一种基于注意力机制的用户评论有效性分析方法

    公开(公告)号:CN115099888B

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202210668460.6

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 一种基于注意力机制的用户评论有效性分析方法,包括以下步骤:步骤1:通过VGAE模型生成用户行为数据特征;步骤2:生成用户生成内容数据特征;步骤3:通过AGNN融合用户行为数据特征和用户生成内容数据特征,并基于胶囊网络设置有效特征向量和无效特征向量两个输出,通过计算有效特征特征向量模长与无效特征向量模长之比对用户的评论进行有效性分析;本发明设置一种基于注意力机制的用户评论有效性分析方法通过整合用户行为和用户生成内容,综合利用用户的历史评论及用户的标签,刻画了用户的特征,提升分析准确度,在评论有效性预测方面给出了一种新的思路。

    一种针对大语言模型的数学推理训练集的生成方法

    公开(公告)号:CN118821942A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410855215.5

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 一种针对大语言模型的数学推理训练集的生成方法包括:获取数学领域开源数据集;为开源数据集中的数学问题设计文字提示;为开源数据集中的每个数学问题生成期望输出程序:将开源数据集中的每个数学问题分别和文字提示输入至闭源大语言模型中得到每个数学问题对应的期望输出程序;利用外部解释器运行期望输出程序,若运行结果正确,则将当前数学问题和其对应的期望输出程序加入至训练集中;若运行结果错误,则舍弃当前数学问题。用本方法生成的训练集对开源大语言模型进行指令微调,以此提升开源大语言模型解决各种数学领域问题的能力,缩小与闭源大语言模型之间的差距。

    一种基于异构图神经网络的对话分类方法和系统

    公开(公告)号:CN117828072B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202311463653.9

    申请日:2023-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于异构图神经网络的对话分类方法和系统,包括:数据准备:收集对话数据集,并将对话划分为句子节点和词节点。根据对话数据集构建异构图;为每个节点初始化隐藏状态,使用基于BERT的嵌入来捕获丰富的语义信息,使用节点特征作为初始表示向量。构建异构图神经网络模型;更新节点;进行对话分类。本发明的优点是:具有捕捉细微差别的语言模式、上下文依赖关系和跨对话不断变化的用户意图的能力,提升了对话分类的准确性和效果。

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