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[发明专利]知识库问答过程关系检测方法及装置-CN201910422428.8有效
发明人：黄书剑;武鹏;何亮;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开涉及一种知识库问答过程关系检测方法及装置，所述方法包括：获取问句表示和对应的待检测关系；确定所述待检测关系在知识库中的初始关系表示；将所述初始关系表示映射至知识库问答空间的已登录关系表示，得到映射后的关系表示；确定所述待检测关系对应的词级别表示；确定所述映射后的关系表示的全局级别表示；确定最终关系表示；根据所述最终关系表示和所述问句表示的相似度，确定所述待检测关系的检测结果。利用本公开各实施例，可以提高关系检测的准确率。
知识库问答过程关系检测方法装置

[发明专利]一种论文分类和推荐方法-CN202011009122.9有效
发明人：谭春阳;吴震;何亮;戴新宇;梁华盛;颜强 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种论文分类和推荐方法，包括：为每个论文节点采样得到候选属性邻居节点，每个论文节点的所有结构邻居作为候选结构邻居节点；生成论文节点和邻居节点的属性表示和结构表示；融合论文节点的结构表示和属性邻居的结构表示得到融合结构表示，融合论文节点的属性表示和最终结构邻居的属性表示得到融合属性表示；然后通过神经网络训练过程中的重构损失函数进行训练，不断更新表示；将更新完成的融合结构表示和融合属性表示进行拼接得到论文节点的低维向量表示；将论文网络中部分有类别标签的论文节点的低维表示输入支持向量机，训练得到分类模型；通过分类模型为论文节点预测所属的类别，并利用该类别进行论文分类和同类别论文推荐。
一种论文分类推荐方法

[发明专利]机器人运动规划方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010227757.X有效
发明人：张金钟;李佩;闵伟;戴新宇;邓旻鹏 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明实施例涉及机器人技术领域，公开了一种机器人运动规划方法、装置、电子设备和存储介质。上述方法包括：通过至少一个处理器，实时检测机器人当前的运动状态；通过至少一个处理器，根据对运动状态的约束条件以及实时检测到的当前的运动状态生成多条运动轨迹；通过至少一个处理器，在生成的多条运动轨迹中确定目标运动轨迹。通过实时获取机器人当前的运动状态，结合对运动状态的约束条件生成多条运动轨迹，并从中确定目标运动轨迹，使得机器人实时以最优运动轨迹前进。
机器人运动规划方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于图模型的深度学习多标签文本分类方法-CN202111201995.4有效
发明人： 戴新宇;刘盾 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图模型的深度学习多标签文本分类方法，本发明分析了现有的CNN网络和RNN网络在文本信息提取上的弱点，以及多标签文本分类任务中使用标签信息的不足，提出了一种基于图模型的深度学习多标签文本分类方法。该方法借助图结构的灵活性，构造文本、单词和标签的异构图，通过GCN网络学习相关表示，为了有效利用标签信息，利用注意力机制将文本中的单词特征和标签特征进行融合，学习与标签相关的文本特征，最终通过注意力机制将与标签相关的文本特征和图中学习到的文本特征进行融合，作为模型最终提取的文本特征。通过对比实验，发现该方法在多标签文本分类的多个指标上有所提升。
一种基于模型深度学习标签文本分类方法

[发明专利]机器翻译模型的训练方法、装置和存储介质-CN202310244591.6在审
发明人：黄书剑;刘子涵;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了机器翻译模型的训练方法、装置和存储介质，方法为获取第i个词对第t的词的注意力分数；注意力分数和第i个词的词向量加权求和，得隐层向量；计算隐层向量与其对应离散隐变量的每个子属性值距离，距离最近子属性值为离散隐变量原始属性值；注意力分数和原始属性值对第t个词的离散隐变量加权求和，得属性向量；计算属性向量与第i个词的离散隐变量的每个子属性值距离，距离最近子属性值为第i个词离散隐变量的新属性值；损失函数对原始属性值和新属性值约束，得损失LC，新属性值融入隐层向量，得第i个词对应融合向量，利用融合向量计算机器翻译损失Lnmt；损失LC与损失Lnmt相加得最终损失函数，利用最终损失函数训练机器翻译模型。
机器翻译模型训练方法装置存储介质

[发明专利]一种预测DockerFile创建容器执行时间的方法-CN202310234697.8在审
发明人：张建兵;涂盛东;黄书剑;戴新宇;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提出了一种预测DockerFile创建容器执行时间的方法，包括以下步骤：步骤1，构建DockerFile源代码数据集，其中包含源代码样本；步骤2，将所述数据集中的DockerFile源代码转化为抽象语法树路径；步骤3，构建预测基础镜像模型，使用抽象语法树路径对所述预测基础镜像模型进行预训练；步骤4，通过预训练的预测基础镜像模型提取源代码样本的特征向量，将所述特征向量与其他特征向量拼接，获取最终特征向量；步骤5，将最终特征向量输入机器学习模型即随机森林中，得到待预测目标即DockerFile创建容器执行时间的预测结果。
一种预测 dockerfile 创建容器执行时间方法

[发明专利]地图建立方法、装置、存储介质以及电子设备-CN202310403176.0在审
发明人：闫科利;张延;戴新宇;闵伟;沈国斌 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种地图建立方法、装置、存储介质以及电子设备，应用于服务器，其中，方法包括：获取室内区域中各事务方分别对应的无线网络数据，基于该无线网络数据生成各事务方分别对应的事务标识，获取配送方的配送设备所采集的目标网络数据，基于该目标网络数据和上述事务标识确定该配送方所处事务方的事务方位置，分别获取该配送设备在多个事务方位置之间的惯性参考数据，基于该惯性参考数据确定多个事务方位置之间的运动轨迹，基于该事务方位置和该运动轨迹，生成上述室内区域的室内导航地图。因此，本说明书无需人工更新室内区域中的事务方位置，也无需采用专用硬件设备来构建地图，节省了人工和硬件成本，提高了室内导航地图的更新效率。
地图建立方法装置存储介质以及电子设备

[发明专利]一种筛选含义偏移子词的方法、装置和存储介质-CN202310279284.1在审
发明人：黄书剑;申雨潼;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种筛选含义偏移子词的方法、装置和存储介质，其中筛选含义偏移子词的方法，通过共享子词统计出源领域和目标领域来源词组，通过比较源领域和目标领域来源词组来判定共享子词含义是否发生偏移，通过预训练语言模型对来源词组进行综合表示编码，利用余弦相似度量化来源词组间的相似度。有效的筛选出发生含义偏移的共享子词，优化目标领域子词表示，从而提高目标领域模型性能。
一种筛选含义偏移方法装置存储介质

[发明专利]机器翻译质量评估方法、装置、设备及存储介质-CN202310313254.8在审
发明人：黄书剑;闫艺铭;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/51 文献下载
摘要：本发明公开了机器翻译质量评估方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括获取所评估语言对的双语平行语料，其中双语平行语料包括源语句和目标语句；基于获取的双语平行语料生成有对比性质的伪数据，伪数据包括一个与源语句部分词汇不同的伪源语句、伪源语句的翻译句标签；使用伪数据对预置的质量评估模型进行对比预训练；调用对比预训练后的质量评估模型对译文进行质量评分。增大机器翻译质量评估模型对源端的依赖，提高鲁棒性。
机器翻译质量评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种复述生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310245824.4在审
发明人：黄书剑;赵千锋;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种复述生成方法、装置、设备及存储介质，方法包括获取第一复述生成语料并分词处理，将得到的输入词序列X_1和标签词序列Y_1作为预训练数据集来训练神经网络模型M；获取并通过第二复述生成语料和神经网络模型M构建知识库，使包含第一复述生成语料和具有时效性的增量复述生成语料的第二复述生成语料中蕴含的复述生成知识以键值对的形式存在于知识库中，将获取第三复述生成语料分词处理得到的输入词序列X_3输入神经网络模型M进行预测，得到神经网络预测结果和查询向量；使用查询向量检索知识库，得到检索结果；融合神经网络预测结果和检索结果，生成最终的复述文本。知识库使复述系统有效迭代更新，并生成有决策依据的复述文本。
一种复述生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于强化学习的智能驾驶决策学习方法-CN202211454693.2在审
发明人：张建兵;冯帅;黄书剑;戴新宇;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于强化学习的智能驾驶决策学习方法，本发明通过gate门的输出，对无关连续参数进行遮蔽，能减少训练的整体误差，整个模型考虑了不同参数之间的交互关系，首先由gate门输出离散参数，然后激活对应的连续参数网络，更加准确的增加了参数的相关程度，传统的探索方法使用随机探索，需要设置专门的探索参数，该模型直接根据门控网络输出的值进行探索，能够很好的兼顾探索和未来收益。本发明能够快速的输出混合参数，模型能够及时响应环境的变化，当模型的参数需要迁移时，只需要针对性的改变部分网络模型参数，无需对整个网络进行重新训练。
一种基于强化学习智能驾驶决策学习方法

[发明专利]一种自动化音乐描述生成方法-CN202310117156.7在审
发明人：张建兵;旷志寰;黄书剑;戴新宇;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种自动化音乐描述生成方法，包括以下步骤：步骤1，收集音乐与文本数据；步骤,2，构建音乐描述生成模型MuTeNet；所述音乐描述生成模型包括音乐与文本编解码器；所述音乐与文本编解码器，包括：音乐编解码器即音乐编码器和音乐解码器以及文本编解码器即文本编码器和文本解码器；步骤3，预训练音乐描述生成模型中的音乐与文本编解码器；步骤4，准备训练数据，输入进预训练好的音乐描述生成模型，进行训练；所述训练数据即音乐与配对的文本描述；步骤5，将音乐输入到训练好的模型中，生成音乐的文本描述，完成自动化音乐描述生成。
一种自动化音乐描述生成方法

[发明专利]一种基于环结构网格标记的隐式情感三元组抽取方法-CN202310177676.7在审
发明人：吴震;王仁杰;戴新宇;何亮;张建兵;黄书剑;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于环结构网格标记的隐式情感三元组抽取方法，包括：构建人工标注的情感三元组数据集，包含待抽取的文本以及情感三元组信息；划分训练集、验证集和测试集；使用基于环的网格标签标注方法，结合情感三元组信息对文本进行网格标签标注，得到实体标签和网格标签；对环结构网格标记模型进行训练；验证评估模型，预测出实体标签与网格标签，并抽取对应的情感三元组；重复上述两个步骤直至模型收敛，保留验证集中最优模型作为最终模型，使用最终模型进行测试集上的F1分数评估；利用最终模型，对网络上的真实文本数据进行隐式情感三元组抽取。
一种基于结构网格标记情感三元抽取方法

[发明专利]一种基于层间自注意力的中文拼写纠错方法-CN202310150086.5在审
发明人： 戴新宇;曹永昌;何亮;吴震;张建兵;黄书剑;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于层间自注意力的中文拼写纠错方法，其利用n元语法令牌作为查询，对BERT的不同层上的字符表示进行自注意力查询并加权融合，并利用字符的最终表示进行拼写纠错任务。通过引入BERT编码器中不同层次的抽象知识，拼写纠错模型在不同类型的错误上有着自适应的信息补充，从而提高模型在不同类型错误上的纠正准确率。
一种基于注意力中文拼写纠错方法

[发明专利]一种跨语言稠密检索中的查询表示增强方法-CN202310157691.5在审
发明人： 戴新宇;宗文智;吴震;何亮;张建兵;黄书剑;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提出了一种跨语言稠密检索中的查询表示增强方法，包括：从跨语言检索系统的搜索日志中，收集用户输入的源语言查询以及对应的查询结果即目标语言候选文档中用户点击的目标语言文档，构建有标注的数据；检索出与用户输入的源语言查询相似度分数最高的前K个查询，将检索出的前K个查询分别对应的K个相关文档作为反馈文档；训练跨语言稠密检索模型，并根据K个反馈文档和用户输入的源语言查询获得稠密表示向量并进行融合，得到增强后的源语言查询表示；计算得到查询与文档的相似度；对目标语言候选文档进行排序，输出排序后的结果作为最终的检索结果。
一种语言稠密检索中的查询表示增强方法

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