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公开(公告)号：CN115481619A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211133233.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F40/226 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种互动论点对抽取方法及相关设备和存储介质，其中，互动论点对抽取方法包括：获取待抽取互动论点对的两个篇章；选择在第一阶段执行论点抽取的篇章作为第一篇章，并将另一篇章作为第二阶段执行论点抽取的第二篇章；其中，两个篇章任一者选择作为第一篇章，或者，两个篇章分别先后选择作为第一篇章；基于第一篇章执行论点抽取，得到若干第一论点；将若干第一论点分别作为查询论点，并基于查询论点和第二篇章执行论点抽取，得到与查询论点组成互动论点对的第二论点。上述方案，能够提升互动论点对抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN111339310A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201911191509.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种面向社交媒体的在线争辩生成方法、系统及存储介质，该在线争辩生成方法包括：步骤1：收集用户在社交媒体上针对热点事件的在线争辩文本数据，对在线争辩文本数据进行人工标注；步骤2：收集与在线争辩文本数据相关的结构化知识与文本知识；步骤3：结合结构化知识与文本知识，利用在线争辩文本数据训练自然语言生成模型；步骤4：在真实争辩文本中，使用自然语言生成模型生成相应的争辩文本，该争辩文本用于改变用户的观点。本发明的有益效果是：本发明结合知识图谱信息，可以充分利用文本信息中的尝试知识，可以生成更流畅、更具有争辩性的文本。
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公开(公告)号：CN114751580B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110308709.8
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种高级还原预处理‑生化耦合技术处理难降解废水的方法及系统，包括：采用来水水质分析装置对难降解工业(园区)废水中污染物结构特征及其对生物处理影响阈值研究；搭建高级还原反应器，探索最佳反应条件和共存污染物的影响，确定目标污染物降解机制；采用生物降解装置进行生物降解。与现有技术相比，本发明凭借高级还原技术产生的强还原性自由基(eaq‑、SO3·‑、H·等)能够去除常规工艺无法处理的污染物质，尤其在污染物选择性脱氯、脱氟方面潜力巨大，既减轻了生物毒性，又可给后续生物处理提供碳源，由此给污水处理带来了新方法、新思路。在与生物技术耦合后，利用紫外高级还原技术进行预处理，从而提高废水的可生化性、降低毒性，使得生物处理去除效果和矿化效果更佳。
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公开(公告)号：CN116204638A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310140793.6
申请日：2023-02-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种情感三元组抽取方法及电子设备，其中，情感三元组抽取方法包括：获取待检测文本中词与词之间的相互关系级表示；基于相互关系级表示，构建二维关系矩阵表格；其中，相互关系级表示作为二维关系矩阵表格中的表格表示；依据每一表格表示确定边界标签，并依据边界标签确定二维关系矩阵表格中的至少一个关系区域；对至少一个关系区域进行分类，以确定每一关系区域的情感类别，进而依据情感类别抽取出待检测文本对应的情感三元组。通过上述方案，可依据基于相互关系级表示构建的二维关系矩阵表格，获取其表格中关系区域的情感类别，解决了情感三元组抽取准确率低的缺陷，提高情感三元组抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN111339310B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911191509.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种面向社交媒体的在线争辩生成方法、系统及存储介质，该在线争辩生成方法包括：步骤1：收集用户在社交媒体上针对热点事件的在线争辩文本数据，对在线争辩文本数据进行人工标注；步骤2：收集与在线争辩文本数据相关的结构化知识与文本知识；步骤3：结合结构化知识与文本知识，利用在线争辩文本数据训练自然语言生成模型；步骤4：在真实争辩文本中，使用自然语言生成模型生成相应的争辩文本，该争辩文本用于改变用户的观点。本发明的有益效果是：本发明结合知识图谱信息，可以充分利用文本信息中的尝试知识，可以生成更流畅、更具有争辩性的文本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114751580A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110308709.8
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: C02F9/14
Abstract: 本发明提供了一种高级还原预处理‑生化耦合技术处理难降解废水的方法及系统，包括：采用来水水质分析装置对难降解工业(园区)废水中污染物结构特征及其对生物处理影响阈值研究；搭建高级还原反应器，探索最佳反应条件和共存污染物的影响，确定目标污染物降解机制；采用生物降解装置进行生物降解。与现有技术相比，本发明凭借高级还原技术产生的强还原性自由基(eaq‑、SO3·‑、H·等)能够去除常规工艺无法处理的污染物质，尤其在污染物选择性脱氯、脱氟方面潜力巨大，既减轻了生物毒性，又可给后续生物处理提供碳源，由此给污水处理带来了新方法、新思路。在与生物技术耦合后，利用紫外高级还原技术进行预处理，从而提高废水的可生化性、降低毒性，使得生物处理去除效果和矿化效果更佳。
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公开(公告)号：CN114291866A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210043166.6
申请日：2022-01-14
Applicant: 山东景明环保产业发展有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种新型紫外复合催化反应器及其应用，多边形结构，交叉排布紫外灯，反应器上下设置有连接法兰。连接法兰与反应器之间使用钢板成型过渡衔接。衔接部分采用多块钢板成型拼接。该发明采用斜插式灯管布置，水流可以在腔体里满载通过，斜插方式在紫外灯数量相通的情况下，不但有效减低了反应器体积，而且使得紫外灯的有效长度得以充分利用。
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公开(公告)号：CN113774092A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111137160.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种由环境废水合成异戊二烯的方法，其包括如下步骤：S1.将菌株接种于LB固体培养基上培养，形成菌落；S2.一次传代，其中，所述培养液包括LB液体培养基、环境废水的一种或两种；S3.多次传代，形成驯化后的菌株；S4.将所述驯化后的菌株放置于容器中离心，除去上清液，并将磷酸盐溶液与残留物共混，得到悬浊菌液；S5.将所述悬浊菌液加入到环境废水中培养，从而产生混合气体，所述混合气体中含有异戊二烯。本发明的有益效果在于：实现高价值化工产品异戊二烯的低成本生产，将环境废水稳定处理并资源化利用。
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公开(公告)号：CN113087237A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110309858.6
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 北京景盛达环保科技有限公司
IPC: C02F9/08 , C02F101/30
Abstract: 本发明提供了一种真空紫外催化去除水中风险有机物的系统，包括：提升装置；流量控制装置，所述流量控制装置的入口与所述提升装置的进水管相连通；加药混合装置，所述加药混合装置的入口与所述流量控制装置的出口相连通；真空紫外反应装置，所述真空紫外反应装置的入口与所述加药混合装置的出口相连通；分析装置。与现有技术相比，本发明凭借高级氧化技术通过产生高氧化性自由基·OH，使其相比传统水处理技术具有氧化效率高，所需反应时间短等巨大优势；高级氧化技术可以通过与真空紫外(VUV)结合，产生少量O3，从而促进强还原性·OH的生成，有利于风险有机物的降解，且可有效减少消毒副产物的生成。相关研发成果为含风险有机物饮用水和回用水等的治理提供重要的理论与技术支持，具有一定的社会效益、经济效益和生态效益。
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公开(公告)号：CN116306582A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211088195.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F40/216 , G06F40/126 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种文本论辩策略分析方法、分析装置及计算机可读存储介质，方法包括：获取目标论辩文本；采用论辩部件序列编码器，将目标论辩文本编码为论辩部件序列；针对当前论辩部件，获取论辩部件序列中各个历史论辩部件对应的概率分布；根据各个历史论辩部件对应的概率分布，确定当前论辩部件对应的历史预测向量；获取目标历史论辩部件对应的目标向量；根据目标历史论辩部件对应的目标向量、历史预测向量以及当前论辩部件的表示向量，确定当前论辩部件对应的目标向量；对当前论辩部件对应的目标向量进行预测，得到对当前论辩部件进行预测的概率分布。通过上述方式，本申请能够提高对目标论辩文本进行论辩策略分析的准确率。
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