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[发明专利]基于预训练语言模型和主题增强的农业问句分类方法-CN202310766537.8在审
发明人： 熊蜀峰;沈佳龙;孙肖云;田文杰;席磊 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及基于预训练语言模型和主题增强的农业问句分类方法，包括以下步骤：S1、将农业问句分类文本数据进行预处理；S2、输入BERT模型得到文本的语义信息；S3、输入LDA模型得到文本的主题信息；S4、进行线性组合。该基于预训练语言模型和主题增强的农业问句分类方法，首先，我们使用chines‑bert‑wwm模型作为基础模型，对问句进行编码，得到问句的向量表示，然后，我们使用LDA模型来提取问句的主题特征向量，并将主题特征向量与问句的向量表示进行线性组合，得到新的问句表示，由此来强化主题这个特征的重要性，实验结果表明，本文提出的方法比其他模型有更好的分类性能，与BERT模型相比，本文提出的模型在F1指标上提高了2.88％。
基于训练语言模型主题增强农业问句分类方法

[发明专利]一种文本输入方法及装置-CN201910833984.4有效
发明人： 熊蜀峰;王丙坤;娄鹏宇;宁菲菲;刘玉坤 -专利权人：平顶山学院
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本输入方法及装置，属于输入法技术领域。文本输入方法包括：获取拼音序列；将拼音序列输入训练好的PS2CS模型，通过训练好的PS2CS模型对该拼音序列对应的汉字序列进行预测；PS2CS模型的训练过程为：根据lookup表将训练集数据中的拼音序列样本的每个字母进行向量转化，生成每个字母对应的向量；lookup表包括28个字符和对应字符的向量表示；28个字符包括26个拼音字母和2个占位符号；根据拼音序列样本向量矩阵通过预测层输出预测结果；将预测结果与训练集数据中对应的标准汉字序列样本进行比对，求取损失函数。本发明通过原始的拼音字符序列进行向量化，进而预测对应的汉字序列，大大的节省了内存空间，而且预测地更加准确。
一种文本输入方法装置

[发明专利]基于改进YOLOv5s的小麦小穗计数方法和系统-CN202211545983.8在审
发明人：时雷;温暖;孙嘉玥;王健;孙佳佳;吕海燕;熊蜀峰;刘亮亮;孙肖云;席磊;乔红波 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于改进YOLOv5s的小麦小穗计数方法和系统。该方法中，首先对YOLOv5s网络结构进行模块调整与层次优化，得到改进的YOLOv5s网络模型；对预先获取的麦穗图像进行预处理，得到所述改进的YOLOv5s网络模型的训练数据集，以对所述改进的YOLOv5s网络模型进行训练；根据预先划分的小穗种类，训练完成改进的YOLOv5s网络模型，以对小麦小穗进行计数预测。籍此，实现对大田环境下小麦小穗的快速计数预测，为大田中通过小麦小穗数量估测品质、估算产量等提供信息技术支持。
基于改进 yolov5s 小麦小穗计数方法系统

[发明专利]一种面向电子病历的智能辅助ICD自动编码方法及系统-CN202111558533.8有效
发明人：程铭;李霏;雍刘亮;葛晓伟;梁盼;赵晓雷;熊蜀峰;牛承志;骆鑫 -专利权人：郑州大学第一附属医院
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向电子病历的智能辅助ICD自动编码方法及系统，使用语料对BERT模型进行预训练后，获取电子病历中疾病诊断描述和标准疾病诊断ICD编码的向量表达，之后使用含有多个尺度的卷积模块捕获不同长度的文本模式，并通过残差网络扩大接受域；接着，使用标签感知的注意力机制捕获与每个ICD代码最相关的n个连续出现的词语；最后，为临床记录分配ICD编码；本发明的方法和系统可分析医生所撰写电子病历中的疾病描述，自动给出患者的标准疾病诊断编码。
一种面向电子病历智能辅助 icd 自动编码方法系统

[发明专利]一种高场不对称离子迁移谱图分类识别方法、装置及设备-CN202110981213.7在审
发明人：孙彤;李子腾;孙肖云;岳继博;付元元;乔红波;张慧;刘亮亮;熊蜀峰 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种高场不对称离子迁移谱图分类识别方法，基于对检测样本的动态图谱和对图谱进行多尺度空域信息融合的技术路线，包括：分别将每个检测样本重复测量得到一组图谱样本从而获得全部动态图谱，每类检测样本都含有多个已知样本作为训练数据使用；基于每个检测样本的全部动态图谱，在多尺度空域上分别提取特征；基于多尺度空域上分别提取的特征并进行特征融合获得多尺度融合特征；基于多尺度融合特征建立多尺度信息融合的分类识别模型；基于分类识别模型进行高场不对称离子迁移谱图分类识别。还公开了对应的装置，该方法和装置进行自适应的FAIMS图谱分类识别，有效信息不丢失；冗余信息和噪声干扰小，模型建立开销小，鲁棒性强。
一种不对称离子迁移分类识别方法装置设备

[发明专利]基于多维度和多层次联合建模的网络社会媒体情感分类方法-CN202010982893.X在审
发明人：王丙坤;熊蜀峰;刘建芳;高敬礼;赵郑营 -专利权人：平顶山学院
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于多维度和多层次联合建模的网络社会媒体情感分类方法，采用深度学习框架和先验知识约束的注意力机制，通过对网络社会媒体文本从语言符号、表情符号和标点符号三个维度进行多维度情感建模，并从词语、句子、文档三个层次进行多层次情感建模，解决了网络社会媒体情感分类面临的“信息缺失和动态多变”两大问题，提高了网络社会媒体情感分类的精准度。
基于多维多层次联合建模网络社会媒体情感分类方法

[发明专利]一种面向Twitter观点分类的情感增强词嵌入学习方法-CN201710117139.8在审
发明人： 熊蜀峰;吕琼帅;李玮瑶;彭伟国;王魁祎 -专利权人：平顶山学院
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向Twitter观点分类的情感增强词嵌入学习方法，涉及计算机技术领域，当同时建模词级别n‑gram和极性信息时，本发明的方法不仅建模tweet文档级别的情感极性信息，还集成了词级别情感信息，并自然地将词级别输入卷积后作为tweet级别的输入。当使用学习到的词嵌入到Twitter观点极性分类任务中，在标准的数据集上的实验结果表明本发明的方法胜过目前的同类方法。
一种面向 twitter 观点分类情感增强嵌入学习方法