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[发明专利]一种基于生命周期的虚假新闻检测方法-CN202310703053.9在审
发明人： 施重阳;阮伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生命周期的虚假新闻检测方法，属于自然语言处理技术领域。本方法利用源新闻文本内容与新闻传播序列对新闻的生命周期进行建模表示，并联合源新闻文本表示与生命周期表示，自动进行虚假新闻检测。首先使用新闻传播序列中的文本内容与时间信息建模生命周期特征。然后使用下一次转发时间预测任务优化生命周期表示。最后联合源新闻文本表示与生命周期表示进行真实性标签预测。本方法充分挖掘了新闻传播中多角度特征，不仅利用新闻文本信息，还利用时间信息捕获有利于虚假新闻检测的生命周期表示，能够对新闻的真实性进行准确预测。
一种基于生命周期虚假新闻检测方法

[发明专利]一种基于事件依赖的多模态虚假新闻检测方法-CN202310663327.6在审
发明人： 施重阳;高小惠 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于事件依赖的多模态虚假新闻检测方法，属于多模态信息处理技术领域。本方法从多模态新闻中抽取事件，并借助事件实现新闻的多层次特征抽取和融合。首先，利用外部工具抽取的事件信息作为弱监督标签，结合图像和文本抽取出关键文本表征作为事件软标签。其次，设计对抗学习机制，结合事件标签抽取每个模态中和事件语义无关的事件不变特征。然后，设计多模态协同注意力机制，结合事件标签抽取每个模态中和事件语义相关的事件特定特征。最后，结合多个模态的多个事件特征，生成完整的多模态新闻表征进行真假预测。事件特定特征和事件不变特征从不同角度出发挖掘新闻的不同层次的特征，并引入高阶事件语义来改善多模态信息融合效果。
一种基于事件依赖多模态虚假新闻检测方法

[发明专利]一种基于差异测试的FPGA综合工具缺陷检测方法-CN202110251720.5有效
发明人：江贺;张漪;施重阳;刘辉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于差异测试的FPGA综合工具缺陷检测方法，属于计算机软件测试技术领域。本发明通过使用可供比较的参考FPGA综合工具，给定一个测试代码，将测试代码生成与其等价的变异代码，这些参考的FPGA综合工具和待测工具将对其执行编译得到各自的执行结果。由于参考综合工具和待测的FPGA综合工具在差异测试中遵循相同规约，其执行结果相同。因此，通过比较待测工具与参考工具的执行结果的一致，能够有效判断待测工具是否存在缺陷。本发明方法对比现有技术，通过变异产生有效的FPGA综合工具测试的测试种子用例，能够有效检测综合工具中存在的缺陷，并将其缺陷报告进行保存，可供开发人员快速的修复Bug。
一种基于差异测试 fpga 综合工具缺陷检测方法

[发明专利]一种基于代码多层次调用关联的特征依恋重构方法-CN202211046947.7在审
发明人： 施重阳;毛赛 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于代码多层次调用关联的特征依恋重构方法，属于计算机软件重构技术领域。本方法使用预训练模型对属性和方法进行嵌入表示，降低了人力成本与主观因素的影响。利用了更深更广的文本信息，可对代码中蕴含的隐性特征进行充分表示，克服了数值化度量值的局限性。本方法降低了模型中神经网络结构的复杂度，减少了时间和资源消耗；使用方法嵌入技术code2vec能够对方法代码的语义和文本特征进行融合，提取了更加全面的信息；强调了代码中的层次结构和调用关系，增强了特征依恋特点的建模，提高了模型性能。本方法综合考虑了代码层次化特点和特殊的调用关系，能够更加直接的计算方法和类之间的相关性，提高了重构准确率。
一种基于代码多层次调用关联特征依恋方法

[发明专利]一种基于序列增长感知模型的会话推荐方法-CN202211568469.6在审
发明人： 施重阳;赵舒鑫 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于序列增长感知模型的会话推荐方法，属于网络大数据信息推荐技术领域。本方法将所有会话，按照大小为一的窗口递增规则划分为多个增长状态。将所有会话的同一增长状态建立为离散形式的全局动态图，来建模顺序信息和动态转移模式。然后，利用包含增长感知层和动态感知层的动态图神经网络，完成全局动态转移模式的捕获。同时，将单个会话建立为局部静态图，用于捕获局部静态转移模式。最后，基于捕获到的全局动态转移模式和局部静态转移模式，实现会话推荐。本方法极大地丰富了会话中的物品转移模式信息，有效提高了推荐效果。
一种基于序列增长感知模型会话推荐方法

[发明专利]基于融合因果干预的文献Related Work自动生成方法-CN202211496491.4在审
发明人： 施重阳;刘家昌;劳安;张奇 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明提出了基于融合因果干预的文献Related Work自动生成方法，属于人工智能与自然语言处理技术领域。本方法结合因果图对related work生成中关键要素句子顺序、文本关系、过渡内容三者之间的因果关系进行建模，并将句子顺序视为混淆因子，通过文本关系建立起与过渡内容之间的伪相关关系。利用do算子和后门准则，推导出实施因果干预的具体步骤，并基于此设计神经网络模块实施因果干预。最终将干预模块与既有的生成模型进行融合，得到完整的因果干预端到端related work生成模型，实现自行生成高质量的文献related work内容。
基于融合因果干预文献 related work 自动生成方法

[发明专利]一种基于多层次传播结构表征的网络谣言检测方法-CN202211057813.5在审
发明人： 施重阳;杨雅逸;劳安 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F40/154 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多层次传播结构表征的网络谣言检测方法，属于计算机自然语言处理技术领域。首次使用谣言传播中利用互动对所包含的文本信息和用户信息分别建模各自的传播拓扑结构。然后，使用节点层次和结构层次的表征学习方式，分别学习通过传播结构聚合文本、用户信息，最终融合两部分特征信息生成最终的传播表示。最后，用融合的传播表示进行真实性标签预测。本方法基于“物以类聚，人以群分”的观点，实现了从用户和文本两个不同的角度建模谣言传播数量庞大的传播内容和参与者的特征，可以清晰且全面的捕获各自传播过程聚集的信息。
一种基于多层次传播结构表征网络谣言检测方法

[发明专利]一种基于线性和非线性传播的谣言检测方法-CN202011265944.3有效
发明人： 施重阳;劳安 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于线性和非线性传播的谣言检测方法，属于自然语言理解技术领域。本方法利用文本内容和时间信息对谣言节点进行统一建模表示，将线性与非线性传播特性相结合的方式，自动进行谣言检测。首先，使用谣言节点中所包含的文本信息和时间信息对其混合特征进行联合表示。然后，分别沿线性时间序列和非线性扩散结构聚合节点信息，增强源节点的表达，形成最终的传播表示。最后，用传播表示进行真实性标签预测。本方法从两个不同的角度提取谣言的节点特征，不仅从非线性的扩散模式中获取树感知的表示，而且还从线性的时序相互作用中捕捉传播序列的特性，能够对谣言的真实性进行准确预测。
一种基于线性非线性传播谣言检测方法

[发明专利]一种基于变异的FPGA逻辑综合工具模糊测试方法-CN202110687838.2有效
发明人：江贺;张漪;施重阳;刘辉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变异的FPGA逻辑综合工具模糊测试方法，属于计算机软件测试技术领本发明针对FPGA逻辑综合器的特点，首先构建合适的逻辑综合器的测试用例集；然后，在符合Verilog HDL语法规则的前提下，设定变异算子并对测试用例种子程序执行变异操作，得到更有效的测试用例；之后，执行待测FPGA逻辑综合工具，对测试用例程序进行综合，转换与硬件资源相匹配的综合网表netlist；最后，通过验证网表netlist与综合前Verilog设计的等价性结果来判断FPGA工具是否存在缺陷。本方法通过设计变异算子执行变异产生更多有效的FPGA逻辑综合工具测试的测试用例程序，增加了测试用例的多样性，可以帮助FPGA设计开发者更好的找到检测逻辑综合工具中存在的故障，提高FPGA逻辑综合器的质量。
一种基于变异 fpga 逻辑综合工具模糊测试方法

[发明专利]一种基于教学机制的情感分析方法-CN202110612776.9有效
发明人： 施重阳;姜欣雨;冯超群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于教学机制的情感分析方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法提出了一种基于类别标签的分层教学网络，由教师网络和学生网络组成。教师网络以类别标签为输入，提取所要预测的类别高度相关的信息，学生网络从教师网络中学习类别标签的特性，并依此建立“软标签”以期复现真实类别标签的能力，提取与教师网络相似的与类别高度相关的信息，这些信息被用于做文本分类。通过构建两个不同的学生网络来建模“软标签”，即用户偏好学生网络和产品印象学生网络，并根据两个学生网络的不同特点设计了两个不同的教师网络，可以在低复杂度下取得良好的表现。
一种基于教学机制情感分析方法

[发明专利]一种基于兴趣感知和用户相似度的新闻推荐方法-CN202210595418.6在审
发明人： 施重阳;任少君;赵舒鑫 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于兴趣感知和用户相似度的新闻推荐方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法首先通过并行卷积神经网络对新闻的标题、正文和实体进行学习以获得初始新闻表征。然后通过门控循环单元和嵌入层捕获并融合用户短期和长期兴趣表征，以全面学习用户表征。同时，利用双重注意力机制捕获朋友对用户兴趣的影响，并通过用户的不同属性信息增强用户的表征。最后，联合新闻表征、用户表征和增强的用户表征进行推荐。本方法充分利用了多种用户属性信息，可以获取到更全面的用户表征、更准确的用户偏好表示，提高用户的满意度。
一种基于兴趣感知用户相似新闻推荐方法

[发明专利]一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法-CN202011551034.1有效
发明人： 施重阳;冯超群;姜欣雨 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法，属于计算机网络交互技术领域。本方法通过设计一种双模式注意力机制来捕捉用户的长期兴趣和短期兴趣之间的依赖性。其中，第一种模式为自注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣自身的内部依赖性。第二种模式为互注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣之间的相互依赖性。通过将用户的长期兴趣和短期兴趣结合，以获得用户最终的个人兴趣。最后，聚合用户的个人兴趣和朋友对用户兴趣的影响，预测用户在会话中将要交互的下一个项目，从而实现会话推荐。本方法充分考虑了朋友对用户兴趣偏好的影响，提高了对用户在会话中要交互的下一个项目的预测的全面性，同时提高了预测准确性。
一种基于双模注意力机制社交相似会话推荐方法

[发明专利]一种角色导向的故事结局生成方法-CN202110612741.5有效
发明人： 施重阳;姜欣雨;冯超群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及一种角色导向的故事结局生成方法，属于人工智能与计算机自然语言生成技术领域。为能够为故事中不同的角色定制结局，本方法以自定义故事中每个角色的结尾。对于每个角色，首先通过角色建模，利用角色经历序列获取角色向量表征，高效地模拟人物的个性，以学习更个性化且信息更丰富的角色向量表征，为生成自定义的故事结尾做准备。然后，采用一种新的向量间交互方法(VBF)，通过多个信息交换使得角色表征和故事背景表征进行充分的交互。最后，通过挑选出最高效的交互产物，生成与角色相关的故事背景表征，该表征将被用于预测相应角色的结局。
一种角色导向故事结局生成方法

[发明专利]一种基于带权图卷积和项目吸引力模型的会话推荐方法-CN201911058773.4有效
发明人： 施重阳;冯超群;姜欣雨;郝戍峰;张奇 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明涉及一种带权图卷积和项目吸引力模型的会话推荐方法，属于推荐系统技术领域。将用户会话转换为与局部作用域和全局作用域对应的局部图和全局图；基于这两类图，从每个会话的个体结构和所有会话的整体结构中获取项目的信息分布；将这两类图用于观察项目之间的邻接关系，找到符合用户会话内部结构的项目邻域，得到邻域项目影响的不同程度；再基于获取项目的信息分布及领域项目影响的不同程度进行会话推荐。所述方法从结构上深层次地捕获会话内部和会话整体的信息分布，使捕获到的信息分布更加精确和有效，同时提高了邻域影响力计算的准确性，进而提高了对会话下一个项目预测的全面性和准确性。
一种基于图卷项目吸引力模型会话推荐方法

[发明专利]一种基于局部和全局特征的特征依恋代码味道检测方法-CN202011631064.3有效
发明人： 施重阳;殷昕;江贺 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部和全局特征的特征依恋代码味道检测方法，属于计算机软件重构技术领域。本方法能够自动地提取代码中的特征信息，消除了人工提取特征的步骤，降低了人力成本，能够将提取出的特征信息与检测结果自动匹配，减少了人工设计规则的时间和人力成本。除加入已有代码度量中的结构化信息，还加入了源代码中局部特性信息和全局特征信息，可以辅助已有的度量值检测方式，对代码味道进行更深入的检测。本方法与基于传统机器学习的代码味道检测方法相比，提高了检测的精准率和查全率。
一种基于局部全局特征依恋代码味道检测方法

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