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[发明专利]一种模型训练中的注意力图的生成方法、装置以及设备-CN202210968175.6在审
发明人：马钰;刘致宁;庄晨熠;谭译泽;董羿;钟文亮;顾进杰;郎雨泽;卢星宇;马文琪;曾晓东;张冠男 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型训练中的注意力图的生成方法、装置以及设备。通过获取所述事件序列所对应的特征矩阵；确定所述事件序列中所包含的第i个事件所对应的第一时间向量x，确定所述事件序列中所包含的第j个事件所对应的第二时间向量x’；根据预设的时态内核、所述第一时间向量x和所述第二时间向量x’确定时间注意力权重矩阵kt；采用预设的事件内核确定所述事件键矩阵Ke和事件查询矩阵Qe所对应的事件注意力权重矩阵ke；融合所述时间注意力权重矩阵kt和所述事件注意力权重矩阵ke生成总注意力权重矩阵；根据所述总注意力权重矩阵和所述事件值矩阵Ve生成注意力图，从而体现出各事件的绝对时间和相对时间在相关性上的贡献。
一种模型训练中的注意力图生成方法装置以及设备

[发明专利]一种面向大坝安全运行的事件图谱构建方法-CN202110702542.3有效
发明人：毛莺池;季佳丽;肖海斌;程永;苏茂;吴威;王龙宝;陈豪;简树明;丁玉江;谭彬;张润;刘锦;岳宏斌;赵盛杰;熊成龙;沈凤群;冉龙明;娄毅博;李旭 -专利权人：河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司;华能集团技术创新中心有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种面向大坝安全运行的事件图谱构建方法，步骤为：(1)使用词向量嵌入增强语义信息；(2)引入局部注意力，全局注意力捕获关键词和挖掘文档信息；(3)使用Focalloss解决样本不均衡问题并提取事件类型；(4)增加事件类型编码串联组成新的句子编码，使用BiLSTM处理串联后的嵌入向量；(5)按比例融合图转换注意网络和注意力网络提取有效特征，捕获对应事件论元；(6)使用论元填充网络填补事件缺失文档级论元；(7)加权融合图转换注意网络和注意力网络标注序列，获取事件之间的因果关系，构建事件图谱。
一种面向大坝安全运行事件图谱构建方法

[发明专利]一种基于标签感知的双重自注意力网络的事件检测方法-CN201910563185.X有效
发明人：贺瑞芳;赵文丽;贺迎春;朱永凯;韩玉桂 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于标签感知的双重自注意力网络的事件检测方法,为了学习事件标签的一致性信息，学习了事件标签嵌入(label embedding)并利用了一个注意力函数去度量单词和事件标签的相关性，这主要为了确保相关事件标签的注意力值总是大于非相关的；然后通过注意力值对标签嵌入加权求和得到每个单词的在标签空间中的表示。最后利用了一个双重自注意力机制去同时捕获任意两个单词在单词空间和标签空间上的相互依赖，包括词级自注意力和标签级自注意力，其中词级自注意力捕获了指示事件类型的单词之间的关系线索，标签级自注意力隐式地建模了事件标签之间的相关性
一种基于标签感知双重注意力网络事件检测方法

[发明专利]基于多层级注意力机制的模型、事件论元抽取方法及系统-CN202210416103.0在审
发明人：吴昆;丁国栋 -专利权人：迈容智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层级注意力机制的模型、事件论元抽取方法及系统，首先，预处理包含事件类型以及描述该事件的输入文本，使用预训练语言模型对数据集中的文本进行编码，得到模型的初始文本表征；其次，将事件类型输入多层级注意力机制的模型，获取事件类型‑论元角色层级注意力特征和论元角色‑论元角色层级注意力特征；然后，将文本表征输入双仿射层，与事件类型‑论元角色层级注意力特征和论元角色‑论元角色层级注意力特征进行融合，获取最终的融合分类特征；最后，将融合分类特征作为最终分类层的输入，采用0/1标注格式对每个角色类型的事件论元的首尾索引进行预测，迭代训练，获取最优模型。有效提升了从文档中抽取事件论元的效果。
基于多层注意力机制模型事件抽取方法系统

[发明专利]一种基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测算法-CN202310369524.7在审
发明人：李璐;路文;伍凌帆 -专利权人：苏州海裕鸿智能科技有限公司
申请日： 2023-04-08 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测算法，包括以下步骤：步骤1)公开数据集USCD、ShanghaiTech Campus中的正常事件数据作为训练集；步骤2)构建基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测模型；步骤3)对基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测模型进行迭代训练；步骤4)获取基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测模型检测结果。这种基于记忆引导注意力的无监督异常事件检测算法通过引入记忆引导注意力模块，使网络模型在学习时，更关注正常事件中的有价值信息；此外，提出了一种冗余信息抑制约束，将这种冗余信息抑制约束作为损失函数的一部分来优化模型参数，减小时空冗余信息对异常事件检测的影响。
一种基于记忆引导注意力监督异常事件检测算法

[发明专利]一种注意力机制引导的弱监督视觉异常事件检测方法-CN202310487166.X在审
发明人：王向军;王霖;刘峰;李名洋 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种注意力机制引导的弱监督视觉异常事件检测方法，首先，利用多实例排序模型训练伪标签生成器，生成异常样本伪标签，随后将生成的异常样本伪标签进行降噪处理，得到完整标签，并采用C3D网络模型提取视频时空特征作为事件描述符，随后将事件描述符作为输入，利用时空特征结合注意力模块和引导增强模块构建和训练注意力增强弱监督异常事件检测模型，利用注意力增强弱监督异常事件检测模型实现异常事件的预测判定和定位。本发明可以准确地检测出复杂、多种场景监控视频中的异常事件。本发明利用弱监督的方法对注意力增强弱监督异常事件检测模型进行训练，有效提升了工作效率，降低了视频异常事件监测的工作量。
一种注意力机制引导监督视觉异常事件检测方法

[发明专利]基于像素注意力机制胶囊网络模型的声学事件检测方法-CN202110197042.9有效
发明人：王兴梅;战歌;汪进利;徐义超 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于像素注意力机制胶囊网络模型的声学事件检测方法，包括如下步骤：(1)对原始音频数据进行预处理；(2)提出构建像素注意力机制胶囊网络‑双向门控循环单元网络(Pixel‑Based Attentionof Capsule Network‑Bidirectional Gated Recurrent Unit,PBAttCapsNet‑BGRU)模型；(3)完成基于像素注意力机制胶囊网络模型的声学事件检测任务本发明为了取得对不连续、重叠声学事件较好的检测效果，提出一种基于像素注意力机制胶囊网络模型的声学事件检测方法。通过与其他声学事件检测方法的性能对比，本发明提出的基于像素注意力机制胶囊网络模型的声学事件检测方法能够有效地对不连续、重叠声学事件进行检测，并提升检测性能。
基于像素注意力机制胶囊网络模型声学事件检测方法

[发明专利]基于认知智能的连铸数据处理方法及装置、计算设备-CN202211228156.6有效
发明人：余炯 -专利权人：华院计算技术（上海）股份有限公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：一种基于认知智能的连铸数据处理方法及装置、计算设备，方法包括：获取连铸生产过程中的第一事件；确定第一事件的第一注意力参数值，其中，第一注意力参数值取决于事件的发生概率和权重，权重用于表征事件的严重程度和/或紧急程度；将第一事件加入至连铸事件集合，并根据第一事件的第一注意力参数值更新连铸事件集合中的多个待处理事件的优先级，其中，多个待处理事件包括第一事件，待处理事件的第一注意力参数值越大，其优先级越高；根据各个待处理事件的优先级，对多个待处理事件进行响应。通过本申请提供的方案，能够更加准确、高效地对连铸生产过程中的事件进行排查、处理。
基于认知智能数据处理方法装置计算设备

[发明专利]一种中医按摩机器人控制系统的异常分析方法及系统-CN202310519698.7在审
发明人：张超;秦宏伍;邹稷;王桔 -专利权人：长春大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种中医按摩机器人控制系统的异常分析方法及系统，提取待分析异常控制事件的注意力控制节点，并得到各注意力控制节点的注意力分数，然后获取与各注意力控制节点分别对应的控制逻辑特征，再基于各控制逻辑特征，确定各注意力控制节点分别与参考异常标签的第一匹配值，然后基于各注意力控制节点的注意力分数及各第一匹配值，确定待分析异常控制事件分别与各参考异常标签的第二匹配值，由此基于各第二匹配值，从各参考异常标签中确定待分析异常控制事件所关联的异常标签，使得本申请在不具有任何所关联异常标签已知的控制事件的基础上，高效确定各种异常控制事件所关联的异常标签，从而提高针对异常控制事件的异常分析效率。
一种中医按摩机器人控制系统异常分析方法系统

[发明专利]基于事件的无监督域适应的语义分割网络的训练方法-CN202310855954.X在审
发明人：高伟;谢楚云;胡占义 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于事件的无监督域适应的语义分割网络的训练方法，其中方法包括：确定三分支自注意力网络；基于源域自注意力网络，对样本事件对中的样本合成事件的合成事件特征进行语义分割，得到第一语义分割结果；基于目标域自注意力网络，对样本事件对中的样本真实事件的真实事件特征进行语义分割，得到第二语义分割结果；基于交叉注意力网络，对合成事件特征和真实事件特征进行语义分割，得到第三语义分割结果；基于第一语义分割结果和样本合成事件的图像标签、第二语义分割结果和样本真实事件的伪标签，以及第三语义分割结果和第二语义分割结果，对三分支自注意力网络进行参数迭代，得到语义分割网络，提高了语义分割的准确性和可靠性。
基于事件监督适应语义分割网络训练方法

[发明专利]事件检测方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质-CN202111674973.X有效
发明人：杨海钦;赵嘉晨 -专利权人：粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了事件检测方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质，其中，所述事件检测方法是基于自注意力模型和多层感知器进行事件检测，包括：获取待检测语句和事件类别序列；将上述待检测语句结合上述事件类别序列生成待检测数据；获取上述自注意力模型和上述多层感知器，基于上述自注意力模型和上述多层感知器获取上述待检测语句对应的事件类别概率，其中，上述自注意力模型用于对上述待检测数据进行检测并输出待检测数据的语义向量，上述多层感知器用于基于上述事件类别序列对应的语义向量获取上述待检测语句对应的上述事件类别序列中各事件类别的概率与现有技术相比，本发明方案无需使用关键词，有利于提升事件检测的效率和准确性。
事件检测方法系统智能终端计算机可读存储介质

[发明专利]基于自注意力卷积双向门控循环单元网络的事件检测方法-CN202111503580.2有效
发明人：王侃;王孟洋;刘鑫;代翔;崔莹;潘磊;刘伟 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所;西安电子科技大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自注意力卷积双向门控循环单元网络的事件检测方法，解决现有技术在事件检测时文本特征提取不充分以及模型收敛速度慢的问题。本发明的实现步骤为：(1)生成训练集；(2)构建自注意力卷积双向门控循环单元网络；(3)训练自注意力卷积双向门控循环单元网络；(4)检测自然语言文本中的事件。本发明构建了自注意力卷积双向门控循环单元网络，使网络同时利用文本中的词汇级特征和句子级特征，并使用自注意力捕捉词汇级特征的全局信息，关注对事件检测更有效的句子级特征，提高了事件检测的准确率和效率。
基于注意力卷积双向门控循环单元网络事件检测方法

[发明专利]注意力检测服务-CN201880036703.6有效
发明人： B·拜伦;R·G·米斯拉;C·K·托马斯;W·张;R·G·叶佩兹;A·J·古埃塔;K·Y·霍;P·W·钦;M·哈格蒂;C·罗赛特;P·D·安东;J·E·德拉蒙德;A·B·卡托 -专利权人：苹果公司
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：注意力检测服务可针对用户正在注意所述设备的指示而监视所述设备中的各种外围设备。各种客户端可注册注意力检测和注意力丢失(不再检测到注意力)事件的通知，或者可针对所述事件轮询所述服务。如果用户没有正在注意所述设备，则采取各种动作以允许降低的能量消耗可以是可能的。
注意力检测服务

[发明专利]注意力检测服务-CN202110841346.4在审
发明人： B·拜伦;R·G·米斯拉;C·K·托马斯;W·张;R·G·叶佩兹;A·J·古埃塔;K·Y·霍;P·W·钦;M·哈格蒂;C·罗赛特;P·D·安东;J·E·德拉蒙德;A·B·卡托 -专利权人：苹果公司
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本公开涉及注意力检测服务。注意力检测服务可针对用户正在注意所述设备的指示而监视所述设备中的各种外围设备。各种客户端可注册注意力检测和注意力丢失(不再检测到注意力)事件的通知，或者可针对所述事件轮询所述服务。如果用户没有正在注意所述设备，则采取各种动作以允许降低的能量消耗可以是可能的。
注意力检测服务

[发明专利]基于图卷积和机器阅读理解的事件论元提取方法、系统及介质-CN202210605218.4在审
发明人：吴庆耀;陈健;黄慧筹;李潇 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了基于图卷积和机器阅读理解的事件论元提取方法、系统及介质，方法为：构造多关系事件图；获取多关系事件图中所有节点的初始化特征矩阵；使用关系型图卷积RGCN并结合注意力机制自动学习，获得事件结构感知的节点特征信息；根据输入语句嵌入事件触发词的位置获取上下文特征表示，使用事件结构感知的节点特征信息构造问题；根据上下文特征表示与问题特征表示计算相似度矩阵及注意力，使用流注意机制生成问题感知的上下文特征表示；采用自注意机制及论元匹配算法完成事件论元的提取本方法考虑了不同事件类型和论元角色之间的关系，通过构建多关系图来联合建立多类型事件类型和论元角色之间的复杂关系，使得有效提高提取事件论元的性能。
基于图卷机器阅读理解事件提取方法系统介质

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