公开(公告)号：CN106484767A

公开(公告)日：2017-03-08

申请号：CN201610809600.1

申请日：2016-09-08

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 尹芷仪 ,  薛聪 ,  向继 ,  查达仁 ,  王雷

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F16/3344 ,  G06F17/2785 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种跨媒体的事件抽取方法。本方法为：设置种子事件特征库及所需的知识数据；从可信新闻源中采集新闻网页，并提取新闻文本及元数据信息；从每则新闻文本中抽取事件要素信息，生成一初始事件集合；计算初始事件各要素在事件刻画中的重要程度，生成事件初始概要框架；基于事件初始概要框架中的各要素搜索社交网络消息文本，生成候选消息集合；根据候选消息的概要框架与事件概要框架的相似度对候选消息进行过滤，得到初始事件对应的消息队列；将事件初始概要框架中的事件要素和消息队列中存在而初始概要框架中不存在的事件要素生成完备事件数据。本发明能够在海量跨媒体数据环境中实现重大事件的精确抽取。

公开(公告)号：CN112199994B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202010916742.4

申请日：2020-09-03

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 薛聪 ,  吴彦坤 ,  向继 ,  查达仁 ,  王雷

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种实时检测RGB视频中的3D手与未知物体交互的方法和装置。该方法的步骤包括：以视频帧作为输入训练卷积神经网络，卷积神经网络预测每帧图像的3D手姿势、6D物体姿态、手部动作和物体类别；以卷积神经网络检测到的3D手姿势、6D物体姿态作为输入训练交互循环神经网络，循环神经网络利用视频中的时序信息得出视频中的手与物体的交互类别；将待检测视频输入训练完成的卷积神经网络和交互循环神经网络，得到视频中每帧图像的3D手姿势、6D物体姿态、手部动作、物体类别和视频中手与物体的交互动作。本发明不需要深度照片或真实物体姿态坐标作为输入，提升了手部动作识别准确率，大大提升了识别范围，更方便应用于生活中。

公开(公告)号：CN112199994A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202010916742.4

申请日：2020-09-03

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 薛聪 ,  吴彦坤 ,  向继 ,  查达仁 ,  王雷

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种实时检测RGB视频中的3D手与未知物体交互的方法和装置。该方法的步骤包括：以视频帧作为输入训练卷积神经网络，卷积神经网络预测每帧图像的3D手姿势、6D物体姿态、手部动作和物体类别；以卷积神经网络检测到的3D手姿势、6D物体姿态作为输入训练交互循环神经网络，循环神经网络利用视频中的时序信息得出视频中的手与物体的交互类别；将待检测视频输入训练完成的卷积神经网络和交互循环神经网络，得到视频中每帧图像的3D手姿势、6D物体姿态、手部动作、物体类别和视频中手与物体的交互动作。本发明不需要深度照片或真实物体姿态坐标作为输入，提升了手部动作识别准确率，大大提升了识别范围，更方便应用于生活中。

公开(公告)号：CN111966895A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010788085.X

申请日：2020-08-07

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 刘泽艺 ,  冯文英 ,  向继 ,  查达仁 ,  王雷

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/951 ,  G06F16/958 ,  G06F16/332

Abstract: 本发明涉及一种基于Watson对话服务的电影问答系统构建方法、装置及系统。该电影问答系统构建方法的步骤包括：利用爬虫从HTML源码中爬取电影信息，并以“实体—属性—值”的三元组的格式存储；建立Watson问答系统基本模型；在Watson问答系统基本模型中构建包含三元组各实体的节点；在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答。本发明通过爬虫获取具体领域的结构化数据作为后端数据，对表示电影数据的三元组进行包装和重构，将其自动表示为Watson可识别的节点形式，并在三元组相关实体对应的节点之间建立连接以实现对标签问题的回答，据此实现了电影问答系统，可以向用户给出完整正确的答案。

公开(公告)号：CN106484767B

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201610809600.1

申请日：2016-09-08

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 尹芷仪 ,  薛聪 ,  向继 ,  查达仁 ,  王雷

IPC: G06F16/33 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种跨媒体的事件抽取方法。本方法为：设置种子事件特征库及所需的知识数据；从可信新闻源中采集新闻网页，并提取新闻文本及元数据信息；从每则新闻文本中抽取事件要素信息，生成一初始事件集合；计算初始事件各要素在事件刻画中的重要程度，生成事件初始概要框架；基于事件初始概要框架中的各要素搜索社交网络消息文本，生成候选消息集合；根据候选消息的概要框架与事件概要框架的相似度对候选消息进行过滤，得到初始事件对应的消息队列；将事件初始概要框架中的事件要素和消息队列中存在而初始概要框架中不存在的事件要素生成完备事件数据。本发明能够在海量跨媒体数据环境中实现重大事件的精确抽取。