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[发明专利]基于评论实体、方面级情感分类方法和装置及其模型训练-CN201811497061.8有效
发明人：杨骏 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于评论实体、方面级情感分类方法和装置及其模型训练。模型训练包括：获取包含评论文本、与评论文本关联的不同实体、方面信息和情感信息的训练文本；将训练文本的词、实体、方面转化成词向量表示；基于第一层交互层把评论在对应实体、方面结合表示；基于第二层位置注意力层，为不同位置的词赋予不同的权重；基于第三层LSTM网络和第四层线性层提取基础的词语和句法特征；基于第五层注意力机制和第六层上下文记忆，提取整段评论在该实体、方面下的语义特征。本发明采用的基于位置的注意力机制能更好挖掘不同词语与评论在不同实体、方面下的情感的内在联系，从而获得更准确的预测结果。
基于评论实体方面情感分类方法装置及其模型训练

[发明专利]一种互联网真伪消费者判别方法、系统和装置-CN202110171747.3在审
发明人：杨骏;郭奕楷 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供的一种互联网真伪消费者判别方法、系统和装置，针对社交类和垂直类平台设计多模式的异常账号识别方法，将用户的发言内容与行为相结合，其通过随机选取样本用户，提取用户的行为数据和发布内容数据；建立特征异常判定的动态阈值，以确定用户异常行为与正常行为的量化差异；根据动态阈值建立评估机制动态评估用户的状态，识别出异常用户账号。
一种互联网真伪消费者判别方法系统装置

[发明专利]消费者文本的信息提取结构，标注方法和识别方法-CN202110172747.5在审
发明人：杨骏;李杰 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开的一种消费者文本的信息提取结构，标注方法和识别方法，其信息提取结构包括需求、场景、方案、驱动因素、阻碍因素、疑问中性因素六个维度，通过多个二维数组和BIO结构对信息提取结构进行标识使其能被模型识别，通过构建识别模型可识别待检测文本中的经过维度分类的元素，并根据维度建立元素之间的对应关系，本发明能串联实体与方面的情感分析，解决现有技术的局限性。
消费者文本信息提取结构标注方法识别

[发明专利]一种基于论坛用户言论的品牌亲密度计算方法-CN201811496536.1在审
发明人：杨骏 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于论坛用户言论的品牌亲密度计算方法，包括以下步骤：获取用户的所有言论并打上设定好的标签，通过预先训练的词向量和深度态度预测模型，输出该用户对不同品牌的态度；获取用户的所有言论打上标签，输出该用户对不同品牌的行为标签；结合用户对品牌的态度、行为和该用户对其他品牌的态度，计算出用户对每个品牌的亲密度。本发明通过建模实现了精确的人群划分，可以有效帮助企业进行市场和用户群体分析。
品牌论坛用户标签度计算用户群体预测模型输出词向量建模人群分析帮助

[发明专利]一种预测相似物品及训练其模型的方法和装置-CN201710606526.8在审
发明人：杨骏;史建明;李杰 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测相似物品及训练其模型的方法和装置，其中，训练预测相似物品模型的方法，包括:获取物品的词袋表示和向量表示，物品的向量表示与该物品的属性维度值及其词向量相关；基于物品对的距离特征获取物品对的向量表示，物品对的距离特征与物品的词袋表示和向量表示相关；结合相似物品对的向量表示和随机采样的物品对的向量表示训练分类模型。本发明通过物品向量表示获取物品对向量表示来训练分类模型，多次压缩训练分类模型的输入数据，提高了训练分类模型的速度和训练结果的准确度,并且该方法适用于各种物品，包括商品、货品和产品等等。
向量表示训练分类方法和装置和向量预测随机采样特征获取物品模型训练结果准确度词向量维度压缩

[发明专利]一种预测商品属性数据及训练其模型的方法和装置-CN201710606959.3在审
发明人：杨骏;史建明;李杰 -专利权人： 上海宏原信息科技有限公司
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测商品属性数据及训练其模型的方法和装置，其中，训练预测商品属性数据模型的方法，包括：获取店铺的特征向量，店铺的特征向量包括店铺等级的特征值；获取商品属性的特征向量，其包括商品所属品类所对应的属性类别的特征值和商品的已知属性数据；结合店铺的特征向量和商品属性的特征向量训练数学回归模型，获得用于预测商品的未知属性数据的模型。本发明中，通过结合店铺的特征向量和商品属性的特征向量训练数学回归模型获得的预测商品属性数据模型能够获得更准确的预测结果，并且采用了高斯混合模型，能够有效地利用无监督聚类方法对店铺分级、基于词袋和向量将商品属性特征表示。
商品属性特征向量店铺预测方法和装置属性数据数据模型数学回归高斯混合模型模型获得特征表示预测结果和向量无监督有效地分级聚类