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[发明专利]基于正则化集成学习的多模态细粒度论文分类方法和系统-CN202310834148.4在审
发明人：胡宗海;岳潭;杨远洋;姜媛;范子娇;史绪钊;覃杰栋 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于正则化集成学习的多模态细粒度论文分类方法和系统，所述方法包括：获取待分类论文的原始数据并从中提取所述待分类论文的文本数据和图像数据；将文本数据输入到第一预训练模型提取文本特征向量和文本特征向量矩阵；将图像数据输入到第二预训练模型提取图像特征向量和图像特征向量矩阵；进行Dropout正则化处理、拼接操作以得到第一特征融合向量；进行L1正则项系数和L2正则项系数结合的L1‑L2正则化处理、拼接以得到第二特征融合向量；输入到注意力机制模块以得到第三特征融合特征向量矩阵；输入到第三预训练模型以实现待分类论文的分类。本发明能够基于多模态注意力机制和多种不同的正则化方法大幅度提升细粒度论文分类的性能。
基于正则集成学习多模态细粒度论文分类方法系统

[发明专利]基于预训练编码器的论文细粒度化多标签标注方法及装置-CN202211198214.5有效
发明人：胡宗海;岳潭;覃杰栋;史绪钊;范子娇;杨远洋;姜媛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于预训练编码器的论文细粒度化多标签标注方法及装置，该方法包括：获取待标注的文本数据，对文本数据进行预处理；基于TF‑IDF算法对预处理后的文本数据进行向量化处理，得到文本数据的表示向量，基于表示向量对预处理后的文本数据进行聚类，得到第一聚类结果，基于第一聚类结果及文本数据中的各特征词的TF‑IDF权重确定中心词；将预处理后的文本数据输入至训练好的深度学习网络模型中得到文本特征向量，基于文本特征向量对预处理后的文本数据进行聚类，得到第二聚类结果；基于中心词和第二聚类结果得到校对后的最终聚类结果，基于最终聚类结果对文本数据进行多标签标注。该方法及装置提高了论文细粒度化多标签标注的效率及准确度。
基于训练编码器论文细粒度标签标注方法装置

[发明专利]基于多模态分层融合网络的细粒度化论文分类方法及装置-CN202111567384.1有效
发明人：胡宗海;岳潭;覃杰栋;史绪钊;范子娇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态分层融合网络的细粒度化论文分类方法及装置，该分类方法包括：获取待分类论文的原始数据，并从获取到的原始数据中提取所述待分类论文的标题、摘要及图像，对提取到的所述标题、摘要以及图像进行数据预处理；其中，数据预处理包括数据增广；将提取到的标题输入至第一预训练模型以进行特征提取，并生成标题文本向量，将标题文本向量嵌入至图像，生成第一融合图像；将生成的第一融合图像输入至第二预训练模型进行特征提取，生成第一融合向量；将提取到的摘要输入至第三预训练模型以进行特征提取，生成摘要文本向量，将摘要文本向量与第一融合向量进行向量融合，得到融合特征向量；基于融合特征向量对待分类论文进行分类。
基于多模态分层融合网络细粒度论文分类方法装置