公开(公告)号：CN116127386A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310417849.8

申请日：2023-04-19

Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司

Inventor： 曹其春 ,  董刚 ,  胡克坤 ,  杨宏斌 ,  尹文枫 ,  王斌强

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种样本分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质，利用训练样本包含的图结构信息和初始节点特征信息，对图神经网络模型进行训练，以得到融合后的节点特征信息以及训练得到的预测标签。基于节点特征信息中各节点之间的相似性，构建相似性概率矩阵。依据相似性概率矩阵以及训练样本包含的训练标签，确定出训练样本中所有节点各自对应的传播标签。根据传播标签、训练标签、预测标签，对图神经网络模型的权重进行调整，得到训练好的图神经网络模型，从而对待处理样本进行分析以输出样本类别。依据节点间相似性可以将训练标签传递到特征相似的节点上，从而增加训练时的标签数量，解决数据过拟合的问题。

公开(公告)号：CN114970822A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210609520.7

申请日：2022-05-31

Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司

Inventor： 晁银银 ,  董刚 ,  赵雅倩 ,  李仁刚 ,  王斌强 ,  梁玲燕

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种神经网络模型量化方法、系统、设备及计算机介质，用于对神经网络模型进行量化，包括获取待量化的目标神经网络模型中各网络层的权重值、超参数及位置序号；对权重值、超参数及位置序号进行线性嵌入，生成目标嵌入矩阵；基于预先训练好的Transformer模型对目标嵌入矩阵进行处理，得到目标神经网络模型中各网络层的量化bit数；基于量化bit数对目标神经网络模型进行量化，得到目标量化神经网络模型。本申请中，借助Transformer模型对目标嵌入矩阵进行处理，得到目标神经网络模型中各层的量化bit数，可以降低模型大小和内存占用，同时保留原网络的精度损失较小，此外可以大大减少运算量，局限性低。

公开(公告)号：CN119622665B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510162725.9

申请日：2025-02-14

Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司

Inventor： 王斌强 ,  董刚 ,  赵雅倩

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/043 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种情感分析方法、设备、介质及程序产品，包括：将包含多种情感类别的数据集按照设定回归类别划分成不同的子任务；遍历各子任务，在采用当前子任务对脉冲神经网络进行训练时，随机选择当前子任务中设定个数的样本，计算各样本对应的权重重要性；根据权重重要性形成包含隶属度的模糊集，利用模糊集选择性地对全连接层中部分神经元和卷积结构中部分卷积核进行梯度屏蔽；在遍历完所有子任务后，获得用于情感分析的观测模型，利用观测模型对待测数据进行情感分析。本发明基于模糊集理论的梯度屏蔽方式能够提升情感分析任务中持续学习的能力，减少数据传输量，提高硬件处理速度，进而增加情感预测的准确性。

公开(公告)号：CN119622665A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510162725.9

申请日：2025-02-14

Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司

Inventor： 王斌强 ,  董刚 ,  赵雅倩

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/043 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种情感分析方法、设备、介质及程序产品，包括：将包含多种情感类别的数据集按照设定回归类别划分成不同的子任务；遍历各子任务，在采用当前子任务对脉冲神经网络进行训练时，随机选择当前子任务中设定个数的样本，计算各样本对应的权重重要性；根据权重重要性形成包含隶属度的模糊集，利用模糊集选择性地对全连接层中部分神经元和卷积结构中部分卷积核进行梯度屏蔽；在遍历完所有子任务后，获得用于情感分析的观测模型，利用观测模型对待测数据进行情感分析。本发明基于模糊集理论的梯度屏蔽方式能够提升情感分析任务中持续学习的能力，减少数据传输量，提高硬件处理速度，进而增加情感预测的准确性。

公开(公告)号：CN116257760A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310526511.6

申请日：2023-05-11

Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司

Inventor： 曹其春 ,  董刚 ,  胡克坤 ,  晁银银 ,  王斌强 ,  杨宏斌

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种数据划分方法、系统、设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域，获取目标数据集；基于数据的标签信息将目标数据集划分为第一数据集及第二数据集；基于数据的特征信息将第一数据集划分为目标数量的初始子数据集；确定各个初始子数据集的中心数据；确定第二数据集中至少一个第二数据与至少一个中心数据间的关联等级，关联等级基于第二数据与中心数据间关联的数据个数确定；对于第二数据，将与第二数据对应且等级最低的关联等级作为第二数据的目标关联等级，将第二数据划分至目标关联等级对应的中心数据所在的初始子数据集中，得到目标子数据集；实现了对目标数据集进行特征信息均衡及关联均衡的划分，数据划分效果好。