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[发明专利]基于注意力机制与用户多兴趣建模的新闻推荐方法及系统-CN202211554750.4在审
发明人： 欧阳元新;侯云;刘壮;荣文戈;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制与用户多兴趣建模的新闻推荐方法及系统，该方法首先将候选新闻与用户历史点击新闻序列中的词汇分别用向量表示；在词汇级别神经网络中连接候选新闻与用户历史阅读新闻的词汇序列，利用注意力机制计算每个词汇权重，得到词汇特征向量ow；以新闻标题的词汇作为输入，利用注意力机制计算每条新闻向量矩阵，并输入新闻级别神经网络，经过新闻级别注意力机制层和新闻级别特征融合层后，输出新闻特征向量on；选取用户最经常浏览类别，添加注意力机制，得到新闻类别特征向量ov。最终，将ow、on和ov进行连接，通过激活函数计算最终的点击概率。本发明提供的方法提高了新闻的个性化推荐的准确率。
基于注意力机制用户兴趣建模新闻推荐方法系统

[发明专利]一种基于多信息源增强的多选题干扰项排序方法及系统-CN202310232954.4在审
发明人：荣文戈;王嘉运;白骏;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多信息源增强的多选题干扰项排序方法及系统，其方法包括：S1：对输入文本进行预处理，构建语境和干扰项文本序列Xc和Xd，并输入到语境和干扰项特征匹配网络；S2：Xc和Xd经过BERT，输出单词级别语境和干扰项文本的特征矩阵Hc和Hd；S3：对Hc和Hd进行池化操作，得到文本级别的语境和干扰项特征向量ec和ed；S4：将ec和ed转换为语境‑语境相关性矩阵Mcc、语境‑干扰项相关性矩阵Mcd和干扰项‑干扰项相关性矩阵Mdd；S5：构建二源相关性矩阵Mcc+dd和多源软标签Lsoft1；S6：构建三源相关性矩阵Mcc+cd+dd，从中挑选困难负样本；S7：构建模型的损失函数本发明从多方面考虑来为每个样本分配合理的软标签并挑选出更具有挑战性的困难负样本，提升模型精度。
一种基于信息源增强选题干扰排序方法系统

[发明专利]一种基于难负例的增强检索问答性能的方法及系统-CN202310270790.4在审
发明人：荣文戈;赵博;白骏;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于难负例的增强检索问答性能的方法及系统，其方法包括：S1：对问题和答案的文本进行预处理，得到输入文本序列Xq和Xa；S2：将Xq和Xa输入双塔模型，得到句子级别的上下文特征矩阵Hq和Ha；S3：计算问答对Hq和Ha间归一化的概率分布；S4：基于所述归一化的概率分布，构建损失函数；S5：基于不匹配问答对的归一化的概率分布，计算所述不匹配问答对的对称难度和非对称难度；S6：对训练集进行分组，使得每个组难度最大化，基于分组结果构建训练批；S7：在问题和答案嵌入向量中加入对抗扰动，增强训练的稳定性并增强批内负例的难度。本发明提供的方法在保持训练效率不损失的前提下，提升检索问答模型性能。
一种基于难负例增强检索问答性能方法系统

[发明专利]一种基于隐变量概率密度正则化的话术扩写方法及系统-CN202211335922.9在审
发明人：荣文戈;章健飞;殷传涛;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隐变量概率密度正则化的话术扩写方法及系统，其方法包括：步骤S1：对对话系统中已有的话术集合输入神经网络模型，利用编码器进行编码，得到每个话术的高维隐变量的后验分布；步骤S2：将话术集合对应的所有的后验分布以整体的形式进行正则化，使其逼近先验分布；步骤S3：将高维隐变量在各个维度上的边缘分布进行正则化；步骤S4：从后验分布中对隐变量取值进行采样插值，输入解码器，最终生成扩写的话术。本发明提供了的方法，可同时解决隐变量模型的后验坍塌和空洞问题。
一种基于变量概率密度正则的话术扩写方法系统

[发明专利]一种面向对话目标的条件变分自编码器对话推荐方法及系统-CN202211335892.1在审
发明人：荣文戈;颜岑;殷传涛;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向对话目标的条件变分自编码器对话推荐方法及系统，其方法包括：构建面向目标的条件变分自编码器模型，充分利用对话目标信息得到全局语义表示的隐变量，然后构建知识挑选模块，利用隐变量辅助外部知识挑选，促使相关的外部知识能更好地与解码器融合，从而有效提升对话推荐的质量。本发明提供的方法，可以更好地建模全局语义表示，实现回答的多样性；并运用全局语义表示辅助外部知识挑选，过滤了大量无关的外部知识，减少了噪音。
一种面向对话目标条件编码器推荐方法系统

[发明专利]一种基于周围信息的知识图谱嵌入及回复生成方法-CN202210621120.8在审
发明人：荣文戈;胡元昊;白骏;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明公开一种基于周围信息的知识图谱嵌入及回复生成方法，使用非对称周围信息编码机制引入知识图谱节点周围信息，基于卷积操作和残差网络的主编码结构计算得分函数，生成知识图谱嵌入，再应用在基于知识图谱的回复生成模型中。本发明创新：(1)提出一种基于卷积操作和残差网络的主编码结构，充分考虑输入的交互信息；(2)提出一种非对称周围信息编码机制，充分考虑三元组内部节点的时序关系和知识图谱的拓扑结构，增强知识图谱中节点嵌入的语义信息关联性，使得回复生成模型能够更好地筛选符合语义信息的三元组；(3)将知识图谱及其嵌入应用到中文和英文回复生成模型。本发明提升了生成知识图谱嵌入的效果和基于知识图谱的回复生成效果。
一种基于周围信息知识图谱嵌入回复生成方法

[发明专利]一种对话生成系统的知识库问答对生成方法-CN202210583071.3在审
发明人：荣文戈;李晨;白骏;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种对话生成系统的知识库问答对生成方法，提出图谱问题相关性提取网络，然后基于知识蒸馏技术令知识库问答对生成网络学习图谱问题相关性提取网络提取到的图谱问题交互信息，从而有效提升知识库问答对生成效果。本发明的贡献主要有两个方面：(1)提出一种融合目标问句知识的图谱问题相关性提取网络，该网络能够准确捕捉图谱问题交互信息；(2)提出一种给知识库问答对生成网络增强图谱问题交互信息的方法，通过同时最小化知识库问答对生成网络与图谱问题相关性提取网络之间中间状态和单词预测概率的差异，令知识库问答对生成网络学习到图谱问题相关性提取网络提取到的图谱问题交互信息，从而改善问句生成表现。
一种对话生成系统知识库答对方法

[发明专利]一种基于双通道模型的细粒度的用户评论情感分析方法-CN202110146418.3有效
发明人：荣文戈;计晗雪;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双通道模型的细粒度的用户评论情感分析方法，包括如下步骤：步骤(1)、对文本进行预清理和分词；步骤(2)、对文本进行进一步预处理获取文本中每个单词的词性和依存关系；步骤(3)、将方面信息引入到计算模型BERT中，根据不同的方面获得与之对应的不同方面嵌入向量；步骤(4)进行方面检测和词方面极性分类；步骤(5)构建双通道模型，在双通道之间设置通路，对将方面检测子任务中能够得到的信息，用于协助极性判断子任务的完成；步骤(6)根据步骤(2)得到的文本，搭建一个双层GCN模型，引入依存信息；步骤(7)构建用于训练所述双通道模型的目标损失函数；步骤(8)整体训练，根据步骤(7)中的目标损失函数对上述的双通道模型进行训练。
一种基于双通道模型细粒度用户评论情感分析方法

[发明专利]增强问答交互信息的自动问答系统答案抽取方法及系统-CN202210110173.3在审
发明人：荣文戈;白骏;章健飞;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种增强问答交互信息的自动问答系统答案抽取方法及系统，其方法包括：步骤S1：构建问答交互信息提取网络和抽取式问答网络的输入文本序列；步骤S2：构建问答交互信息提取网络及其损失函数并进行训练；步骤S3：构建抽取式问答网络及其损失函数并进行训练；并通过知识蒸馏方式将问答交互提取网络提取到的问答交互特征蒸馏至抽取式问答网络中。本发明提供的方法基于问答掩码多头自注意力机制准确提取问答交互信息，将学习捕捉到的问答交互信息蒸馏至抽取式问答网络从而达到增强的目的。
增强问答交互信息自动系统答案抽取方法

[发明专利]一种基于知识图谱和疑问词驱动的问题生成系统-CN202111475261.5在审
发明人：荣文戈;周世杰;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和疑问词驱动的问题生成系统，包括：文本预处理模块，用于对文本进行预处理；一跳知识图谱构造模块，用于基于预处理后的文本，构造一跳知识图谱；注意力向量计算模块，用于计算基于一跳知识图谱的静态图注意力向量；特征增强的编码器；门控自注意力机制模块，用于以存储编码器部分额外的上下文语义信息，进一步扩充输入文本的上下文语义；解码器，用于对编码器编码后的中间态一维向量进行解码，以输出最终的单词概率分布；知识匹配模块；语义搜索空间匹配模块，用以计算问题和回答的语义相似度；疑问词预测模块，用以预测输入文本对应的疑问词。
一种基于知识图谱疑问词驱动问题生成系统

[发明专利]一种基于平衡分布的通用英文人机对话生成方法和系统-CN201911255411.4有效
发明人：荣文戈;杨浩东;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平衡分布的英文人机对话生成方法和系统，在该方法中，首先提出了一个特征感知权重网络，该网络将生成的响应作为输入，以学习有关不同对话信息(如对话行为或情感)的适当权重。之后，将该权重分配给生成器生成的响应中的不同单词，将其作为偏移量来修改原始损失函数。最后，利用修改后的损失函数来训练生成器来生成与各种外部信息相关的响应。本发明的贡献主要有两个方面：(1)提供了一个方法，该方法为几乎所有生成器引入了外部权重，以更好地适应各种外部信息。(2)提供了一个特征感知权重网络，根据每个单词与对话外部信息的关系为每个单词生成不同的权重。本发明与其他基础模型相比，生成效果得到了明显地提升。
一种基于平衡分布通用英文人机对话生成方法系统

[发明专利]一种基于全局信息注意力机制的商品评论分类方法-CN201810884389.9有效
发明人： 欧阳元新;王涛;荣文戈;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局信息注意力机制的商品评论分类方法，该方法在神经网络模型的基础上进行改进。将输入词汇与评论所涉及到的用户、商品、投票等全局信息分别用向量表示，并对其进行初始化；依据评论所涉及到的用户反馈信息为神经网络模型的词汇层添加基于文本风格全局信息的注意力机制，进而为一句话中每个词汇计算权重，得到一句话的最终向量表示；以同样的方式，根据词汇层所得到的结果，将一条评论中的每句话作为基础输入单元，为神经网络模型的语句层添加注意力机制，得到每条评论的向量表示；将每条评论的向量表示经过激活函数处理后得到最终的分类预测结果；根据目标损失函数对模型进行训练，直到损失值达到某一阈值。本发明与其他基础模型相比，准确率和均方误差得到了明显地提升。
一种基于全局信息注意力机制商品评论分类方法

[发明专利]一种基于ECN机制的TCP友好速率控制方法-CN201310231462.X有效
发明人：王静远;蒋云晶;李超;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-06-12 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： H04L12/801 文献下载
摘要：一种基于ECN机制的TCP友好速率控制方法首先在交换机上进行ECN标记，接收方计算丢包率和ECN标记率，通过ACK返回给发送方，并查看收到的数据包是否设置了ECN标记，如果是，则在它所发送的ACK中设置ECN‑echo位，否则，返回没有设置ECN‑echo位的ACK；发送方动态调整发送速率，即发送方维护一个虚拟发送窗口win，并根据接收方返回的信息计算网络的往返时延R和发送方的期望发送速率Expect_rate，然后根据Expect_rate和当前发送速率Rate_的大小的比较来动态调整虚拟发送窗口win，最后根据win计算新的发送速率。
一种基于 ecn 机制 tcp 友好速率控制方法

[发明专利]一种面向冷启动学生用户的工作推荐系统及推荐方法-CN201610474388.8在审
发明人：刘睿;荣文戈;唐翠;欧阳元新;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向冷启动学生用户的工作推荐系统及推荐方法。针对新学生用户没有历史评分的情况，系统以用户属性为基础计算用户之间相似度，然后根据近邻用户对用人单位的评分预测该新用户对用人单位的评分，预测评分在一定程度上反映了新用户对这些用人单位的兴趣度，基于该预测评分即可对新用户进行工作推荐。考虑到新用户对用人单位的预测评分可能来自于不同数量的近邻用户对该用人单位的评分，系统引入评分支持度评价预测评分的可信度，以达到优化推荐效果的目的。在工作推荐领域，用户的兴趣并不能直接转化成对用人单位的录用行为，系统又引入的兴趣效能参数，以进一步优化推荐效果。
一种面向冷启动学生用户工作推荐系统方法

[发明专利]一种基于条件受限波尔兹曼机的协同过滤优化方法-CN201510644973.3在审
发明人： 欧阳元新;刘晓蒙;荣文戈;熊璋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-10-08 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件受限波尔兹曼机的协同过滤优化方法，该方法通过在改进的条件受限波尔兹曼机中融合项目类别信息作为条件层，在个性化推荐系统中提高推荐准确性。其特点是利用用户-项目评分信息、项目类别信息进行建模，考虑用户-项目评分信息、项目类别信息对用户兴趣偏好及预测评分的不同影响，并应用到改进的条件受限波尔兹曼机的计算。由于同时考虑了用户-项目评分信息、项目类别信息对用户兴趣偏好、预测评分的影响，该方法削弱了单一数据源对推荐系统的制约，提高了推荐准确性，实验结果表明该方法的推荐准确性明显高于仅采用用户-项目评分信息的受限波尔兹曼机方法。
一种基于条件受限波尔兹曼协同过滤优化方法

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