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公开(公告)号:CN119557844A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510127773.4
申请日:2025-02-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
Abstract: 本发明涉及跨模态数据处理和图卷积技术领域,公开了一种跨模态数据的解耦方法、表征方法及表征系统,该解耦方法包括以下步骤:S1,特征提取:提取每种模态数据的特征,并使不同模态数据的特征在时间维度上同步;S2,特征解耦:基于注意力机制构建共享映射模块,进行不同模态数据的特征解耦,输出解耦后的模态特征。本发明解决了现有技术存在的难以精确理解与处理跨模态信息等问题。
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公开(公告)号:CN119557460A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510127837.0
申请日:2025-02-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/194 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域,公开了一种基于主流价值垂类领域知识库的潜在热点内容识别方法,包括:构建主流价值垂类领域知识库,通过隐含狄利克雷分布模型进行主题建模并提取潜在的主题词,并通过RoBERTa‑CRF模型抽取事件三元组并构建事件图谱;通过图谱检索引擎从事件图谱中检索与热点相关的节点,并将相关节点构成的子图通过图嵌入技术转化为向量表示,形成热点模式;通过计算Jaccard相似度,在融合图表征网络中匹配与热点模式相似的内容特征,识别出潜在热点内容。本发明通过主题建模、事件抽取、图谱检索和相似度计算等技术精准识别和筛选正向加强的信息内容,可增强对社会热点趋势的实时监测和预测能力。
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