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公开(公告)号：CN110826338B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911032484.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/247 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种单选择门与类间度量的细粒度语义相似识别的方法，涉及自然语言处理技术领域，技术方案为，包括搭建单选择门与类间度量的细粒度语义相似识别网络，通过对语句对进行编码得到上下文向量，再有单选择门对上下文向量进行核心信息挑选，将挑选的语句对核心信息输入匹配层若进行核心内容的匹配，再将输出的向量经融合层变为一个固定长度的向量，通过函数得到语句对的相似度得分，同时计算输出语句对之间的类间损失，将原损失和类间损失进行加权融合，使得学习的特征类间间距更小。本发明的有益效果是：本方案对经LSTM网络向量化的句子对进行核心特征提取，可以除去具有相关性的冗余特征，学习到细粒度级别的区分性特征。
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公开(公告)号：CN114491267A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210110849.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种物品的推荐方法、装置以及存储介质，属于数据分析技术领域，方法包括：S1：从预设数据库中导入所有目标用户的历史长期兴趣数据集以及与每个目标用户一一对应的历史短期兴趣数据集；S2：对历史长期兴趣数据集进行数据预处理得到长期兴趣数据训练集；S3：根据长期兴趣数据训练集和所有的历史短期兴趣数据集对训练模型进行训练得到目标推荐模型；S4：将长期兴趣数据验证集和短期兴趣数据验证集一并输入至目标推荐模型中得到物品的推荐结果。本发明能够挖掘用户自身长期稳定的一般爱好和短期的动态偏好，并捕获了社交好友兴趣偏好对用户产生的影响，可以实现具备社交属性的个性化推荐，并且提升了推荐准确率以及可解释性。
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公开(公告)号：CN113191263B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110476064.9
申请日：2021-04-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种视频描述方法及装置，方法包括：导入待测视频，对所述待测视频进行时序语义特征分割，得到多个镜头数据；通过预设视频描述模型分别对各个所述镜头数据进行转换分析，得到与各个所述镜头数据对应的镜头描述信息；对多个所述镜头描述信息进行语句融合分析，得到视频描述信息。本发明能够确保了视频里信息的不丢失，且不会产生镜头语义冗余，能对每个镜头都进行描述，有助于提高在线视频的索引和搜索质量，并提高了视频检索的效率和精确性，拥有了更强的鲁棒性，且有可能使视力受损者受益。
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公开(公告)号：CN114386260A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111640894.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F40/30 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种视频描述生成方法、装置以及存储介质，属于视频处理技术领域，方法包括：S1：导入待训练视频，并构建编码器、语义检测器和解码器；S2：通过编码器对待训练视频进行特征分析，得到待处理特征和视觉特征；S3：通过语义检测器对待处理特征进行语义分析，得到语义属性；S4：通过解码器对视觉特征进行解码，得到预测标签向量；S5：对语义属性和预测标签向量进行损失分析，得到视频描述生成模型；S6：通过视频描述生成模型对待描述视频进行视频描述，生成视频描述结果。本发明能够探索生成的描述和视觉内容之间的相关性，生成语义丰富的句子，充分地考虑了突出的特征，提高了模型的准确性。
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公开(公告)号：CN112712695B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202011608620.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种交通流预测方法、装置及存储介质，方法包括：导入历史交通流量数据集，历史交通流量数据集包括时间片数据集和额外因素数据集；将时间片数据集输入至编码器中，通过编码器对时间片数据集进行特征提取，得到多个原始短期时间特征隐状态向量和多个长期时间特征隐状态向量；将额外因素数据集、多个原始短期时间特征隐状态向量和多个长期周期性时间特征隐状态向量一并输入解码器中，进行预测值分析，得到交通流预测结果。本发明获取了交通流间的时间依赖关系，从而实现了准确的实时交通流量预测，而且具有可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113407784A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110590093.8
申请日：2021-05-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于社交网络的社团划分方法、系统及存储介质，方法包括：从社交网络中获得用户数据，对用户数据进行预处理得到节点的邻接矩阵和属性矩阵；根据注意力机制，通过邻接矩阵和属性矩阵捕获节点的高阶拓扑邻近性和邻近性权重；通过图自动编码器和所述邻近性权重，对所述邻接矩阵和所述属性矩阵进行联合编码得到节点的低维嵌入表示；通过聚类算法对低维嵌入表示进行聚类得到节点的软聚类分配，通过所述软聚类分配得到目标损失函数，将目标损失函数迭代至最小化得到训练模型；根据训练模型得到节点的社团划分结果。通过将网络拓扑结构和属性信息进行有效集成，对节点低维嵌入表示和软聚类分配迭代优化，使社团划分更准确。
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公开(公告)号：CN113239160A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110475983.4
申请日：2021-04-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种问题生成方法、装置及存储介质，方法包括：导入三元组，所述三元组包括段落向量组、原始问题向量组和答案向量组；对所述段落向量组和所述答案向量组进行拼接，得到拼接向量组；构建训练模型，通过所述训练模型对所述拼接向量组和所述原始问题向量组进行训练分析，得到已训练问题向量组；根据所述已训练问题向量组和所述原始问题向量组对所述训练模型进行更新分析，得到最终模型。本发明增强了生成问题与上下文以及答案之间的匹配程度，得到的最终模型能够将待测段落向量组和待测答案向量组的问题生成处理得到问题生成结果，更容易收敛，解决了生成的问题与所给上下文和答案匹配性不高的问题，增强了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112613282A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011625631.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/151 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种文本生成方法、装置及存储介质，方法包括：导入多个数据集，并分别对各个数据集进行拼接计算，得到与各个数据集对应的数据集嵌入向量；构建训练模型，根据多个数据集嵌入向量和多个数据集对训练模型进行参数更新，得到更新后的训练模型；根据所述更新后的训练模型对待训练文本进行训练，得到生成文本。相比现有算法，本发明能准确选出记录中的重要内容生成文本，并通过文本相似度进行更新迭代，优化文本生成质量，相对现有技术，能够体提升生成文本的准确性和流畅性，解决了生成的文本精确率不高且存在冗余的问题。
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公开(公告)号：CN112560502A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011579327.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/194 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种语义相似度匹配方法、装置及存储介质，方法包括：导入第一待分析样本和第二待分析样本，分别对所述第一待分析样本和所述第二待分析样本进行词向量化处理，得到与所述第一待分析样本对应的第一词向量矩阵和与所述第二待分析样本对应的第二词向量矩阵；构建训练网络，通过所述训练网络分别对所述第一词向量矩阵和所述第二词向量矩阵进行特征融合处理，得到与所述第一词向量矩阵对应的第一融合向量矩阵和与所述第二词向量矩阵对应的第二融合向量矩阵。本发明解决了特征损失和句子间交互不充分以及网络梯度消失的问题，丰富了句子的语义特征，也让句子间信息交互更为准确丰富，能够捕获到更多句子对的语义信息。
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公开(公告)号：CN112084881A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010830172.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种跨域行人再识别方法、装置及存储介质，方法包括：分别从预先设置在多个目标区域的拍照设备中获得与各自目标区域对应的多个图像，通过各个目标区域的多个图像分别得到对应的多个图像集；根据多个所述图像集的数量进行图像集组合，对组合后的图像集进行图像样式风格转换处理，得到待识别图像数据集；对所述待识别图像数据集进行识别处理，得到识别结果。本发明让数据集样本的多样性比未转换前获得了增强，减少了样本的域间差异，使得模型具有更好的泛化能力,能够有效地提升跨域行人再识别的准确率，能够有效的解决跨域行人再识别准确率低的问题，使其更好的服务于社会公共安全系统。
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