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[发明专利]基于句法依存图联合嵌入的多样性问题生成方法及系统-CN202310933649.8在审
发明人： 魏笔凡;仉珂;刘均;张玲玲;关海山;郑庆华;岳浩;张泽民 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种基于句法依存图联合嵌入的多样性问题生成方法及系统，多样性问题生成方法包括以下步骤：使用答案选择器选取上下文中的答案；使用基于共注意力机制的编码器对上下文和答案进行编码得到感知答案的上下文表示；以邻接矩阵的形式构建上下文的句法依存图，使用图神经网络对上下文的句法依存图进行编码得到感知结构的上下文表示；将感知结构的上下文表示与感知答案的上下文表示拼接，得到上下文的联合嵌入表示；对上下文的联合嵌入表示进行解码，得到生成的问题。本发明解决了以往问题生成单一的问题，提高了问题生成的多样性，使得模型可以对一个段落上下文生成多个与上下文相关但内容不同的问题，以两阶段的形式实现一对多的输入输出模式。
基于句法依存联合嵌入多样性问题生成方法系统

[发明专利]面向文本阅读理解的选择题生成方法、系统及存储介质-CN202310951348.8在审
发明人： 魏笔凡;洪振杰;仉珂;马昆明;刘均;张玲玲 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种面向文本阅读理解的选择题生成方法、系统及存储介质，方法包括通过全文主旨级别的表征学习、词句间关系的表征学习以及答案级别的表征学习，从文本中生成问题；通过上下文‑问题稀疏化过滤，在融合上下文以及问题信息的同时过滤掉上下文中与问题不相关的信息；通过答案‑问题稀疏化过滤，在生成干扰项的过程中过滤掉正确答案相关的信息，从而避免生成与答案语义一致的干扰项。本发明采用多尺度表征及稀疏化过滤的方法，解决了现有面向文本阅读理解的选择题生成方法对于中学阅读理解数据集的文本偏长导致模型理解困难的问题，以及由于文本信息丰富而导致存在大量问句无关句的问题，本发明方法能够生成更优质的选择题。
面向文本阅读理解选择题生成方法系统存储介质

[发明专利]基于多层次注意力的教科书文本问答方法及系统-CN202310776007.1在审
发明人：张玲玲;马英洪;武亚强;张晓平;刘均;郑庆华;魏笔凡 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种基于多层次注意力的教科书文本问答方法及系统，方法包括：将问题文本与对应章节的上下文段落进行分词并编码后输入第一层注意力模型，在句内进行自注意力计算与池化，得到句子的表征向量；取问题句子的表征向量与所有上下文段落句子的表征向量计算余弦相似度，每个段落仅保留相似度最大的一句话所对应的表征向量，作为每个段落对应问题的上下文表征向量；将问题及每个段落对应问题的上下文表征向量输入第二层注意力模型，进行段落与段落、段落与问题间的自注意力计算与池化，获得问题所对应的答案表征向量作为分类器的输入；由分类器输出答案选项，并得出答案文本对应章节的上下文段落。本发明可以针对教科书文本问题选择出更准确的回答选项。
基于多层次注意力教科书文本问答方法系统

[发明专利]课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质-CN202310593041.5在审
发明人：张玲玲;任铭;张新宇;武亚强;王璐妍;刘均;魏笔凡;郑庆华 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质，属于图像目标检测技术领域，对象检测方法包括提取图像全局特征信息以及待检测对象的局部特征信息并进行融合，得到融合特征信息；获取融合特征信息对应的预测概率，将待检测对象的局部特征信息与预测概率组成键值对；将键值对写入记忆网络，更新键值对并通过传递损失函数进行对象检测网络模型的训练，输入课程领域示意图至训练好的对象检测网络模型，输出课程领域示意图中所包含对象。本发明能够解决课程领域示意图视觉特征信息差异大、样本高度稀缺的问题，丰富特征信息，增强局部特征信息的视觉信息表示，提升课程领域示意图对象的检测性能。
课程领域示意图对象检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法-CN202110089688.5有效
发明人：刘均;武云封;郑庆华;魏笔凡;张玲玲;罗强;肖天安;孙申 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/954 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法，通过节点分类依次布局方法布局，生成含有课程数据沙盘场景的知识森林导航学习系统，突破了二维可视化技术在森林规模、布局和交互上存在的局限，采用知识主题分面树结合沙盘场景知识簇间场景构成多维度展示，实现多主题之间的认知关系以及主题之间的关联，易于交互；根据需要自适应地生成样式各异的分面树，使得生成的树简洁美观，极大地节省了存储空间，本发明实现了智能场景判别和课程判别方法，采用簇结构，在进入一个簇后，展示出这个簇内的所有知识主题以及知识主题间的认知关系，沙盘中知识主题数量大大减少，用户可能看到布局更加合理、清晰、易于交互的课程沙盘。
一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法

[发明专利]一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统-CN202110249307.5有效
发明人：郑庆华;肖天安;田锋;梁曦;武云封;张玲玲;魏笔凡 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。
一种基于匹配网络对比学习对象生成方法系统

[发明专利]基于主题共现网络和外部知识的主题识别方法、系统及设备-CN202110128830.2有效
发明人： 魏笔凡;祁敬超;刘均;郑庆华;杨祎;罗强;洪振杰;武雨辰 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题共现网络和外部知识的主题识别方法，方法具体为：基于标注数据的主题共现网络构建：使用已有带主题标注的领域知识文本，检测文本中的主题子词并以此构建主题共现网络；融合外部知识和主题共现网络的开关模块构建：使用共现网络对带主题标注的领域知识文本进行信息丰富度排序，并以此排序结合外部知识构成开关模块；引入开关模块的改进领域知识文本主题识别模型自训练：使用自训练方法训练领域知识文本主题识别模型，尽可能使用无主题标注的领域知识文本的信息，防止自训练不加选择地学习无主题标注领域知识文本导致泛化性能下降；更充分更高效地利用有限语料信息，提升领域知识文本主题识别模型的性能。
基于主题网络外部知识识别方法系统设备

[发明专利]一种基于一阶曲线的主题分面树可视化方法-CN202110464783.9有效
发明人： 魏笔凡;郝子琛;刘均;郑庆华;张玲玲;郑玉龙;关海山 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一阶曲线的主题分面树可视化方法，属于可视化课程领域，根据需要可视化主题分面树数据，绘制主题分面树主干；然后在主题分面树主干的两侧绘制一级分面；当二级分面数目大于9时，取其中8个二级分面，其余二级分面采用“其它”折叠；当二级分面的数目小于9时，无需进行折叠；二级分面通过计算相邻二级分支的字体大小的高度与其偏移量的正切值作为最小偏移角度建立二级分支，从而避免字体重叠的现象，保证了学习者可以快速整合主题资源的同时，也缓解了由于分面重叠现象带来的学习者认知负载的问题。并避免字体聚集紧密的现象，降低了学习者由于字体聚集紧密导致的注意力分散现象，提高了学习者的学习效率。
一种基于一阶曲线主题分面树可视化方法

[发明专利]一种基于贝叶斯模型的多真值冲突消解方法-CN202010414102.3有效
发明人： 魏笔凡;邓婷;刘均;郑庆华;卜德蕊;郝子琛;郭敏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯模型的多真值冲突消解方法，通过分析书籍和电影数据并生成基本数据集Draw，将基本数据集Draw重新转换成一个事实数据集Df，然后进一步生成一个声明数据集Dc，采用基于吉布斯采样的方法进行数据源先验可信度评估；得到数据源先验可靠性，将该数据源先验值作为每个数据源的初始化值，基于数据源在不同领域显示出不同的专业知识程度，一个领域中数据丰富度较高，将丰富度度量转化为基于距离的度量，度量数据源及其提供数据的对象之间的相似性；在最后的贝叶斯推断中将数据源与对象的相似性和真值的置信度作为影响真值推断的因素考虑进去，最后输出真值数据集Dt，进行数据源先验可信度估计，能提高真值推断的效率和准确度。
一种基于贝叶斯模型真值冲突消解方法

[发明专利]基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法-CN202010415168.4有效
发明人： 魏笔凡;郭敏;刘均;郑庆华;郝子琛;卜德蕊;邓婷 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，基于MOOC平台用户的日志数据，利用用户倾向性计算和匹配，通过依照反事实的因果推理框架来选取生成因果网络中的因果自变量，在不同数据规模下根据生成网络的平均马尔可夫毯长度，在其长度趋于平稳时获取最小数据规模；得到因果网络群组；使用专家精确度算法来筛选网络节点间的边，将筛选好的网络群组，使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络，得到用户行为和学习效果的因果关系，基于所述因果关系，根据原因变量节点和结果变量节点对用户学习路径做出合理规划，改变用户操作行为或者用户的学习时间来影响用户是否完成这门课程的概率，提高了变量之间关系判定的准确性。
基于 mooc 日志数据用户行为因果关系学习效果优化方法

[发明专利]一种面向课程领域的图像文本聚合方法及系统-CN202110512070.5有效
发明人：张玲玲;吴文俊;杨宽;刘均;郑庆华;魏笔凡;胡欣;王绍伟;王佳欣 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向课程领域的图像文本聚合方法及系统，将对象特征及邻接矩阵作为输入构建图像对应的对象关系图，利用图卷积神经网络更新关系图中节点的特征；将所有语块特征向量的集合作为整个文本描述的特征表示；以对象特征集合和步语块特征集合作为输入，构建图文对之间的局部相似度矩阵；计算整个课程领域图像和文本描述之间的全局相似度；通过梯度下降法训练图文匹配模型的参数，通过已学习到的参数得出全局相似度最高的一段文本描述作为和该张图像相匹配的描述文本，实现图像文本聚合。本发明能够有效提取课程领域图像和文本描述的特征，从而将课程领域示意图和文本知识碎片聚合，进而自动化构建跨模态的知识碎片。
一种面向课程领域图像文本聚合方法系统

[发明专利]一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统-CN202211145293.3在审
发明人：郑庆华;李军军;张玲玲;魏笔凡;武亚强;刘博;杨祎;刘均 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统，在图像和文本特征提取阶段，对示意图进行增广变换，识别出示意图中的文本框内容，对文本内容和示意图分别进行编码得到文本特征和图像特征；在文本指导下的示意图表征增强阶段，以文本特征为依据，应用指导注意力单元对图像特征进行增强；在对比自监督学习阶段，本发明通过投影函数将原图像和增广示意图增强特征映射至低维向量空间中，以低维向量计算损失并优化模型。
一种基于监督学习示意图表征增强方法系统

[发明专利]一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统-CN202211144391.5在审
发明人：张玲玲;杨祎;魏笔凡;武亚强;刘博;祁敬超;李军军;刘均;郑庆华 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统，将示意图的文本特征与图像特征融合得到经过文本特征增强的视觉特征；根据增强视觉特征提取视觉节点，根据示意图本身特征提取文本节点，将提取到示意图的文本节点与视觉节点作为图节点，根据文本节点与视觉节点的相对位置空间以及文本语义相似性构造边，细粒度融合文本特征与视觉特征，得到增强后的视觉节点特征，完成局部文本推理；提取全局文本关键词；使用文本节点和全局文本关键词之间的相似度筛选出有效的局部文本节点；将有效的局部文本节点、全局文本推理和局部文本推理进行多粒度融合，完成示意图目标检测。本发明有效提升了检测精度。
一种基于粒度文本推理示意图目标检测方法系统

[发明专利]一种税收优惠信息查询方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210319423.4在审
发明人：郑庆华;关海山;郑玉龙;魏笔凡;施建生;张镇潮;董博 -专利权人：税友软件集团股份有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明提供一种税收优惠信息查询方法、装置、电子设备及存储介质，涉及税务信息处理领域，方法包括：获取税收优惠文档，并从税收优惠文档中提取纳税主体及其他特征信息；将纳税主体与其他特征信息建立关联关系，并根据关联关系将纳税主体及其他特征信息转换为以纳税主体为中心的径向图；当接收到用户输入的目标纳税主体时，输出目标纳税主体对应的目标径向图，以利用目标径向图提供税收优惠信息查询服务；可从税收优惠文档中提取税收主体及其他特征信息并转换为可视化的径向图，以便用户利用该图查询税收优惠信息，能够有效应对税收优惠文档规模大、知识碎片化、组织结构松散等问题，进而可有效提升用户了解税收优惠政策的便捷程度。
一种税收优惠信息查询方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种通过深度卷积神经网络进行社区问答网站问题质量预测的方法-CN201811013087.0有效
发明人： 魏笔凡;郑元浩;刘均;张铎;吴蓓;张玲玲;郭朝彤;吴科炜;李鸿轩 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供一种通过深度卷积神经网络进行社区问答网站问题质量预测的方法：1)爬取社区问答网站中多门课程的问题网页数据集；2)抽取问题网页数据集中的问题社区特征、问题文本特征和提问者特征集合；3)基于问题社区特征定义多门课程的问题质量计算公式；4)将向量化表示的问题文本特征和提问者特征与问题质量计算公式一起作为深度卷积神经网络的输入，从而训练得到问题质量的分类标签。本发明构建深度卷积神经网络进行问题质量的预测，最终得到多门课程的高质量问题集合，方便用户学习和使用。
一种通过深度卷积神经网络进行社区问答网站问题质量预测方法

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