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- [发明专利]一种未标注文本的半监督分类方法-CN202011537909.2有效
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黄翰;梁展宁
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华南理工大学
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2020-12-23
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2023-09-19
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G06F16/35
- 本发明属于自然语言处理领域，涉及一种未标注文本的半监督分类方法。该方法首先使用预训练语言模型计算输入文本的文本向量；然后提取类向量和未标注文本对应的增广类向量；接着使用类向量对正、负例文本进行预测并计算标注文本预测误差，同时使用增广类向量计算未标注文本的伪标签并计算未标注文本的预测误差；接着使用预测误差对网络参数进行更新完成神经网络模型训练；最后以正例文本和未标注文本作为已训练好的神经网络模型的输入，输出未标注文本的类别。本发明不需要人工对大量未标注文本进行标注，相对于传统监督学习文本分类算法，本发明能在仅有少量标注文本的情况下，较准确地区分未标注文本的类别。
- 一种标注文本监督分类方法
- [发明专利]交互式测试用例的自动生成方法-CN202011392991.4有效
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黄翰;曹捷;叶垒;刘方青
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华南理工大学
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2020-12-02
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2023-06-20
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G06F11/36
- 本发明公开了一种交互式测试用例的自动生成方法，当应用程序的UI界面显示后，通过遍历应用程序UI界面对应的视图树中的所有视图，并记录下其中可点击视图在视图树中的路径，获得UI界面中所有可点击视图在视图树中的路径信息的集合。对该集合中的每一路径信息分别生成对应的测试用例：在测试用例中，根据待测试视图在视图树中的路径信息，在应用程序UI界面中查找到该视图，并触发其点击事件，即完成对该视图的点击交互测试。本发明对应用程序的类型及其运行环境没有严格要求，只需要应用程序的UI布局符合视图树的结构，且每个视图有对应的属性可用于查询其是否能响应点击事件，即可以通过本发明自动生成与用户点击事件相关的测试用例。
- 交互式测试自动生成方法
- [发明专利]一种人脸识别模型训练方法和人脸识别方法-CN202010397387.4有效
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李刚;黄翰;阮子琦;刘沛贤
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佛山市玖章智能科技有限公司
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2020-05-12
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2023-05-23
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G06V40/16
- 本发明涉及一种人脸识别模型训练方法和人脸识别方法，其训练方法包括：获取第一人脸图像集和第二人脸图像集；将第一人脸图像集输入第一神经网络模型中进行训练，得到口罩识别模型；将第二人脸图像集随机分成第一类人脸图像和第二类人脸图像；对第一类人脸图像在相应位置添加口罩；将添加口罩后的第一类人脸图像输入第二神经网络模型中进行训练，得到戴口罩识别模型；将第二类人脸图像输入第二神经网络模型中进行训练，得到无口罩识别模型。本发明对人脸识别问题和口罩识别问题进行了分解，针对两个问题进行有针对性的训练以及神经网络模型的设计和调整，无论是在戴口罩情景还是在无口罩情景，均可以保证人脸识别的稳定精准，满足快速检测的需求。
- 一种识别模型训练方法
- [发明专利]一种中文表单的智能校正方法-CN201911175550.6有效
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黄翰;黄俊聪;李克奉;徐杨;郝志峰
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华南理工大学
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2019-11-26
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2023-05-23
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G06F40/289
- 本发明提供了一种中文表单的智能校正方法。所述方法包括以下步骤：构建智能校正模型；训练调整阈值，得到训练好的智能校正模型；输入待校正的句子到智能校正模型中进行校正。本发明可以自动判断输入句子是否通顺以及根据历史表单填写记录对存在错误的短文本进行修正；用户填写记录可以不断补充进入历史表单填写记录，解决了特定领域语料冷启动问题；本发明在寻找候选校正词集合的过程可以提高文本分词的质量。本发明所需要的训练文本的数量越多，历史表单填写语料库所构建的上下文关系集就越完善。本发明训练智能校正模型耗时较短。智能校正模型构建的过程按模块划分，方便根据业务拓展。
- 一种中文表单智能校正方法
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