公开(公告)号：CN112947758A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110240021.0

申请日：2021-03-04

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 崔斌 ,  王学勇 ,  邹蕾 ,  徐明月 ,  李婷

IPC: G06F3/01 ,  G06F3/14 ,  G06T15/00 ,  G06T19/00

Abstract: 本发明涉及一种基于VR技术的虚实协同系统，包括多个用户端和一个中心管理服务端；每个用户端与参与虚实协同的一个用户对应，用于产生基于用户实际动作与虚拟场景相结合的虚实结合数据，发送到中心管理服务端；所述中心管理服务端与所有的用户端建立通信连接，接收每个用户发送的虚实结合数据流，进行数据适配、存储和转换生成协同空间数据，分发到每个参与虚实协同的用户端；所述用户端将接收的所述协同空间数据动态镜像到仿真协同空间，进行多用户动作协同，动作姿态与虚拟环境的融合，构造得到多人共同面对同一个虚拟空间的场景。本发明实现了面向会议组织提供管理功能，使参会各方共同可在同一虚拟场景中实现虚实协同。

公开(公告)号：CN112559730B

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202011423830.7

申请日：2020-12-08

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 邹蕾 ,  费廷伟 ,  崔斌 ,  石磊 ,  杨波

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/18 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于全局性特征提取的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括以下步骤：将包含多个句子的文本载入训练好的BERTSUM‑CNN‑LSTM‑attention编码模型中；通过BERTSUM网络对文本中每个句子进行编码，输出第一特征；通过CNN网络处理第一特征，提取包含不同句子之间关联关系的第二特征；通过LSTM网络处理第二特征，提取用于表征文本中句子依赖关系的第三特征；通过attention网络对第三特征进行规范化操作，得到对每个第三特征进行权重赋值的第四特征；将第四特征引出至输出层，用于获取文本中每个句子的摘要预测概率，进而生成文本的摘要。本发明对多句子文本进行准确理解，即考虑句子间的局部特征，又考虑整个文档的整体特征以确保本文摘要生成质量。

公开(公告)号：CN112507713A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011479879.4

申请日：2020-12-15

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 石磊 ,  崔斌 ,  尹领昌 ,  邹蕾 ,  娄东东 ,  李婷 ,  马语菡 ,  刘波 ,  王岩

IPC: G06F40/289 ,  G06F16/9536

Abstract: 本发明涉及一种基于动态自聚合主题模型的文本聚合系统，包括文本获取模块，在设定的时间间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据；预处理模块，对待聚合短文本数据进行数据清洗和文本分词形成文本数据集；动态自聚合主题模型，结合相邻时间片上的文本数据集，来捕获文本数据集中主题的多项分布和词的多项分布；吉布斯采样模块，用于对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，统计出每个时间片上的主题分布和词分布；聚合模块，根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率。本发明自动聚合短文本为标准长文档，能克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。

公开(公告)号：CN112559730A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011423830.7

申请日：2020-12-08

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 邹蕾 ,  费廷伟 ,  崔斌 ,  石磊 ,  杨波

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/18 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于全局性特征提取的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括以下步骤：将包含多个句子的文本载入训练好的BERTSUM‑CNN‑LSTM‑attention编码模型中；通过BERTSUM网络对文本中每个句子进行编码，输出第一特征；通过CNN网络处理第一特征，提取包含不同句子之间关联关系的第二特征；通过LSTM网络处理第二特征，提取用于表征文本中句子依赖关系的第三特征；通过attention网络对第三特征进行规范化操作，得到对每个第三特征进行权重赋值的第四特征；将第四特征引出至输出层，用于获取文本中每个句子的摘要预测概率，进而生成文本的摘要。本发明对多句子文本进行准确理解，即考虑句子间的局部特征，又考虑整个文档的整体特征以确保本文摘要生成质量。

公开(公告)号：CN112446220A

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：CN202011479885.X

申请日：2020-12-15

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 石磊 ,  崔斌 ,  尹领昌 ,  邹蕾 ,  娄东东 ,  李婷 ,  马语菡 ,  刘波 ,  王岩

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明涉及一种基于动态语义建模的短文本聚合方法，包括以下步骤：在设定间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据，进行数据预处理，形成数据集；在每个时间片上，通过建立动态自聚合主题模型捕获数据集中主题的多项分布和词的多项分布；采用吉布斯采样对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，最后采样收敛时，统计每个时间片上的主题分布和词分布；根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率，自适应地聚合短文本。本发明自动聚合短文本为标准长文档，使得其能够捕获到更多的一致性主题，来克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。