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[发明专利]面向智能问答的基于语义特征图的句子对语义匹配方法-CN202010855440.0有效
发明人： 鹿文鹏;于瑞;张旭 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向智能问答的基于语义特征图的句子对语义匹配方法，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为如何捕获更多的语义上下文特征、不同维度间编码信息的联系和句子间的交互信息，以实现句子对的智能语义匹配，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、深层语义特征图构造网络模块、特征转换网络模块和标签预测模块组成的句子对语义匹配模型，实现对句子信息的深层语义特征图表示和语义特征的二维卷积编码表示，同时通过二维最大池化和注意力机制生成句子对的最终匹配张量并判定句子对的匹配程度，以达到对句子对进行智能语义匹配的目标。该装置包括句子对语义匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子对语义匹配模型构建单元及句子对语义匹配模型训练单元。
面向智能问答基于语义特征句子匹配方法

[发明专利]一种面向司法公开服务的句子对智能语义匹配方法和装置-CN202010855957.X有效
发明人： 鹿文鹏;于瑞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向司法公开服务的句子对智能语义匹配方法和装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为如何捕获更多的语义上下文特征、不同维度间编码信息的联系和句子间的交互信息，以实现面向智能司法公开服务的句子对的智能语义匹配，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、时序特征卷积网络构造模块、特征转换网络模块和标签预测模块组成的句子对语义匹配模型，实现对句子信息的时序特征卷积表示和语义特征的二维卷积编码表示，同时通过注意力机制生成句子对的最终匹配张量并判定句子对的匹配程度，以达到对句子对进行智能语义匹配的目标。该装置包括句子对语义匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子对语义匹配模型构建单元及句子对语义匹配模型训练单元。
一种面向司法公开服务句子智能语义匹配方法装置

[发明专利]面向不平衡数据的自步半监督集成分类器训练方法及系统-CN202311145834.7在审
发明人：管红娇;鹿文鹏;董祥军;赵龙;任晓强;陈川 -专利权人：山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2023-09-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向不平衡数据的自步半监督集成分类器训练方法及系统，其属于数据处理技术领域，该方案通过结合分类器和加权k近邻确定安全的伪标注样本，来提高伪标注样本的质量；然后，使用基于聚类的自步学习选择伪标注样本，有效提高添加的伪标注样本的多样性并缓解错误积累；最后，利用增强后的平衡样本集训练基分类器并集成，来缓解由不平衡的类分布造成的分类器偏差，特别是对于医疗领域的图像分类、征信风险评估领域的风险评估等经常存在数据样本不平衡的情况下，能够有效保证训练后分类器分类结果的准确性。
面向不平衡数据监督集成分类训练方法系统

[发明专利]面向政务咨询服务的智能问答句子对语义匹配方法和装置-CN202010855426.0有效
发明人： 鹿文鹏;于瑞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了面向政务咨询服务的智能问答句子对语义匹配方法和装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为如何捕获更深层次的语义上下文特征和句子间的交互信息、减少语义信息的丢失，以实现句子对的智能语义匹配，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、门控深层特征残差式融合网络模块、语义特征交互匹配模块和标签预测模块组成的句子对语义匹配模型，实现对句子信息的门控深层特征残差式融合表示，同时通过注意力机制和门控机制生成句子对的最终匹配张量并判定句子对的匹配程度，以达到对句子对进行智能语义匹配的目标。该装置包括句子对语义匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子对语义匹配模型构建单元及句子对语义匹配模型训练单元。
面向政务咨询服务智能问答句子语义匹配方法装置

[发明专利]一种城市流量预测方法-CN202310693759.1有效
发明人：董祥军;张旭;鹿文鹏;赵龙 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及智慧城市领域，特别公开了一种城市流量预测方法。该城市流量预测方法，具体包括如下步骤：对城市流量数据按时间顺序以窗口滑动方式进行划分，并构造时空随机遮掩数据和序列打乱数据；利用时空随机遮掩编码器EncM进行时空随机遮掩预训练；利用全局与局部相结合的注意力模块EncC进行序列顺序对比学习预训练；将时空随机遮掩预训练中自注意力模块产生的注意力权重处理为城市区域间相关性系数，利用图处理模块增强空间相关性捕捉能力；将预训练模块与图处理模块融合，构建时空融合预测模块，进行预测训练。本发明为两种预训练模块设计了合适的解码器，通过对不同角度捕获的时空特征进行解码，从而对下一时刻的城市流量进行预测。
一种城市流量预测方法

[发明专利]基于对比学习的疾病分类ICD自动编码方法和装置-CN202310801045.8在审
发明人： 鹿文鹏;赵直倬;张鑫;张国标;管红娇;董祥军 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了基于对比学习的疾病分类ICD自动编码方法和装置，属于自然语言处理及人工智能领域。本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术为患者的电子病历文本匹配相对应的诊断编码即疾病分类编码，以减少医疗人员的工作量，提高自动编码匹配正确率，提高匹配速度，采用的技术方案为：①一种基于对比学习的疾病分类ICD自动编码方法，该方法包括如下步骤：S1、构建ICD自动编码模型训练数据集；S2、构建ICD自动编码模型；S3、训练ICD自动编码模型。②一种基于对比学习的疾病分类ICD自动编码装置，该装置包括，ICD自动编码模型训练数据集构建单元、ICD自动编码模型构建单元、ICD自动编码模型训练单元。
基于对比学习疾病分类 icd 自动编码方法装置

[发明专利]检索式多轮对话方法及装置、存储介质、电子设备-CN202310706740.6在审
发明人：杜月寒;牟蓓琪;陈为民;高军;张翔;鹿文鹏 -专利权人：山东省精神卫生中心;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了检索式多轮对话方法及装置、存储介质、电子设备，属于自然语言及人工智能领域，本发明要解决的技术问题为如何有效利用历史对话中的最后一句话对剩余历史对话序列完成语义匹配和信息筛选，同时对候选响应进行信息筛选，从而提高多轮对话模型的预测准确性，技术方案为：该方法具体如下：获取多轮对话数据集；构建多轮对话模型：针对多轮对话数据集中的每一条数据，将历史对话中的每个句子按照对话顺序依次标记构建历史对话序列，并针对每条历史对话序列构建候选响应；对历史对话序列中的每个语句和候选响应分别进行编码处理，从而得到历史对话中每条语句的编码表示和候选响应编码表示；训练多轮对话模型。
检索轮对方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于自训练和k近邻的肿瘤良恶性半监督分类方法及系统-CN202310686171.3在审
发明人：管红娇;马永政;孙钲凯;张印彤;鹿文鹏;陈川 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自训练和k近邻的肿瘤良恶性半监督分类方法及系统，包括：获取样本集，对当前样本集进行自训练得到当前分类器；利用当前分类器对当前无标注样本集分类得到伪标注样本集，利用伪标注样本扩充当前有标注样本集得到更新后的有标注样本集；同时将相应伪标注样本从当前无标注样本集中删除，得到更新后的无标注样本集；将更新后样本集作为当前样本集；对当前有标注样本集进行训练得到当前分类器；不断更新样本集直到满足训练结束条件，得到最终的分类器；将待分类的肿瘤图像输入至最终的分类器中得到肿瘤分类结果。本发明选择样本时不仅考虑分类交叉熵，同时基于k近邻确定伪标注样本的类型分布，有利于提高添加的样本的质量。
基于训练近邻肿瘤恶性监督分类方法系统

[发明专利]面向教育咨询服务的智能语义匹配方法和装置-CN202110993088.1有效
发明人： 鹿文鹏;左有慧;张国标;于瑞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向教育咨询服务的智能语义匹配方法和装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为判断句子对的语义是否一致，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、双注意力语义匹配模块、特征聚合模块及标签预测模块构成的语义匹配模型，通过对句子的字词粒度进行自注意力操作以获取关键语义特征表示，并进行句子间的互注意力操作，以获取句子对相互感知的语义对齐特征表示并编码，随后度量句子对相似性，并与感知上下文的语义对齐特征表示聚合，以判断句子对的语义是否一致。该装置包括句子对语义匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子对语义匹配模型构建单元及句子对语义匹配模型训练单元。
面向教育咨询服务智能语义匹配方法装置

[发明专利]面向高考咨询基于多视角注意力的智能语义匹配方法与装置-CN202110993060.8有效
发明人： 鹿文鹏;左有慧;赵鹏宇;于瑞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向高考咨询基于多视角注意力的智能语义匹配方法与装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域。本发明要解决的技术问题为判断句子对蕴含的语义意图是否一致，采用的技术方案为：通过构建并训练由多粒度嵌入模块、多视角语义匹配模块、特征比对模块及标签预测模块所构成的语义匹配模型，捕获句子对在同一粒度上的语义对齐信息，通过自注意力机制获取句子中重要的语义成分，并进行句子间互注意力操作，得到句子级别的语义对齐表示，同时对两个句子进行相似性衡量，以判断句子对所蕴含的语义意图是否一致。该装置包括句子对语义匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子对语义匹配模型构建单元及句子对语义匹配模型训练单元。
面向高考咨询基于视角注意力智能语义匹配方法装置

[发明专利]基于对比学习的医疗问题摘要生成方法和装置-CN202310496321.4在审
发明人： 鹿文鹏;魏斯博;张国标;管红娇;董祥军;张维玉 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的医疗问题摘要生成方法和装置，属于人工智能、自然语言处理领域。本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术，为较长的患者健康问题自动生成简短的摘要，以便于在标准问答数据库中检索与之匹配的常见问题。采用的技术方案为：①一种基于对比学习的医疗问题摘要生成方法，该方法包括如下步骤：S1、构建医疗问题摘要生成数据集；S2、构建困难负样例；S3、构建医疗问题摘要生成模型；S4、训练医疗问题摘要生成模型。②一种基于对比学习的医疗问题摘要生成装置，该装置包括：医疗问题摘要生成数据集构建单元、困难负样例构建单元、医疗问题摘要生成模型构建单元及医疗问题摘要生成模型训练单元。
基于对比学习医疗问题摘要生成方法装置

[发明专利]基于用户意图特征的智能新闻推荐方法和系统-CN202310412911.4在审
发明人： 鹿文鹏;王荣耀;张维玉;郑超群;乔新晓;任晓强 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户意图特征的智能新闻推荐方法和系统，属于推荐系统领域和自然语言处理领域。本发明要解决的技术问题为现有的新闻推荐方法无法识别用户意图特征，从而导致推荐结果不准确的问题，采用的技术方案为：该方法具体如下：S1、构建新闻推荐模型的训练数据集；S2：构建基于用户意图特征的新闻推荐模型：具体如下：S201、构建新闻编码器；S202、构建TF‑IDF算法模块；S203、构建意图编码器；S204、构建图神经网络；S205、构建意图解码器；S206、构建点击率预测器；S3、训练基于用户意图特征的新闻推荐模型。该系统包括训练数据集生成单元、基于用户意图特征的新闻推荐模型构建单元和模型训练单元。
基于用户意图特征智能新闻推荐方法系统

[发明专利]基于显式和隐式兴趣特征的智能新闻推荐方法和系统-CN202310412932.6在审
发明人： 鹿文鹏;付新月;王荣耀;张维玉;管红娇;赵龙 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显式和隐式兴趣特征的智能新闻推荐方法和系统，解决的技术问题为现有的新闻推荐方法无法识别显式和隐式兴趣特征，从而导致推荐结果不准确的问题，采用的技术方案为：该方法具体如下：S1、构建新闻推荐模型的训练数据集；S2：构建基于显式和隐式兴趣特征的新闻推荐模型：具体如下：S201、构建新闻编码器；S202、构建显式兴趣编码器、S203、构建词频‑逆向文件频率TF‑IDF算法模块；S204、构建隐式兴趣编码器；S205、构建图神经网络；S206、构建隐式兴趣解码器；S207、构建点击率预测器；S3、训练基于显式和隐式兴趣特征的新闻推荐模型。该系统包括训练数据集生成单元、基于显式和隐式兴趣特征的新闻推荐模型构建单元和模型训练单元。
基于兴趣特征智能新闻推荐方法系统

[发明专利]一种基于深度特征变维机制的智能语义匹配方法和装置-CN202010103560.5有效
发明人： 鹿文鹏;于瑞;张旭;乔新晓;郭韦钰;张维玉 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度特征变维机制的智能语义匹配方法和装置，属于人工智能、自然语言处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何捕获更多的语义上下文信息和句子间的交互信息，以实现句子的智能语义匹配，采用的技术方案为：该方法是通过构建并训练由嵌入层、深度特征变维编码层、卷积匹配层和预测层组成的句子匹配模型，实现对句子的深度特征变维编码表示，从而获取更多的语义上下文信息和句子间的交互信息，同时实现卷积匹配机制，以达到对句子进行智能语义匹配的目标。该装置包括句子匹配知识库构建单元、训练数据集生成单元、句子匹配模型构建单元及句子匹配模型训练单元。
一种基于深度特征机制智能语义匹配方法装置

[发明专利]面向多个多媒体检索任务的结构化多模态检索方法及系统-CN202310001747.8在审
发明人：郑超群;李雅芳;鹿文鹏;张维玉;乔新晓 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F16/483 文献下载
摘要：本发明公开了面向多个多媒体检索任务的结构化多模态检索方法及系统，属于多媒体检索技术领域，本发明要解决的技术问题为如何支持多个多媒体检索任务，技术方案为：该方法具体如下：获取一个包括图像模态和文本模态的多模态检索数据集，并将多模态检索数据集划分为训练数据集、测试数据集和数据库数据集；将图像模态和文本模态的原始数据分别输入到深度特征提取模型中对原始数据进行特征提取，从而获取图像模态的深度特征和文本模态的深度特征；在训练数据集上构造面向多个多媒体检索任务的结构化多模态哈希方法的目标函数。该系统包括数据预处理模块、深度特征表示模块、目标函数构造模块、哈希函数学习模块及在线模态哈希检索模块。
面向多媒体检索任务结构化多模态方法系统

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