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[发明专利]插值对比半监督社交网络节点分类方法与系统-CN202310843930.2在审
发明人：徐晓华;郑斯丹;何萍;徐天祺;李好 -专利权人：扬州大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种插值对比半监督社交网络节点分类方法与系统。本发明首先为社交网络数据学习有意义的半监督对比学习的潜在特征；其次采用插值混合算法通过将不同的样本混合来创建新的训练样本从而增加数据集的大小；然后使用插值一致性训练方法从两个方面提取社交网络特征，生成对比损失来训练模型；最后在标记样本数据集和未标记样本数据集上训练半监督网络模型。本发明有效解决了在社交网络节点分类方法中因数据增强的正样本构造导致的语义信息丢失问题，能够引导样本之间的嵌入向量线性变化，从而扩大边缘决策边界，提高社交网络节点分类方法的准确性。本发明能够取得更好的性能表现，即使在监督数据非常有限的情况下也能有效发挥作用。
对比监督社交网络节点分类方法系统

[发明专利]一种自动问答的实现方法和装置-CN202211520087.6在审
发明人：邓明森;唐伟;喻曦;安冯竞;郑斯丹;曾骏哲;杜宏博 -专利权人：贵州财经大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种自动问答的实现方法和装置，所述方法包括：采用XLnet预训练模型，在训练集的对话文本上获得包含全局语义的每个字的词向量；将所述词向量转化为融合了全局语义和时序信息的融合向量；将所述融合向量映射成二维向量，所述二维向量表示每个字作为答案的开始和结束的概率，并生成对问题的预测答案，将所述预测答案和所述训练集的答案标签对比，计算损失函数；根据所述损失函数，调整学习方向继续训练，直到建立自动问答模型；使用所述自动问答模型，对待回答的问题输出相应的答案。采用本发明，能够自动对用户的问题给出高效准确的答案。
一种自动问答实现方法装置