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[发明专利]一种文本特征提取方法与系统、电子设备、介质-CN202310255047.1有效
发明人：戚耀;陈红阳;吕劲松;刘善赟 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本特征提取方法与系统、电子设备、介质，所述方法包括将文本序列转换成形状为(Hin,Win,Din)的张量序列，其中Hin、Win、Din为正整数；构建文本特征提取网络，通过文本特征提取网络提取张量序列特征。本发明方法对文本序列的每个元素特征和文本特征都扩展了两个维度，使特征张量可以比词向量包含更多的方位、形状等语义信息，同时结合拥有局部连接特性的文本特征提取网络处理张量序列，增强了特征的可解释性和语义容量。
一种文本特征提取方法系统电子设备介质

[发明专利]一种模型训练的方法以及分子结构信息的推荐方法及装置-CN202310560994.1在审
发明人：安丰;陈湘菊;劳传祺;戚耀;陈红阳 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练的方法以及分子结构信息的推荐方法及装置，通过获取到的数据集，构建出指定蛋白降解靶向嵌合体的三维分子图信息，该三维分子图信息充分的表征出指定蛋白降解靶向嵌合体的分子结构的各种特征，将该三维分子图信息输入到预测模型中后，预测模型会根据三维分子图信息，来预测与指定蛋白降解靶向嵌合体组合成具有预设药物功能的分子片段的片段信息，作为目标片段信息，进而根据预测出的目标片段信息以及与指定蛋白降解靶向嵌合体对应的标签分子片段的片段信息之间的偏差，对预测模型进行训练，使得后续在预测分子结构的过程中，可以通过该预测模型实现快速、准确的分子片段预测，从而提高了分子片段探索的效率以及准确性。
一种模型训练方法以及分子结构信息推荐装置

[发明专利]一种同义词挖掘方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310615472.7有效
发明人：吕劲松;杨建明;戚耀 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书公开了一种同义词挖掘方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例基于用户同一会话下的搜索词序列所产生的搜索日志序列中的曝光日志和点击日志，确定出搜索日志序列的编码字符串和搜索词序列的搜索词串。基于“换词搜索后点击”代表换词之前的搜索词与换词后点击时的搜索词很大可能是同义词的原理，根据预设的编码字符模式，从搜索词串中提取子搜索词串，基于子搜索词串，挖掘出候选同义词对，并基于候选同义词对，确定出最终同义词对。在此方法中，采用用户针对搜索词的上下文日志，以及结合用户执行点击行为前后的搜索词来挖掘同义词，可以避免同一搜索词在不同语境下的不同意思，从而提高挖掘同义词对的准确性。
一种同义词挖掘方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种违规商品识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310342924.9有效
发明人：戚耀;陈红阳;吕劲松;杨文涛 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明公开了一种违规商品识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：首先根据多模态知识图谱数据集构建多模态知识图谱，并提取知识图谱中视觉模态实体的视觉特征和文本模态实体的文本特征；然后根据数据库获取商品图像和商品文本；再根据商品图像生成商品视觉特征；再根据商品文本生成商品文本特征；其次根据视觉特征和文本特征以及商品视觉特征和商品文本特征，采用实体链接方法将商品图像和商品文本链接到知识图谱中；最后根据链接后的知识图谱获取商品图像和商品文本的关联性，以判定商品违规情况。本发明通过引入知识图谱，基于知识实现商品违规风险合理推断，有覆盖面广、成本低、鲁棒性强等明显优点。
一种违规商品识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于通道分组注意力机制的文本检测方法-CN202011442288.X有效
发明人：李宏亮;李泊琦;戚耀;钟子涵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明提供一种基于通道分组注意力机制的文本检测方法，针对不同尺度的目标在特征谱上采用不同尺度的预置框，而融合前的具有较多空间信息的较高分辨率预测特征谱不能很好表示文本特征，直接输入到检测头效果较差。申请人经过实验后发现在八分之一分辨率的预测特征谱上引入注意力模块，提升了八分之一尺度下TextBoxes_plusplus算法的文本偏移预测与候选框回归效果，从而适应文本多变的长宽比减少漏检误检，很好地增强特征鲁棒性，保留空间信息提高小目标文本检测精度。另外本发明注意力机制在编码与解码上分别使用卷积和分组卷积替代全连接，降低了参数量与计算复杂度，对比普通通道注意力，在性能近似情况下高效实现注意力机制。
基于通道分组注意力机制文本检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络正则化处理的图像检索方法-CN202011597827.7有效
发明人：李宏亮;戚耀;钟子涵;李泊琦 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提出一种基于卷积神经网络正则化处理的图像检索方法，利用基于结构拓展的卷积神经网络正则化处理，将神经网络结构用有向无环图的形式来表示，再对有向无环图的结构进行一系列拓展，然后训练拓展后所得图所对应的神经网络，最后将神经网络中除原始结构以外的层删除。相比现有技术，本发明所提方法在不增加推理代价的情况下，提升了神经网络的性能，在计算机视觉的各大方向均有应用前景。
一种基于卷积神经网络正则处理图像检索方法

[发明专利]一种基于特征谱流的行为识别方法-CN202011443338.6有效
发明人：李宏亮;钟子涵;李泊琦;戚耀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明针对目前双流网络由于时序分支中光流计算开销的限制，训练时间过长的问题，以及，由于多光源、阴影、遮挡等原因，计算出来的光流场并不一定是可靠；时空域特征建模完全分离，在网络最后的融合可能不充分的问题，提供一种基于特征谱流的行为识别方法，使用特征谱流替代光流作为时间3D卷积网络的输入。对行为视频流进行1x1卷积生成每帧的特征谱，再依次对各帧的特征谱进行3x3卷积，依次将相邻两帧中前一帧特征谱3x3卷积结果与后一帧特征谱在像素维度上相减，根据相减结果生成特征谱流中的一个谱。特征谱流具有更强的鲁棒性，使得本发明在显著减小存储和计算开销的情况下取得更佳的识别效果。
一种基于特征行为识别方法

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