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[发明专利]一种基于特征表示学习的跨领域情感分类方法及系统-CN202011185607.3有效
发明人： 廖祥文;林诚燕;鲍亮;张艳茹;徐庆 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征表示学习的跨领域情感分类方法及系统，包括步骤：对源领域文本与目标领域文本进行特征化处理，得到源领域初始文本向量与目标领域初始文本向量；将源领域初始文本向量与目标领域初始文本向量分别特征表示学习模块中，得到源领域文本特征向量与目标领域文本特征向量；将源领域文本特征向量与目标领域文本特征向量送入特征表示强化模块中，并进行训练；利用训练好的特征表示强化模块对目标领域的文本特征向量进行分类预测。本发明能够提升目标领域文本情感分类的效果。
一种基于特征表示学习领域情感分类方法系统

[发明专利]一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统-CN202011186366.4有效
发明人： 廖祥文;苏锦河;陈志豪;叶锴;王灿杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统，包括数据预处理模块，用于对数据进行预处理，抽取用户静态行为特征，按照时间序列对数据进行分段处理；文本表示学习模块，用于从微博/推特文本内容层面以及时间段层面学习词语序列和时间段序列所蕴含的隐层表达，作为事件的文本表示向量，用户行为特征表示学习模块，用于捕获用户行为特征潜在的变化规律及其隐层信息，作为事件的用户行为特征表示向量；谣言检测标签输出模块，用于融合文本、用户行为特征隐藏向量表示，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够较好地对社交媒体上的谣言事件进行检测，并且在早期谣言检测中具备更加快速和稳定的检测效果。
一种基于层次用户表示面向社交媒体谣言检测系统

[发明专利]一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法-CN201911180005.6有效
发明人： 廖祥文;张铭洲;陈志豪;苏锦河;吴运兵 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。
一种基于循环卷积网络观点检索系统及其检索方法

[发明专利]一种基于句义结构模型的文本数据生成观点摘要的方法及系统-CN201911205403.9有效
发明人： 廖祥文;李晓滨;陈志豪;陈癸旭;吴运兵 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于句义结构模型的文本数据生成观点摘要的方法及系统，首先提取网站上的待处理数据集，并对其进行预处理；然后构建话题语料集和背景语料集，并提取话题属性；接着进行语义权值计算，得到句子的语义权重值；再进行关联权重计算，得到句子的关联权重值；最后利用话题属性、语义权重值以及关联权重值在话题中抽取观点摘要。本发明从话题属性及其情感信息出发解决当前研究方法存在的问题，能够高效准确地得到话题文本的观点摘要，能够应用于更大规模数据集应用场景。
一种基于结构模型文本数据生成观点摘要方法系统

[发明专利]一种融合用户时间信息的微博客用户影响力排名方法-CN201810281738.8有效
发明人： 廖祥文;陈国龙;张凌鹰;杨定达 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-04-02 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合用户时间信息的微博客用户影响力排名方法，包括步骤：（1）对微博客用户进行特征化处理；（2）根据微博客用户特征对所有用户集进行聚类，得到微博客中的潜在有影响力用户集；（3）对潜在有影响力用户集构建特定话题领域下的张量影响力模型；（4）利用张量分解重构新的张量影响力模型；（5）根据重构的张量影响力模型预测用户的影响力得分；（6）根据用户的影响力得分从高到低排序，得到用户的影响力排名结果并输出。本发明方法可提高特定话题领域下用户影响力预测精度。
一种融合用户时间信息博客影响力排名方法

[发明专利]一种融合话题属性和情感信息的文本数据观点摘要挖掘方法-CN201810165734.3有效
发明人： 廖祥文;陈国龙;赵楠;杨定达 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种融合话题属性和情感信息的文本数据观点摘要挖掘方法，包括：对话题的文本语料集进行预处理；输入话题语料集和背景语料集；提取话题语料集的话题属性；将得到的话题属性添加情感极性，对句子向量化；将得到的话题属性作为评价对象，得出句子包含的情感属性特征，通过话题属性和情感分析方法将一个句子进行特征向量化；利用得到的话题属性集合、文本句子特征向量集合S构建三层图结构，把所有文本句子聚类；从类簇中挑选句子组成观点摘要，挑选得分高的句子组成观点摘要。本发明使得采用提取话题属性方法提取的话题属性更为精准，同样使其不仅仅应用与中文微博领域，更可以用于网站新闻、商品评论领域。
一种融合话题属性情感信息文本数据观点摘要挖掘方法

[发明专利]一种基于话题多样性的文本数据观点摘要挖掘方法-CN201810166896.9有效
发明人： 廖祥文;陈国龙;赵楠;杨定达 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本发明提供一种基于话题多样性的文本数据观点摘要挖掘方法，其包括以下步骤：步骤S1：对话题文本进行预处理；步骤S2：输入话题语料集和背景语料集；步骤S3：提取话题语料集的话题属性；步骤S4：将得到的话题属性添加情感极性，用于对句子向量化；步骤S5：将得到的话题属性作为评价对象，采用面向多评价对象的动态词序列情感分析方法分析句子中包含的评价对象的情感极性，得出句子包含的情感属性特征，将一个句子进行特征向量化；步骤S6：利用步骤S5得到的文本句子特征向量构建多样性目标函数。能够高效准确地得到话题文本的观点摘要，并且能够应用于更大规模数据集应用场景。
一种基于话题多样性文本数据观点摘要挖掘方法

[发明专利]针对中文微博的观点分析原型系统-CN201711344068.1有效
发明人： 廖祥文;陈国龙;张丽瑶;杨定达 -专利权人：福州大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对中文微博的观点分析原型系统。包括：一中文微博数据预处理模块，用于将不同用户在不同话题下发表的微博及其评论文本进行对话序列级联、中文分词，得到词向量字典；一一致性挖掘模块，对用户‑观点、话题‑观点、用户‑文本和话题‑文本之间的一致性构建抽象向量，从全局的角度刻画中文微博的特征，利用四者之间的相互联系挖掘出隐含的文本语义和观点信息；一特征抽取模块，基于上下文和卷积神经网络模型从局部和全局的角度抽取出不同类型的特征，并根据误差不断更新参数；一分类结果输出模块，用分类函数得到最终的观点分析结果。本发明能够自动抽取出有效特征，并对特征进行抽象和组合，最终识别出中文微博的不同观点类别。
针对中文观点分析原型系统

[发明专利]基于对抗性类别对齐网络的跨领域情感分类方法及系统-CN202111016540.5在审
发明人： 廖祥文;郭星宇;朱雨航;曾梦美;蔡鸿杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于对抗性类别对齐网络的跨领域情感分类方法，包括以下步骤：从常识库中提取相关领域的知识，生成与文本相关的常识知识特征，来增强文本的语义；对历史上下文信息进行编码，生成具有上下文信息的原始句子特征；融合外部知识生成的文本相关的常识知识特征和原始句子特征，生成兼具特异性和泛化性的文本表示；基于对抗性类别对齐网络，在全局边缘对齐的先验条件下，进行类别级别的对齐；对融合的文本特征向量进行分类预测，实现情感类别的输出。该方法及系统有利于提高跨领域文本情感分类的准确性。
基于对抗性类别对齐网络领域情感分类方法系统

[发明专利]基于图卷积神经网络的视角级文本情感分类方法及系统-CN202110913656.2在审
发明人： 廖祥文;曾梦美;郭星宇;朱雨航;张纬峰 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图卷积神经网络的视角级文本情感分类系统及方法，包括：文本预处理模块，用于对视角级文本进行特征化处理；文本语义信息获取模块，用于捕获文本的双向语义依赖关系；注意力编码模块，用于捕获文本单词序列的全局内部相关性，并进行进一步信息整合；图卷积神经网络模块，将GCN直接作用于句子依存关系树来建模句子结构，可将上下文和依赖信息从观点词传播到视角词；情感类别输出模块，用分类函数得到文本最终的情感分类结果。本发明可以有效发挥图卷积网络的作用，能够利用图卷积神经网络通过语义依赖树来建模句子结构，得到更好的文本情感特征表示。
基于图卷神经网络视角文本情感分类方法系统

[发明专利]基于双路特征编码器的图像描述方法及系统-CN202110913660.9在审
发明人： 廖祥文;吴君毅;翁钰晨;魏冬春;吴海杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双路特征编码器的图像描述方法及系统，系统包括：一个场景图生成模块，用于根据输入图片构造场景图；一个图卷积神经网络模块，用于对场景图中的物体节点和关系节点进行编码；一个全局特征编码器，用于对物体节点进行辅助编码；一个特征融合模块，用于对图卷积神经网络和全局特征编码器编码的物体节点特征进行融合；一个基于双层LSTM的解码器模块，用于对经过图卷积神经网络和全局特征编码器共同编码的图节点特征进行解码，生成描述语句。本发明能够更好地根据图像生成描述语句。
基于特征编码器图像描述方法系统

[发明专利]一种融合多级语义信息的多模态讽刺识别系统方法-CN202110919005.4在审
发明人： 廖祥文;翁钰震;魏冬春;吴君毅;何佳 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提出一种融合多级语义信息的多模态讽刺识别系统方法，所述方法通过融合多级语义信息来分析多模态数据，然后以讽刺识别模块来判别多模态数据中是否存在讽刺感；在生成多模态数据时，以特征提取模块提取图文数据的特征表示及图文数据的中级语义信息，以图文融合模块融合图文数据的特征表示并提取产生讽刺感的图文片段，以语义融合模块融合图文数据的中级、高级语义信息；本发明能够提取图文模态数据的特征表示及图文数据中的中级语义信息，通过注意力机制融合多模态数据，并关联图文模态的中级语义，分析多模态数据中是否存在讽刺感。
一种融合多级语义信息多模态讽刺识别系统方法

[发明专利]一种基于依赖门控融合机制的多模态文本摘要系统-CN202110908524.0在审
发明人： 廖祥文;朱雨航;郭星宇;曾梦美;林于翔 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明提出一种基于依赖门控融合机制的多模态文本摘要系统，所述摘要系统的编码器模块包括文本编码器和图像编码器，分别用于获取输入文本的隐藏表示和提取图像的全局特征；所述摘要系统工作时，以注意力模块提取文本上下文单词之间的注意力关系和视觉上下文的注意力关系，并根据注意力权重加权计算得到文本和视觉上下文向量，通过依赖门控融合模块融合文本上下文向量和视觉上下文向量，最后以摘要解码器生成文本摘要；本发明能够提取图文模态数据的特征表示及图文数据中的深层语义信息，通过依赖门控融合机制融合多模态数据，最终生成包含两种模态信息的关键摘要。
一种基于依赖门控融合机制多模态文本摘要系统

[实用新型]一种阳极炭块编组装置-CN202022890950.X有效
发明人：韩国安;吴光祥;廖祥文 -专利权人：福建省和顺碳素有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： B65G47/52 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种阳极炭块编组装置，包括将编组框架、翻转台、平移台和运输装置；其特征在于：在所述编组框架下端设置有框架支撑梁；所述框架支撑梁上设置有便于阳极炭块移动的链条搬运带和设置在编组框架一端用于阻挡阳极炭块的框架挡板；所述链条搬运带包括设置在框架支撑梁两端与框架支撑梁转动连接的框架转轴、设置在框架支撑梁内侧并固定在框架转轴两端的转动轮和安装在转动轮上的传动链条和多根固定在传动传动链条上用于支撑阳极炭块的支撑杆；在所述运输装置一侧设置有将阳极炭块推离运输装置推向平移台的横向液压缸；在所述平移台一侧设置有将阳极炭块推离平移台推向翻转台并与横向液压缸垂直的纵向液压缸。
一种阳极编组装置

[发明专利]一种融合多路注意力机制的智能对话系统-CN202110776034.X在审
发明人： 廖祥文;陈甘霖;蔡鸿杰;林建洲;杨思源 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合多路注意力机制的智能对话系统，包括依次连接的编码器模块、多路注意力模块、动态融合模块、外部知识模块和解码器模块；所述编码器模块，用于针对历史上下文进行多领域的编码；所述多路注意力模块，用于提取上下文单词之间的注意力关系；所述动态融合模块，用于融合编码器和注意力的编码结果；所述外部知识模块，用于辅助生成特定领域知识的句子内容；所述解码器模块，用于生成具体的句子内容。本发明能够通过对话的历史上下文信息，抽取不同领域细粒度和句子细粒度的编码信息，并利用记忆网络从外部知识库中抽取有用的外部知识信息，最终将二者信息融合生成具体的句子，提高对话智能化。
一种融合注意力机制智能对话系统

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