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[发明专利]基于自适应阈值选择自注意力的文本分类方法-CN202310552473.1有效
发明人：黄震;方群天;胡彪;黄静远;王安坤;李东升 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应阈值选择自注意力的文本分类方法，目的是解决现有文本分类方法速度慢，效果差的问题。技术方案是：首先构建由自适应注意力模块和分类映射模块构成的文本分类系统。构建训练集和测试集，利用训练集采用有监督方式对文本分类系统进行训练，得到训练好的文本分类系统。利用训练好的文本分类系统对用户输入的文本进行自适应注意编码，分类映射得到分类结果即输入文本所属类别，实现对目标文本的分类。采用本发明可以避免冗余的注意力和编码上下文时无关词信息的集成。可以在不失去灵活性的情况下既保持计算效率，又有效提高文本分类效果，使得文本分类Acc值较其它已有使用注意力机制的方法有所提高。
基于自适应阈值选择注意力文本分类方法

[发明专利]一种基于动态词信息融合的命名实体识别方法-CN202211009812.3有效
发明人：黄震;黄静远;胡彪;刘锋;陈一凡;方群天;王安坤 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态词信息融合的命名实体识别方法。目的是提高实体识别准确率。技术方案是构建由字符表示模块、动态词信息融合模块、拼接模块、识别模块构成的命名实体识别系统；对命名实体识别系统进行训练；训练好的字符表示模块对输入文本处理得到输入文本字符级别的表示向量；训练好的动态词信息融合模块对输入文本字符级别的表示向量进行动态融合，得到输入文本的动态词信息表示向量；拼接模块拼接两种表示向量，得到包含输入文本字符信息、词信息以及字符与潜在词之间的相对位置信息的表示向量；训练好的识别模块对表示向量进行编码、解码，得到输入文本包含的命名实体类型。本发明可有效提高实体识别的准确率、召回率和F1值。
一种基于动态信息融合命名实体识别方法

[发明专利]一种基于轻量化预训练语言模型的文本分类方法-CN202111466873.8有效
发明人：黄震;王安坤;陈一凡;郭敏;王博阳;方群天;刘锋;李东升 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量化预训练语言模型的文本分类方法，目的是在占用资源少的前提下提高文本分类准确率。技术方案是：构建基于预训练语言模型的文本分类模型，包括教师模型和学生模型；将GLUE数据集处理为文本分类模型进行分类时需要的格式；对教师模型进行参数初始化，采用处理好的GLUE数据集对教师模型进行微调；接着对学生模型进行参数初始化，采用GLUE数据集使用知识蒸馏方法轻量化微调后的教师模型，得到学生模型的网络权重参数；使用学生模型网络权重参数初始化学生模型，得到轻量化的学生模型；最后使用轻量化的学生模型对用户输入文本进行文本分类，得到分类结果。本发明实现了在占有资源少的前提下文本分类准确率高。
一种基于量化训练语言模型文本分类方法