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]命名实体的识别方法和识别装置-CN202310160997.6在审
  • 杜亚军;李蔚;李显勇;刘佳;李艳丽;陈晓亮;谢春芝;范永全;陈娟;陈鹏 - 西华大学
  • 2023-02-24 - 2023-06-23 - G06F40/295
  • 本申请公开了命名实体的识别方法和识别装置,属于关键词提取技术领域,一种命名实体的识别方法,包括如下步骤:步骤100:将数据文本划分为标注数据集和未标注数据集,并对标注数据集进行标注;步骤200:计算出未标注数据集的样本的不确定分数;步骤300:计算出未标注数据集的样本的多样性分数;步骤400:将信息度高的未标注样本进行人工标注;步骤500:通过数据分类模块计算出未标注样本的预测分数;步骤600:将预测分数高于阈值的未标注样本作为标注样本,并重复执行步骤200~步骤600。本申请的有益效果在于,提供了一种能够减少人工标注量又能够保证识别准确性的命名实体的识别方法和识别装置。
  • 命名实体识别方法装置
  • [发明专利]论文关键词提取系统及其方法-CN202110059411.8有效
  • 李显勇;李齐治;杜亚军;范永全;陈晓亮 - 西华大学
  • 2021-01-15 - 2023-05-09 - G06F40/289
  • 本发明涉及人工智能领域,具体是论文关键词提取系统,包括训练集、Jieba分词器、清洗模块、权重计算模型、频率计算模型和输出模型;论文关键词提取方法,包括如下步骤:S1、利用词语筛选模块获取训练集中论文正文的词语形成词语训练集;S2、通过Jieba分词器分词切割出论文中摘要、正文或总结中出现的所有词语训练集的词语,并通过清洗模块输出关键词语;S3、将步骤S2的结果输入权重计算模型进行训练;S4、将步骤S2的结果输入频率计算模型进行训练;S5、将步骤S3和S4的输出结果输入输出模型进行训练;S6、将目标论文输入权重计算模型、频率计算模型和输出模型,得到关键字;提出了将无监督的方法和有监督的方法相结合的方式对论文的关键字进行一个获取。
  • 论文关键词提取系统及其方法
  • [发明专利]情感增强装置基于情感词典的适用方法-CN202211328719.9在审
  • 李显勇;李齐治;杜亚军;范永全;陈晓亮 - 西华大学
  • 2022-10-27 - 2023-03-07 - G06F40/242
  • 本发明涉及人工智能领域,具体为情感增强装置基于情感词典的适用方法,本装置包含有六个功能模块,能够借助外部的情感词典,组建本服务器上的情感词典数据库,且具有品质鲁棒性和稳定鲁棒性;现有的词嵌入技术,并不能很好的区分句法与语义相似的情感标签相反的词语,同时,现有的情感增强技术,对模型的性能提升也十分有限,通过将词向量映射到情感标签的向量空间,从而找到情感增强向量,首先定义了情感增强向量,将其与词向量相加,通过全连接层降维,能够得到词向量到情感标签之间的映射关系,接着通过反向传播算法更新参数,能够训练出情感增强向量,最后,将情感增强向量与需要增强的词向量相加,即可得到需要的情感增强后的词向量。
  • 情感增强装置基于词典适用方法
  • [发明专利]一种基于情感词典的情感增强装置-CN202210019807.4在审
  • 李显勇;李齐治;杜亚军;范永全;陈晓亮 - 西华大学
  • 2022-01-10 - 2022-04-15 - G06F40/242
  • 一种基于情感词典的情感增强装置,其特征在于:包括功能模块如下:第一功能模块是数据抓取和存储,在本服务器上采取数据抓取方式,情感词典的情感词语与其情感标签;第二功能模块是构造知识图谱三元组;第三功能模块是获得情感增强向量矩阵;第四功能模块是获得预测的情感标签;第五功能模块是训练情感增强向量;第六功能模块是获得情感增强后的词向量,提取出所述训练好的情感增强矩阵R’,并与所述词向量矩阵X相加,得到所述情感增强后的词向量E。
  • 一种基于情感词典增强装置
  • [发明专利]基于表情图和文本信息的微博评论情感分类方法-CN202110059360.9在审
  • 李显勇;张家波;李齐治;杜亚军;范永全 - 西华大学
  • 2021-01-15 - 2021-05-07 - G06F16/35
  • 本发明属于微博评论情感分类领域,提出一种基于表情图和文本信息的微博评论情感分类方法,包括:首先,对微博评论进行预处理,并构建表情图加权网络,计算表情图的五维情感值,同时构建表情图情感描述词典,结合情感词典获得表情图向量,其中,每条微博评论至少包含一个表情图,且文本长度至少为5;其次,将微博评论中的文本句子和表情序列送入双向LSTM模型,获得文本句子表示和表情图表示;然后,结合文本句子表示和表情图表示学习得到微博评论最终嵌入,利用Softmax分类器对其进行情感分类。本发明能够有机地结合表情图和文本句子的信息,利用深度学习的双向LSTM模型进行微博评论情感分类,保证微博评论情感分类的准确性。
  • 基于表情图文本信息评论情感分类方法

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