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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101840372A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010185904.8
申请日：2010-05-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种应用符号分析的软件测试方法，该方法包括：A、给出一个符号运算系统，包括符号表达式的表示、化简、运算和计算符号表达式的取值区间；B、给出将程序中各变量间的具体运算映射为符号运算的方法；C、给出程序分支语句对符号取值限定区间的计算方法；D、给出符号分析在程序控制流图上的计算方法。应用本发明的应用符号分析的软件测试方法，能够处理软件静态测试中的变量相关性问题，精确地计算每个程序位置上的变量取值信息，提高软件静态测试的准确性。
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公开(公告)号：CN119917624A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411983881.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/45 , G06F16/483 , G06F40/35 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于知识推理技术的用户心智感知问答模型的架构方法，涉及多模态智能问答技术领域。具体内容为：S1.构建信息融合模块：融合场景图、问题文本的多模态信息，生成融合嵌入表示，得到多模态信息融合；S2.构建基于强化学习的策略网络：采用强化学习范式构建策略网络，建模在场景图中寻找推理路径的过程；S3.构建基于问题相似度的用户反馈模块：基于词向量余弦相似度判断问题语义重复度，转换为用户反馈信号返回给策略网络指导路径推理。本发明可以在强化学习的范式下利用知识推理技术提高问答模型的可解释性，并考虑到用户的反馈，实现对用户心智的感知，从而对用户提供个性化的服务。
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公开(公告)号：CN117033602B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311071584.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/2458 , G06F40/35 , G06N5/022 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种多模态的用户心智感知问答模型的构建方法，涉及多模态智能问答技术领域。包括构建信息融合模块、构建基于强化学习的策略网络、构建基于问题相似度的用户反馈模块。本发明在模型中引入场景图形式的视觉信息，能够有效融合多轮对话历史信息及图像场景图信息，使得模型能够获取到图像语义级别的信息，场景图的结构化数据形式也增强了模型推理的可解释性；并且提出的基于问题相似度的用户反馈获取方法为模型引入了用户反馈信号，相较于传统问答模型能够更智能地推测出用户对于答案的反馈，利用该反馈可以引导模型后续的策略网络训练，使模型的推理向更靠近用户心智的方向进行，为用户提供更好的人机服务体验。
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公开(公告)号：CN117033602A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311071584.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/2458 , G06F40/35 , G06N5/022 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种多模态的用户心智感知问答模型的构建方法，涉及多模态智能问答技术领域。包括构建信息融合模块、构建基于强化学习的策略网络、构建基于问题相似度的用户反馈模块。本发明在模型中引入场景图形式的视觉信息，能够有效融合多轮对话历史信息及图像场景图信息，使得模型能够获取到图像语义级别的信息，场景图的结构化数据形式也增强了模型推理的可解释性；并且提出的基于问题相似度的用户反馈获取方法为模型引入了用户反馈信号，相较于传统问答模型能够更智能地推测出用户对于答案的反馈，利用该反馈可以引导模型后续的策略网络训练，使模型的推理向更靠近用户心智的方向进行，为用户提供更好的人机服务体验。
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公开(公告)号：CN101840372B
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201010185904.8
申请日：2010-05-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种应用符号分析的软件测试方法，该方法包括：A、给出一个符号运算系统，包括符号表达式的表示、化简、运算和计算符号表达式的取值区间；B、给出将程序中各变量间的具体运算映射为符号运算的方法；C、给出程序分支语句对符号取值限定区间的计算方法；D、给出符号分析在程序控制流图上的计算方法。应用本发明的应用符号分析的软件测试方法，能够处理软件静态测试中的变量相关性问题，精确地计算每个程序位置上的变量取值信息，提高软件静态测试的准确性。
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