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[发明专利]基于图片和句子的多模态联合事件检测方法-CN202110660692.2有效
发明人：张旻;曹祥彪;汤景凡;姜明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图片和句子的多模态联合事件检测方法，同时从图片和句子中识别事件。本发明一方面利用现有的单模态数据集分别学习图片和文本事件分类器；另一方面利用已有的图片与标题对训练图片句子匹配模块，找出多模态文章中语义相似度最高的图片和句子，从而获取图片实体和单词在公共空间的特征表示。这些特征有助于图片和文本事件分类器之间共享参数，得到共享事件分类器。最后，利用少量的多模态标注数据对模型进行测试，利用共享事件分类器分别获取图片和句子描述的事件及其类型。本发明从图片和句子中识别事件,利用视觉特征和文本特征的互补性，不仅提高了单模态事件分类的性能，而且可以发现文章中更完整的事件信息。
基于图片句子多模态联合事件检测方法

[发明专利]基于实体关系级别注意力机制的事件检测方法-CN202110381780.9有效
发明人：汤景凡;曹祥彪;张旻;姜明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实体关系级别注意力机制的事件检测方法。本发明步骤：首先利用依存Tree‑LSTM获取实体关系级别表示和双向LSTM获取词汇级别表示，然后利用实体关系级别注意力和词汇级别注意力捕获对于当前候选触发词有重要影响的实体关系信息和句子语义信息。再针对候选触发词，对语义信息、实体关系信息、根节点词汇级别表示以及候选触发词的词汇级别表示进行拼接，然后进行触发词识别和分类。本发明不仅可以捕获较重要的句子语义信息，而且可以减少无关的实体关系特征对当前触发词的影响，从而提高了事件检测模型的性能。
基于实体关系级别注意力机制事件检测方法

[发明专利]基于实体关系和依存Tree-LSTM的联合事件抽取的方法-CN202010109601.1有效
发明人：张旻;曹祥彪;汤景凡;姜明;李鹏飞 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-02-22 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实体关系和依存Tree‑LSTM的联合事件抽取的方法。本发明步骤：1、对原始文本以及文本标注信息进行编码。2、将步骤1的结果输入双向LSTM。获取具有时序的前向和向后隐含状态向量。3、首先将输入句子解析成依存树形结构，然后将步骤1结果输入构建的依存Tree‑LSTM,获取树根节点隐含状态向量和每个时刻的隐含状态向量。4、获取保存实体关系句子信息特征向量。同时连接双向LSTM t的前向、向后隐含状态向量以及依存Tree‑LSTM t时刻的隐含状态向量5、进行触发词识别和分类；6、进行事件论元的识别和分类。
基于实体关系依存 tree lstm 联合事件抽取方法

[发明专利]一种基于BiLSTM-CRF的旅游行程路线生成方法-CN201910315957.8在审
发明人：汤景凡;林培捷;王晶晶;曹祥彪;姜明;张旻 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-04-19 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06Q50/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BiLSTM‑CRF的旅游行程路线生成方法。本发明步骤如下：步骤(1)训练BiLSTM‑CRF模型；步骤(2)将文章输入训练好的BiLSTM‑CRF模型，输出文章中含有的中文命名体集合；步骤(3)对模型输出的命名体集合进行规则化筛选，挑选出符合条件的中文景区名称；步骤(4)将经过筛选的命名体集合，输入到蚁群算法，输出旅游行程路线。本发明利用BiLSTM‑CRF模型识别旅游攻略和游记中的中文景区名称，结合蚁群算法，基于景区之间的距离生成旅游行程路线，这种方法能有效结合智慧旅游概念，充分利用海量的旅游资源，个性化推荐旅游行程方案，满足广大游客的需求。
旅游行程集合蚁群算法中文景区筛选个性化推荐输出符合条件距离生成旅游资源模型识别输出文章有效结合规则化旅游游客