“郭峻材”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于词频幂律分布特性的文本关键词权重计算方法-CN201811403149.9有效
发明人：陈雪;郭峻材;王小飞;乐金雄;王鹏;骆祥峰;魏晓;张惠然 -专利权人：上海大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词频幂律分布特性的文本关键词权重计算方法，具体步骤如下：S1：打开文本进行预处理，包括去除停用词和分词，余下的词作为候选关键词；S2：以候选关键词为节点，词频为节点权重，词共现为边，词共现频率为边权重，构建无向的关键词网络；S3：从关键词网络中抽取核心网络；S4：更新核心网络中每个节点的权重；S5：对于核心网络进行加一条边的操作并更新节点权重；S6：判断加边后的核心网络的节点权重分布是否符合幂律分布，如果不符合，转至步骤S5；如果符合，转至步骤S7；S7：输出每个候选关键词对应的权重。该方法针对单篇文本对关键词的权重进行计算，不依赖领域文本集和训练集，简便易操作，且效果更优。
一种基于词频分布特性文本关键词权重计算方法

[发明专利]一种基于注意力机制的图像-文本数据融合方法和系统-CN201811644583.6有效
发明人：刘进;郭峻材;沈晨凯;崔晓晖;储玮;周平义;余啸;付忠旺 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的图像‑文本数据融合方法和系统，该方法首先构建基于注意力机制的图像‑文本数据融合网络，并基于特定任务构建完整的训练网络，再利用训练集进行训练，然后将待融合的图像和文本数据输入训练好的数据融合网络中，实现两者的数据融合。具有如下突出的特点和优点：第一，引入位置编码代替循环神经网络对文本上下文进行建模，数据融合网络的可并行化程度更高，训练模型的训练速率更快；第二，通过图像和文本在语义层次上的融合，使得融合后的数据质量更高，可用性更强；第三，该方法可以通过多种任务训练数据融合网络，鲁棒性更强。
一种基于注意力机制图像文本数据融合方法系统

[发明专利]利用LSTM系统的顶底复合吹炼转炉生产工艺控制方法-CN201810036366.2有效
发明人：陈雪;郭峻材;王小飞;陈希;魏艳强;毛科峰 -专利权人：上海大学
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： C21C5/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用LSTM系统的顶底复合吹炼转炉生产工艺控制方法，步骤如下：对确认吹炼方式阶段、主吹阶段和补吹阶段三个阶段进行数据收集；对收集到的数据进行过滤和预处理并作为训练集；利用训练集对定义的基于LSTM的顶底复合吹炼转炉生产工艺控制模型进行训练；在实际炼钢生产的确认吹炼方式阶段，利用训练好的模型确定主吹方式，利用训练好的模型预测主吹终点，利用训练好的模型预测补吹终点。本发明方法能够对顶底复合吹炼转炉炼钢生产的三个阶段进行联合建模，有效解决了顶底复合吹炼转炉炼钢生产中各阶段之间数据的关联耦合性问题，直观实用，通用性好，能显著提高吹炼终点的命中率和出钢的合格率。
复合吹炼转炉生产工艺控制炼钢生产吹炼方式阶段模型预测训练集预处理关联耦合模型确定数据收集有效解决命中率出钢建模过滤合格率直观联合

[发明专利]一种基于词项主客观偏向性的中文微博情感分析方法-CN201711279503.7在审
发明人：刘进;郭峻材;陈雪;崔晓晖 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2018-05-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于词项主客观偏向性的中文微博情感分析方法。步骤如下：(1)获取待分析的目标微博数据集；(2)对每篇微博进行分词、词性标注、停用词过滤等预操作，并对前接否定词的情感词进行组合操作；(3)对预处理后的微博数据，引入情感先验知识和偏向性先验知识；(4)利用Gibbs采样算法采样每个词项的偏向性、情感和主题标号；(5)计算每篇微博的偏向性和情感联合分布变量；(6)计算每篇微博最终的情感极性概率分布，进而确定微博的情感极性。该方法针对微博数据提出词项的主客观偏向性(简称偏向性)的概念，使用Gibbs算法对偏向性、情感和主题的关系联合建模。该方法简单实用，能显著提高微博情感分类性能。
一种基于主客观偏向中文情感分析方法

[发明专利]一种基于点互信息的微博表情符号情感计算方法-CN201610961250.0在审
发明人：陈雪;郭峻材 -专利权人：上海大学
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点互信息的微博表情符号的情感计算方法。步骤如下(1)爬取大规模新浪微博并进行过滤，只保留同时包含表情符号和情感词的微博；(2)对微博进行预处理，对前接否定词、程度词的情感词进行组合操作并计算其情感值；(3)对预处理后的微博抽取 “表情符号‑情感词”共现对并组成共现对集合；(4)计算表情符号在“表情符号‑情感词”共现对集合中与每个共现情感词的点互信息；(5)计算每个表情符号的初始情感值；(6)对表情符号的初始情感值进行标准化处理。该方法利用共现情感词与表情符号的点互信息来计算并标准化表情符号的情感值，其方法简单直观，结果准确。
一种基于互信表情符号情感计算方法