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[发明专利]一种基于文本分类的视频标签方法-CN202111568416.X在审
发明人：孙伟芳;朱立松;黄建杰 -专利权人：央视国际网络无锡有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明是基于文本分类的视频标签方法，包括：第一步：首先利用人工智能手段，将视频中除台标和最下端滚动文字外的所有文字识别出来，将视频信息转化为文本信息；第二步：然后对这些文本信息进行预处理，再根据频道的配置提取不同部分的文字；第三步：最后输入已经训练好的长文本多标签模型进行标签预测，并输出到页面进行人工校对。本发明的优点：1)相较于人工贴标签的方法，本发明可极大的降低人力成本，有效提高效率；2)相较于单纯处理视频信息去提取标签，本发明首先将视频画面信息文本化，进而处理文本信息提取标签，计算量大幅减少，效率提高，时间复杂度降低；3)在bert算法的基础上，增加了长文本策略，扩大了该算法的应用范围。
一种基于文本分类视频标签方法

[发明专利]一种基于摘要和关键字提取加权的中长文本分类方法-CN202310390366.3在审
发明人：陈静静;王凛;张旭;孙华锦 -专利权人：山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于摘要和关键字提取加权的中长文本分类方法，分别提取文本摘要和主题词，然后进行加权拼接，加权的权重通过模型训练获得，用以更好的提取中长文本的语义特征。在训练阶段，首先，利用Text Rank算法，提取文本摘要，随后将文本摘要数据集训练BiLSTM分类模型，得到BiLSTM层的输出即为文本的全局语义的特征向量；同时利用LDA算法，提取文本的关键词，加载
一种基于摘要关键字提取加权中长文本分类方法

[发明专利]网络大数据长文本多标签分类方法、系统、设备及介质-CN202111417986.9有效
发明人：李芳芳;苏朴真;龙军;陈先来;徐雪松;毛星亮 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种网络大数据长文本多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：获取原始数据集；对原始数据集进行分析构建每个标签对应的关键词表后进行预处理，得到文本数据；将文本数据转换为字向量和词向量，并计算文本数据内不同词对应的位置向量；得到嵌入向量；将嵌入向量输入空洞门卷积层进行编码，得到编码向量；根据自注意力机制模型提取编码向量的特征，得到文本数据中每个词的关联性，并形成分类结果。通过本公开的方案，通过构建关键词表将多标签长文本分割，并将文本数据转换为不同向量后进行编码，再利用自注意力机制提取特征得到每个词的关联性，形成分类结果，提高了分类效率和精准度。
网络数据文本标签分类方法系统设备介质

[发明专利]一种基于邻接矩阵的文档级别关系抽取方法和存储设备-CN202210602851.8在审
发明人：闾海荣;王天亨;李艳;石顺中 -专利权人：福州数据技术研究院有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F40/14 文献下载
摘要：所述一种基于邻接矩阵的文档级别关系抽取方法，包括步骤：通过Transformer‑XL模型对文档级别的长文本进行建模；对具有关系的实体对分别进行建模为一个依赖树；根据所述依赖树生成具有一定关系实体对的邻接矩阵上述方法中采用Transformer‑XL模型对文档中的长文本序列进行建模，保证各个分段之间的文本具有语义联系，并且对于建模文本长度没有上限。
一种基于邻接矩阵文档级别关系抽取方法存储设备

[发明专利]基于深度学习的长文分类方法-CN201811440171.0在审
发明人：冯姣;姜恬静;何军;李鹏;刘文;于正威 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的长文分类方法，通过对文本进行预处理然后生成词向量进行随机提取，将得到的数据集输入到卷积神经网络加长短期记忆网络的模型结构中反复训练到训练次数，不断降低损失函数，最后得到训练好的深度学习模型本方法通过随机提取有效句子和搭建卷积神经网络加长短期记忆网络的模型结构，能够全面提取长文的特征，保证分类的正确率，又可以加快训练速度，提高分类的效率。本方法能快速和准确地取得分类结果，特别对于超过7000字的长篇文本，并且文本内容很相近、类别细致复杂的文章，取得的效果更加明显。
卷积神经网络分类记忆网络模型结构随机提取加长文本预处理分类结果损失函数文本内容词向量数据集正确率学习句子保证

[发明专利]一种提高内容一致性的长文本故事生成方法及系统-CN202011380561.0在审
发明人：杨坚新;卓汉逵 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高内容一致性的长文本故事生成方法及系统，该方法包括：获取数据集并对数据集进行预处理，得到训练集；基于训练集的故事标题、故事内容和故事情节序列对预构建故事生成模型进行训练，得到训练完成的故事生成模型；将待测标题输入到训练完成的故事生成模型，生成故事文本。本发明作为一种提高内容一致性的长文本故事生成方法及系统，可广泛应用于故事生成领域。
一种提高内容一致性文本故事生成方法系统

[发明专利]一种五线谱图像自动识别方法及系统、存储介质及终端-CN201910655158.5有效
发明人：许楠;刘世超;燕斌;刘晓露 -专利权人：森兰信息科技（上海）有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：识别五线谱图像中的段落结构信息，根据所述段落结构信息将所述五线谱图像按照小节顺序组合成曲谱流；对每个小节的曲谱图像进行语义分割，生成曲谱单元的语义图；基于所述语义图推测曲谱的定长向量编码；将所述定长向量编码转换为不定长文本；将所述不定长文本转换为MusicXML文件。本发明的五线谱图像自动识别方法及系统、存储介质及终端能够准确识别音乐曲谱图像并实现文本化，识别准确率高，实用性强。
一种五线谱图像自动识别方法系统存储介质终端

[发明专利]一种基于RoBERTa模型的网络舆情情感分析方法及系统-CN202210033958.5在审
发明人：徐亦飞;曹帅;朱利;尉萍萍;张屿琪;程菊飞;张美丹 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RoBERTa模型的网络舆情情感分析方法及系统，通过对网络舆情信息进行分割，获取文本分割后序列的input embedding，并在input embedding层生成对抗网络，有效提升了模型的泛化能力，再将分割后的文本信息分别输入到预训练模型中获取文本信息的词嵌入特征，并进一步获取长文本信息的更高维度特征，进而对长文本的情感进行分析，提高了对特征的抽取能力，增强了获取网络舆情内容的上下文信息和语义的能力
一种基于 roberta 模型网络舆情情感分析方法系统

[发明专利]一种基于知识体系的长文本检索方法以及装置-CN202210903394.6在审
发明人：陶建华;凡佳辉;张大伟;杨国花;温正棋 -专利权人：中科极限元（杭州）智能科技股份有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本公开是关于一种基于知识体系的长文本检索方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：将待检索关键词基于预设知识体系匹配扩展词，并在预设的长文本库倒排索引中进行文本预筛选，生成预筛选集合；分别以所述关键词、所述扩展词为输入，匹配生成语义特征、主题特征；计算所述语义特征与所述预筛选集合中文本的语义相似度本公开通过设计缓存体系和文本ID映射算法减少了算法执行过程的时间和空间开销，提升了检索效率与准确度。
一种基于知识体系文本检索方法以及装置

[发明专利]用于舆情数据识别的数据处理方法和装置-CN202110964694.0有效
发明人：吴云朝;杜向阳 -专利权人：南京擎盾信息科技有限公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：获得多个过程舆情数据，对切分获得的多个过程舆情数据进行相关性评分，根据评分筛选获得输入舆情分类模型的输入舆情数据，通过舆情分类模型对输入舆情分类模型进行舆情识别，获得舆情分类结果数据，通过上述方法，解决现有技术中对长文本舆情数据舆情识别效果较差的技术问题，提高长文本舆情数据识别的识别效果。
用于舆情数据识别数据处理方法装置

[发明专利]一种通过对话文本分析识别抑郁症的系统-CN202110690776.0在审
发明人：毛科技;樊鑫奔;王宇翔;黄玉娇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：一种通过对话文本分析识别抑郁症的系统，包括依次连接的精神疾病专家问诊录音数据预处理模块、抑郁症对话文本分析识别模型训练模块、用户抑郁症情况识别模块。本发明通过抑郁症对话识别模型，在传统文本分类的基础上使用RoBERTa预训练模型复合Bi‑LSTM模型和注意力机制，让模型以更灵活的方式对文本分块，模型可以确定在任意方向处理的下一个分块，应用循环机制，允许块之间传输信息，从而达到长文本阅读的目的。同时在模型的输出端增加Attention注意力机制，通过区分不同特征的重要程度，忽略不重要的特征，将注意力放在重要的特征上，能更准确地在超长文本中抽取关键词，提高分类准确率，高准确率地识别用户是否患有抑郁症
一种通过对话文本分析识别抑郁症系统

[发明专利]文本内容显著性区域的局部特征抽取方法及系统-CN201610810851.1有效
发明人：李红全 -专利权人：天津海量信息技术股份有限公司
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本内容显著性区域的局部特征抽取方法及系统。该方法包括：按预设挑选规则从资讯文本中的显著性区域中选出M个单句；对每一单句分别分词，从分词结果中选出每一单句的实体词与短语并按预设权重排序；选出N个权重排列在前的实体词与短语；将每一单句中选出的N个实体词和短语按汉语拼音序排序，分别合并成一长文本；计算每一单句的长文本的crc64,作为每一单句的的局部特征；将M个单句的局部特征合并成一个特征集，作为该资讯文本的局部特征。本发明通过将一篇文本内容转换成M个crc64字符表示，有利于创建基于单句的内容检索系统和基于内容的局部特征集的内容消重系统。
文本内容显著区域局部特征抽取方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的文本语义提取方法-CN202110295550.0在审
发明人：钱丽萍;钱江;沈铖潇;王寅生 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：一种基于深度学习的文本语义提取方法，对于一个较长文本输入，经过系统模型，能够最大程度上还原文本语义。本发明结合了循环神经网络(RNN)以及自我注意力机制(Self‑Attention)优势，极大程度上改善了文本语义提取效果，节省了深度学习模型计算资源总成本，有效地降低了文本语义提取时间，使读者获得更优质的阅读体验
一种基于深度学习文本语义提取方法

[发明专利]基于自扩充表示和相似双向约束的短文本主题发现方法及系统-CN201810306013.X有效
发明人：姜波;李宁;卢志刚;姜政伟 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本分明提供一种基于自扩充表示和相似双向约束的短文本主题发现方法及系统，该方法的步骤包括：基于TF‑IWF词权重度量方法构建待挖掘主题的词‑文档矩阵；向量化短文本文档并度量两两文档间相似性，得到虚拟长文档集合；利用TF‑IWF词权重度量方法，在虚拟长文档集合上构建虚拟辅助的词‑文档矩阵；合并两个矩阵为混合矩阵；构建词‑词语义相似矩阵、文档‑文档语义相似矩阵，进而构建词‑词语义关系正则项、文档‑文档语义关系正则项；得到TRNMF模型，通过分解损失函数值，获得最优的词‑话题潜在特征矩阵、话题‑文档潜在特征矩阵，发现短文本主题分布情况。
基于扩充表示相似双向约束文本主题发现方法系统

[发明专利]一种多媒体节目的推荐方法及系统-CN201610847415.1在审
发明人：王鹏 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：该方法包括获取多媒体库中多媒体节目的节目名称及对应的文本描述信息；根据节目名称及文本描述信息，确定多媒体节目的长文本描述信息；在确定用户播放的当前多媒体节目后，根据多媒体库中多媒体节目的长文本描述信息，确定当前多媒体节目与多媒体库中其他多媒体节目的文本相似度；根据文本相似度，确定多媒体库中待推荐给用户的多媒体节目。利用该方法，避免了多媒体节目推荐过程中的冷启动问题，还解决了多媒体节目推荐过程中文本同义词及一词多义对多媒体节目相似度计算的影响，从而提高了多媒体节目的匹配度，进而提高了多媒体节目推荐的准确性。
一种多媒体节目推荐方法系统