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[发明专利]一种基于句法信息及注意力机制的实体关系抽取方法及装置-CN202310439296.6在审
发明人：曾碧卿;周斯颖;陈鹏飞;冯灵聪 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及基于句法信息及注意力机制的实体关系抽取方法，采用向量转换单元将句子中每个词、每个词与两个指定实体的相对位置和句法关系转换为向量；采用门控编码单元对相对位置向量和句法关系向量进行特征提取和非线性处理得到实体关联特征门控向量；采用句子编码单元对所述实体关联特征门控向量和所述词向量进行门控特征提取和池化处理得到句子最终向量；采用关系抽取单元计算所述句子最终向量与原型网络中分类原型中心的距离得到句子中两个特定实体的关系。本发明所述的实体关系抽取方法能解决现有研究中对于句子实体位置及句法信息利用不足导致无法有效过滤引起混淆信息的问题，该方法仅用少量的注释实例即可对指定实体间的关系进行准确区分。
一种基于句法信息注意力机制实体关系抽取方法装置

[发明专利]一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及其模型-CN202310291606.4在审
发明人：曾碧卿;池俊龙;冯灵聪 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及其模型。本发明所述的会话推荐方法，包括：S1：根据各会话中的物品点击顺序，构建各会话的物品节点图；会话包括当前会话以及当前会话的邻居会话；S2：学习并融合各会话的物品节点图中物品的一阶转换关系和高阶转换关系，获得各会话的全局兴趣表示；S3：基于当前会话的全局兴趣表示和各邻居会话的全局兴趣表示，获得当前会话的相似邻居协作信息表示；S4：基于当前会话的全局兴趣表示以及相似邻居协作信息表示，推荐候选物品。本发明所述的会话推荐方法具有更好地预测用户的下一个点击物品、增强模型的个性化推荐能力的优点。
一种基于邻居会话感知推荐方法及其模型

[发明专利]一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型-CN202310191200.9在审
发明人：曾碧卿;曾威;冯灵聪;周斯颖 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型。本发明所述的对话回复生成方法包括：S1、获取当轮输入语句与历史输入语句中包含的个性化信息的匹配程度得分；S2、根据所述匹配程度得分，得到个性化信息选择性保存向量；S3、根据个性化信息选择性保存向量，得到用户个性化表征向量；在获得用户个性化表征向量后，根据用户个性化表征向量，在候选知识语句中选择最符合用户个性的知识语句，再利用所选择的知识语句，生成对话回复语句。本发明的方案，无须引入外部的对话者信息标注数据来获得用户的个性化信息，从而降低了对话系统的数据处理的负担，并且提高了对话系统的灵活性和应用范围。
一种基于用户个性化对话回复生成方法及其模型

[发明专利]一种对话回复生成方法和一种对话回复生成方法模型-CN202210975994.3在审
发明人：曾碧卿;曾威;冯灵聪;蔡坤钊 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种对话回复生成方法，其包括步骤：S12：根据历史选择知识向量计算选择感知向量；S13：根据选择感知向量和历史选择知识向量计算知识流趋势向量；S14：将选择感知向量和候选知识向量进行比较，获得比较信息；S15：对上下文语句进行编码，获得上下文向量；S20：根据候选知识向量、知识流趋势向量、比较信息和上下文向量计算知识选择分布；S30：根据知识选择分布计算每个候选知识向量的注意力得分，并将注意力得分最高的候选知识向量作为当前选择知识向量；S40：根据上下文向量和当前选择知识向量计算历史解码状态向量，并根据历史解码状态向量和历史生成词计算当前时刻的解码状态向量；S50：计算当前时刻的目标生成概率。
一种对话回复生成方法模型

[发明专利]一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210788328.9在审
发明人：冼广铭;杜炜华;冯灵聪;柳寒 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的方面级情感分析方法包括：获取待分析的文本，所述文本包括多个单词；将所述文本输入基于BERT预训练模型的词嵌入层，得到所述文本对应的词嵌入向量；将所述词嵌入向量输入基于多头注意力机制的注意力编码层，生成新的隐藏状态；将所述词嵌入向量输入基于位置感知的卷积网络层，抽取与方面词相关的意见词；将所述卷积网络层的输出经过池化后，与所述注意力编码层的输出进行连接，得到拼接向量；将拼接向量输入全连接层，采用Softmax规范化概率，得到所述文本对应的方面级情感。本发明所述的方面级情感分析方法，能够充分描述字符与字符、词与词和句子与句子之间的关系特征。
一种方面情感分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种零件圆检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210845809.9在审
发明人：曾碧卿;杨睿;冯灵聪;张雅蓉;李世钦 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种零件圆检测方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的零件圆检测方法包括：获取待检测的零件图片，所述零件图片中含有若干圆孔；将所述零件图片输入训练好的目标检测网络模型，得到所述零件对应的圆孔结果图集，所述圆孔结果图集包括所述零件图片中所有圆孔对应的单个圆孔图；将所述圆孔结果图集输入训练好的语义分割网络模型，计算每个圆孔对应的轮廓分割结果热度图，得到所述零件图片的圆检测结果。本发明所述的零件圆检测方法，对于零件这一复杂场景构建数据集进行针对性训练，使得发明可满足大多数零件检测场景。
一种零件检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种方面级情感三元组提取方法、装置及计算机设备-CN202210935734.3在审
发明人：曾碧卿;冯灵聪;周斯颖 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种方面级情感三元组提取方法、装置及计算机设备。本发明所述的一种方面级情感三元组提取方法包括以下步骤，获取输入的语句，对其进行编码，得到所述语句中的单词的上下文表示，构建区间级别的词性标注信息和成分句法信息，使得模型能够充分学习区间文本内部单词的语义联系信息进而得到区间特征表示；通过图神经网络和依存句法关系，并融合区间特征表示，提取方面术语和意见术语之间的语义交互信息，得到方面‑术语特征表示；再完成情感极性的判断，完成情感三元组的提取。本发明所述的一种方面级情感三元组提取方法、装置及计算机设备，具有能学习内部的语义信息以及术语之间的交互信息，提高方面级情感三元组提取准确度的优点。
一种方面情感三元提取方法装置计算机设备

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