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[发明专利]基于对比学习的文本摘要框架构建方法-CN202210163630.5在审
发明人： 邱锡鹏;安晨鑫 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于对比学习的文本摘要框架构建方法，由于评价指标优化是一个不可直接优化的目标，因此，本发明的方法使用基于正负样本的对比学习来让文本摘要模型学习区分高质量与低质量的样本，从而使得生成的文本摘要与原文相符且通顺流畅，本发明的方法适用于抽取式以及生成式的自动文本摘要，该方法是端到端的，几乎不影响最终的解码速度，因此，构建出的是高效且统一的文本摘要框架。
基于对比学习文本摘要框架构建方法

[发明专利]基于不确定成分的中文命名实体识别检索增强框架-CN202210147274.8在审
发明人： 邱锡鹏;耿志超;颜航 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供一种基于不确定成分的中文命名实体识别检索增强框架，由于包括命名实体识别模型，能够对输入的中文序列进行不确定成分采样，并基于采样得到的实体集不确定成分进行检索，因此相较于传统的依赖于词典的方法，能够有效地检索得到所需的知识序列，且无需花费高昂的代价进行高质量词典的构建以及动态维护，节省了大量算力，进一步，由于包括知识融合模型，能够基于检索得到的知识序列进行中文命名实体的识别预测，因此能够通过知识序列消除识别过程中的歧义，得到更为准确的预测结果，且相较于传统的采用遍历策略进行检测的方法，效率更高。综上所述，通过本发明的增强框架，能高效地得到准确的中文命名实体识别结果，且能节省大量算力。
基于不确定成分中文命名实体识别检索增强框架

[发明专利]一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法-CN202111476754.0在审
发明人： 邱锡鹏;耿志超;周雅倩 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法，其特征在于，首先基于BART构建增强序列到序列的神经网络模型，该神经网络模型的编码器‑解码器能够对对话进行编码解码；然后基于训练时生成的训练用对话摘要与目标摘要的交叉熵损失以及采用三种对比学习任务辅助神经网络模型对训练用对话进行对话编码时的对比学习损失，对该神经网络模型进行训练直至生成能够根据对话者来区分对话从而生成摘要的对话者区分模型；由于采用了三种对比学习任务来辅助编码器进行对话编码，因此使得本发明的模型能够更好地理解对话数据，令生成摘要取得了更高的准确率，避免了事实一致性错误。
一种基于对比学习区分对话摘要对话者方法

[发明专利]一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法-CN202210172989.9有效
发明人：程德生;邱锡鹏;丁文强;王梨;朱文;吕玲;周云华 -专利权人：杭州中软安人网络通信股份有限公司;复旦大学;杭州文图思锐云技术有限公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，利用已知意图的语料构建经验风险损失；步骤S2，构建语义表示模型，采用k近邻对比学习与经验风险损失对所述语义表示模型进行训练；步骤S3，将待测文本输入至训练后的语义表示模型，以获取所述待测文本的语义表示；步骤S4，采用下游检测算法检测所述语义表示是否为未知意图，并输出为已知意图的语义表示的类别。该基于k近邻对比学习的未知意图检测方法在语义表示学习阶段和未知检测阶段都不依赖于语义分布的任何假设，而且检测精度高、设计简单且应用场景广泛，解决了现有意图检测方法在现实场景应用受限的缺陷。
一种基于近邻对比学习未知意图检测方法

[发明专利]一种对文本进行无表格线切表的方法及装置-CN201811304121.X有效
发明人：李鹏辉;竺晨曦;邱锡鹏 -专利权人：上海犀语科技有限公司
申请日： 2018-11-03 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F40/18 文献下载
摘要：本发明提供一种对文本进行无表格线切表的方法，包括：对文本进行切行，并获得每一个文本行的行特征信息和第一个文本行的行内容语义信息；根据行特征信息与行内容语义信息以得到切表模型的训练数据；通过切表模型将在文本中切出无表格线的表格。实施上述方法的装置，包括文字坐标获取模块、文本行切行模块、文本行解析模块、训练数据获取模块与切表模型。本发明能代替规则方法，更加便捷、准确地进行无表格线表的切表任务，且不因无表格线表格的样式变换而影响效果，适用性高，能极大提升无表格线切表任务的准确率、成本和效率。
一种文本进行表格线切表方法装置

[发明专利]一种基于序列到序列架构的命名实体识别方法-CN202110608812.4有效
发明人： 邱锡鹏;颜航 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及识别技术领域，提供了一种基于序列到序列架构的命名实体识别方法，由于构件的命名实体识别模型包括编码器和解码器，解码器的输出为命名实体位置和文本标签，通过预设样本对命名实体识别模型进行训练后，将待测文本输入命名实体识别模型，得到识别结果序列，对命名实体识别模型输出的识别结果序列进行解码，得到多个命名实体以及每个命名实体所对应的文本标签，因此，本发明在不同场景的命名实体识别中不再需要针对不同命名实体设计不同的标签，能够使用完全一样的模型来解决不同场景的命名实体识别任务，设计简单，应用场景广泛。
一种基于序列架构命名实体识别方法

[发明专利]与对话系统的交互方法和对话系统的训练方法-CN202211065233.0在审
发明人：高峰;陈戈;邱锡鹏;程沁源;李林阳;权国风 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提出了一种与对话系统的交互方法和一种对话系统的训练方法。该交互方法包括：获取用户输入的第一用户目标；根据第一用户目标确定多个第一子目标；将多个第一子目标作为输入，与对话系统进行交互；其中，对话系统表示通过用户模拟器训练后的对话系统。
对话系统交互方法训练

[发明专利]对话系统的评测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211065235.X在审
发明人：高峰;刘琛;邱锡鹏;李林阳;程沁源;权国风 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本申请提出了一种对话系统的评测方法、装置、电子设备和存储介质。该评测方法包括：获取对话系统交互的对话文本；通过自动评分模型确定对话文本的文本质量分数；根据文本质量分数对对话系统进行评测；其中，自动评分模型表示对对话文本进行无参考评测的模型。
对话系统评测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于集成重建机制的对抗样本攻击的防御方法-CN202110591329.X在审
发明人： 邱锡鹏;李林阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于集成重建机制的对抗样本攻击的防御方法，用于语言模型防御对抗样本攻击，包括以下步骤：步骤1，在语言模型的训练过程中，同时加入三个预定的损失函数来保持语言模型对于带噪声样本的重建能力；步骤2，对语言模型的输入样本注入不同的噪声，重建得到多个不同的重建样本，并对重建样本进行集成推理完成一次样本重建，并得到一个取平均值的模型置信度的打分，通过多次样本重建来防御对抗样本攻击，其中，损失函数包括模型下游任务的微调损失函数、预训练采用的MASK掩码预测损失以及基于梯度回传的重建原有字词的损失。
一种基于集成重建机制对抗样本攻击防御方法

[发明专利]一种基于神经网络早退机制的序列标注加速方法-CN202110480011.4在审
发明人： 邱锡鹏;李孝男 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络早退机制的序列标注加速方法，用于判断预训练语言模型在进行序列标注任务时是否进行早退，包括以下步骤：对于L层的预训练语言模型，在每一层之后都添加一个内部分类器，在进行序列标注任务时，通过句子级别的序列标注早退机制或词级别的序列标注早退机制来判断预训练语言模型是否进行早退。本发明的一种基于神经网络早退机制的序列标注加速方法能够应用于在自然语言处理中较为基础的序列标注任务，在加速3‑4倍的同时只给模型带来微小的性能损失。
一种基于神经网络早退机制序列标注加速方法

[发明专利]一种基于子词编码和逆文档频率遮蔽的中文预训练方法-CN202110480038.3在审
发明人： 邱锡鹏;邵云帆 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于子词编码和逆文档频率遮蔽的中文预训练方法，用于中文语言模型的预训练，包括以下步骤：步骤1，收集中文语料，根据语料通过迭代算法学习一元语言模型，得到词典和出现概率；步骤2，基于一元语言模型对中文语言模型的输入文本进行子词编码，得到子词元素序列；步骤3，计算子词元素序列中每个子词元素的逆文档频率；步骤4，通过逆文档频率遮蔽预测任务来进行预训练，将逆文档频率最高的子词元素进行遮蔽，中文语言模型通过对被遮蔽的子词元素进行预测来进行预训练；步骤5，将语料输入中文语言模型，经过子词编码和计算逆文档频率后通过逆文档频率遮蔽预测任务进行预训练，在计算训练后得到训练好的中文语言模型。
一种基于编码文档频率遮蔽中文训练方法

[发明专利]一种基于集成学习的神经网络动态早退方法-CN202110430015.1在审
发明人： 邱锡鹏;孙天祥 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于集成学习的神经网络动态早退方法，包括：步骤1，采用相关性损失和多样性损失之和训练多层神经网络及其内部分类器，得到训练好的神经网络和训练好的内部分类器；步骤2，将待处理的数据输入训练好的神经网络，在训练好的神经网络的第一层，计算第一个训练好的内部分类器对数据分类的中间预测结果，得到各个类别的投票数；步骤3，将中间预测结果中的最大票数与预先设定的阈值进行比较，当最大票数大于阈值时，则将最大票数的类别作为最终预测结果，同时从训练好的神经网络退出，反之，则进入训练好的下一层神经网络，通过下一个内部分类器进行投票，直至新的中间预测结果的最大值大于阈值，则退出。
一种基于集成学习神经网络动态早退方法

[发明专利]一种基于序列生成的细粒度情感分析方法-CN202110592818.7有效
发明人： 邱锡鹏;代俊奇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明提供一种基于序列生成的细粒度情感分析方法，包括：步骤1，将主观性商品评价或服务评价作为输入序列输入编码器进行编码，得到隐变量He；步骤2，采用索引词汇转换器模块将过去时刻的已输出索引序列Y＜t转换为已输出文本序列步骤3，将隐变量He以及已输出文本序列输入解码器进行解码，得到当前时刻t的输出分布Pt；步骤4，将输出分布Pt输入索引生成器，生成当前时刻输出索引，并采用束搜索方法自回归生成输出序列。本发明将整体细粒度情感分析任务统一定义为索引序列生成任务。基于统一的任务类型，利用序列到序列的生成式框架，使得各种差异导致的问题在统一的框架内得到解决，为完成整体细粒度情感分析提供了全新的系统性解决方法。
一种基于序列生成细粒度情感分析方法

[发明专利]语义分类方法及装置-CN202210253764.6在审
发明人：高峰;牟小峰;陈戈;邱锡鹏;周云华 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供一种语义分类方法及装置。所述方法包括：将语料样本输入第一语义识别模型，得到第一语义识别模型输出的语料样本的语义；其中，语料样本包括未进行语义标注的第一语料样本，以及进行了语义标注的第二语料样本；对语料样本的语义进行聚类，得到多个语义伪标签；根据语料样本、多个语义伪标签以及第二语料样本的语义标注对第一语义识别模型进行优化，得到优化参数，并根据优化参数以及第一语义识别模型得到目标语义模型；根据目标语料、目标语义模型以及多个语义伪标签确定目标语料的语义类型。本申请实施例提供的语义分类方法及装置可以有效节约资源并提高意图识别的准确性。
语义分类方法装置

[发明专利]一种表格换行换页的分析方法及装置-CN201811304030.6有效
发明人：李鹏辉;竺晨曦;邱锡鹏 -专利权人：上海犀语科技有限公司
申请日： 2018-11-03 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V30/416 文献下载
摘要：本发明提供一种表格换行换页的分析方法，包括：通过专家经验总结规则判断明确的换行换页情况；利用深度学习模型，获取标注语料；根据标注语料、并通过训练深度学习语言模型判断相邻两个单元格是否能够合并。实施上述方法的装置，包括：用于通过专家经验总结规则判断明确的换行换页情况的换行换页情况判断模块；标注语料获取模块，用于利用深度学习模型，获取标注语料的标注语料获取模块；用于根据标注语料、并通过训练深度学习语言模型判断相邻两个单元格是否能够合并的单元格合并判断模块。本发明利用深度学习模型以挖掘表格中蕴含的语义信息，换行换页场景中，能够精确分析相邻两个单元格是否能够合并的情况。
一种表格换行换页分析方法装置

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