舟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的科技文献引文推荐方法，依次对文本数据进行信息抽取、噪声去除、词表索引构建和向量化处理；先通过Bi‑LSTM对需要匹配的文本进行语义向量化表示，然后采用Attention机制对文本进行交互式编码，通过多层的CNN网络对文本的交互式信息进行特征提取，从而获得文本的最终匹配度信息；第一阶段通过文本的向量空间相似性产生相关的引文推荐集合，第二阶段使用文本推理匹配方法对候选集合进行语言理解从而获得精确的相关度的排序列表。该方法能够解决现有文本推理匹配中存在的语义理解和内容完整性、准确性问题，提供高质量的语义特征和数字化的文本输入形式，对文本的交互式信息进行特征提取，从而获得文本的最终匹配度信息。
基于深度学习科技文献引文推荐方法

[发明专利]AI驱动的协作企业多维信用特征提取与评价方法-CN202210017420.5有效
发明人： 廖伟智;黄鹏伟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明公开AI驱动的协作企业多维信用特征提取与评价方法，应用于企业信用评估领域，针对现有技术存在的企业信用评估准确率不够高的问题；本发明采用更多的财务数据指标，而且加入对企业信用评论的文本数据指标，从多个维度刻画企业形象，采用多个模型提取特征，能够有效地提高企业信用评估的准确性。
ai 驱动协作企业多维信用特征提取评价方法

[发明专利]基于情感词典和Transformer的情感分析方法-CN202011277325.6有效
发明人： 廖伟智;曹阳;阴艳超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于情感词典和Transformer的情感分析方法，包括以下步骤：S1、构建情感词典；S2、使用情感词典训练词向量；S3、使用训练好的词向量训练基于Transformer的情感分析模型；S4、使用训练好的情感分析模型，对网络购物平台的商品评论文本进行情感分析。本发明使用情感词典作为外部知识辅助训练词向量，在保证词向量语法信息的同时，词向量的情感信息表征更丰富，可以提高下游情感分析任务的准确度；使用先进的Transformer结构，模型的信息抽取能力更强，有利于提高情感分析任务的效果，能够有效减少人工特征工程、提高文本情感分析效果。
基于情感词典 transformer 分析方法

[发明专利]基于PCNN和多层注意力的远程监督关系分类方法-CN201910792860.6有效
发明人： 廖伟智;叶光磊;马亚恒;左东舟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于PCNN和多层注意力的远程监督关系分类方法，属于信息技术领域；包括两个阶段，训练关系分类模型阶段和预测阶段；其中，训练关系分类模型阶段又包括：1)对关系分类模型的训练语料进行预处理；2)建立基于PCNN和Multi‑level attention的关系分类模型，并训练模型参数；3)训练模型，优化模型参数；4)将训练好的关系分类模型保存；预测阶段为使用训练好的关系分类模型，对待预测的数据进行关系类别预测。本发明提出的算法能更精确的确定句子中实体之间的关系类型，为一些下游工作提供了一个良好的基础；既减少了许多数据标注的人力，又具备了较高的精确度。
基于 pcnn 多层注意力远程监督关系分类方法

[发明专利]一种基于BERT和知识库的问答方法和系统-CN202011177960.7有效
发明人： 廖伟智;黄明彤;阴艳超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于BERT和知识库的问答方法和系统，应用于信息检索领域，针对现有的知识库问答系统存在的缺陷，本发明构分别建基于BERT‑CRF和语言模型的命名实体识别模型，与基于BERT和语言模型的文本相似度二分类模型；并对两个模型进行训练，采用训练完成的两个模型对待解答的问题语料进行处理，能得到该问题的正确答案，并自动改写回答。
一种基于 bert 知识库问答方法系统

[发明专利]一种基于特征融合的供应链循环包装箱需求预测方法-CN202210713481.5在审
发明人： 廖伟智;曹阳;阴艳超;阎德劲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的供应链循环包装箱需求预测方法，通过构建基于特征融合的供应链循环包装箱需求预测模型；模型训练；使用训练好的模型进行供应链循环包装箱需求预测。本发明分别使用长短期记忆网络和卷积神经网络对应提取数据的时序特征和全局特征，更全面、充分地提取数据特征；本发明通过拼接、投影、残差连接一系列操作进行时序特征和全局特征的融合，使模型有效利用不同数据特征。
一种基于特征融合供应循环包装箱需求预测方法

[发明专利]一种基于控制流和数据依赖的多主体工作流重构方法-CN202210592797.3在审
发明人：张川东;程月玲;阎德劲;王伟;廖伟智 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于控制流和数据依赖的多主体工作流重构方法，包括局部重构，对原始工作流建立工作流控制依赖图，提取工作流控制依赖图中所有的控制节点和工作流控制依赖性图的根，对于每个控制节点提取子工作流；对每个子工作流进行局部重构，得到初步重构工作流网络；将初步重构工作流网络通过流程挖掘算法转变成petri网络，通过流程挖掘算法构建新的petri网，得到重构后的工作流网络。通过本发明，可以在数据依赖上对工作流进行并行度优化，加入控制流后能够对重构效果有优化作用，对业务流程的运行效率和多主体工作流的重构有较大帮助。
一种基于控制数据依赖主体工作流方法

[发明专利]基于交互注意力的供应链生态区图文融合情感识别方法-CN202210593665.2在审
发明人： 廖伟智;马伟林;阎德劲;张川东;王伟;阴艳超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了基于交互注意力的供应链生态区图文融合情感识别方法，包括如下步骤：对供应链生态社区的图文评论数据集进行预处理，得到预处理后的图文数据集；建立基于BERT预训练的文本特征提取模型和基于Transformer的图像特征提取模型，通过文本特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中文本特征，通过图像特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中图像特征；将提取的图像特征和文本特征送入基于改进注意力机制的特征融合模块进行特征融合，得到图像和文本的融合特征向量；建立基于文本和图像的多模态情感分析模型，利用图像和文本的融合特征向量进行情感分析，得到情感分类。通过本发明，可以实现充分而且有效的融合不同模态之间的信息，提升情感分类的准确率。
基于交互注意力供应生态区图文融合情感识别方法

[发明专利]基于云ERP供应链生态圈的生成对抗网络生成数据的方法-CN202210595581.2在审
发明人： 廖伟智;黄鹏伟;阎德劲;阴艳超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云ERP供应链生态圈的生成对抗网络生成数据的方法，通过进行多模态数据收集；进行主成分分析和文本降噪；进行数据不平衡处理。该方法构建合适的生成对抗网络模型来生成所需的少数类别数据，使生成的数据更加符合真实样本的数据分布，进而合理地解决数据不平衡问题。
基于 erp 供应生态生成对抗网络数据方法

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