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公开(公告)号：CN110874411A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911138355.6
申请日：2019-11-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制融合的跨领域情感分类系统。包括：评论文本预处理模块，用于获取源领域和目标领域文本的向量形式；文本语义学习模块，用于学习词语之间的语义依赖关系；注意力机制融合模块，通过将不同的注意力方式进行融合，获得词语对文本分类的综合权重；分层注意模块，分别从词级和句子级计算文本的注意力权重，判断词语对句子表示，句子对文档表示的权重；情感类别输出模块，利用分类函数得到最终的情感分类结果。本发明能够自动抽取出目标领域与源领域的潜在通用特征，并对特征进行抽象和组合，最终识别出目标领域文本的情感类别。
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公开(公告)号：CN110874397A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911138610.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的水军评论检测系统及方法。包括文本特征处理模块，用于将文本特征进行向量化处理并提取文本的离散特征进行归一化处理；行为特征提取模块，用于将行为特征进行向量化处理并进行归一化处理；注意力机制权重计算模块，用于计算归一化后的文本特征、行为特征的注意力权重；集成学习模块，将带有权重的行为特征、文本特征作为输入，用分类函数得到评论最终的分类结果。本发明提出的系统及方法能够自动抽取出有效特征，并对特征进行抽象和组合，最终识别出分类结果。
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公开(公告)号：CN110851601A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911085444.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于分层注意力机制的跨领域情感分类系统，包括：文本预处理模块，用于对跨领域文本进行特征化处理；枢轴特征提取模块，用于学习领域适应的特征表示空间，得到源领域与目标领域的枢轴特征文档表示；非枢轴特征提取模块，用于获取非枢轴特征表示；情感类别输出模块，用于获取最终的情感分类结果。本发明实现了高效的跨领域情感分类，提高了跨领域情感分类精度并减少人工时间精力的消耗。
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公开(公告)号：CN109784404A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910038740.7
申请日：2019-01-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种融合标签信息的多标签分类原型系统及方法。所述系统包括：一数据预处理模块，用于对网络中结构进行节点和边的表示；一节点嵌入模块，利用谱技术的方法将节点和节点属性进行结合，构造网络的相似矩阵；一标签嵌入模块，利用谱技术方法将网络空间中的标签信息进行表示学习，与已学习到的网络嵌入的矩阵进行融合，得到节点向量表示；一分类结果输出模块，用分类函数得到节点最终的多标签分类结果。本发明能够将节点向量特征得分融入到现有的排序学习框架中进行分类，并按照顺序输出节点。
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公开(公告)号：CN113505924B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110776900.5
申请日：2021-07-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及一种基于级联时空特征的信息传播预测方法及系统。将给定的信息级联转换为向量形式；捕获级联的时序特征，获得级联在时间维度上的特征向量；利用社交关系图和级联图构造异质图，捕获网络节点的依赖上下文；捕获信息在网络中传播的拓扑特征；融合得到级联的时空特征；根据网络节点在时间维度上的位置关系对级联不同时刻的历史时空特征进行加权，得到级联在不同时刻加权后的特征向量；而后使用多头自注意力调整级联不同时刻节点的重要性，得到最终的级联特征表示；利用级联最终的特征表示进行信息传播预测，得到下一个时刻节点激活的概率分布，选择激活概率最大的节点作为下一时刻激活的节点。本发明能够更好地预测下一时刻激活的节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889292B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911205403.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/34
Abstract: 本发明涉及一种基于句义结构模型的文本数据生成观点摘要的方法及系统，首先提取网站上的待处理数据集，并对其进行预处理；然后构建话题语料集和背景语料集，并提取话题属性；接着进行语义权值计算，得到句子的语义权重值；再进行关联权重计算，得到句子的关联权重值；最后利用话题属性、语义权重值以及关联权重值在话题中抽取观点摘要。本发明从话题属性及其情感信息出发解决当前研究方法存在的问题，能够高效准确地得到话题文本的观点摘要，能够应用于更大规模数据集应用场景。
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公开(公告)号：CN110941963A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911206285.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/34 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于句子情感属性的文本属性生成观点摘要方法与系统，通过实体抽取方法从源文本中提取情感属性相关单词作为文本主旨关键词，结合情感分析研究方法来研究每个句子中关于以情感属性为评价对象的情感信息，并通过融合句子重要性的情感属性多样性方法来挑选句子组合成观点摘要，使得整个观点摘要情感最为鲜明，文本主旨最贴切。
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公开(公告)号：CN109783644A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910048910.X
申请日：2019-01-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于文本表示学习的跨领域情感分类系统及方法，包含一个评论文本预处理模块，用于对跨领域文本进行特征化处理；包含一个文本表示学习模块，用于学习领域适应的特征表示空间，挖掘出源领域与目标领域潜在的通用领域特征和情感特征；包含一个文本表示强化模块，生成对抗模型用于自动生成鲁棒的源领域文本表示并判别其情感类别，根据误差不断更新模型参数；包含一个情感类别输出模块，利用分类函数得到最终的情感分类结果。本发明能够自动抽取出目标领域与源领域的潜在通用特征，并对特征进行抽象和组合，最终识别出目标领域文本的情感类别。
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公开(公告)号：CN109711485A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910041884.8
申请日：2019-01-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于社区检测的多标签分类方法，包括一个数据预处理模块，用于得到网络节点表示；一个社区发现模块，利用一个基于高斯混合模型的目标函数同时来进行社区发现和嵌入；一个节点嵌入模块，利用一个非线性映射函数连接的深层模型，来表示节点向量，模型的输入层包括来自目标节点及其邻域的属性信息，输出层表示节点的向量特征；一个融合模块，定义了一个社区发现和嵌入的目标函数，并联合节点嵌入的信息进行反馈，得到最终的节点向量表示；一个分类结果输出模块，用分类函数得到节点最终的多标签分类结果。本发明，能够结合社区发现和社区嵌入的方法，能够较好的从数据集中将节点进行标签分类。
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公开(公告)号：CN109710769A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910061913.7
申请日：2019-01-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于胶囊网络的水军评论检测系统及方法，包含一个文本特征提取模块，用于得到文本特征；包含胶囊网络模块，提取空间结构信息；包含一个集成学习模块，双层堆叠分类器，用分类函数得到评论最终的分类结果。本发明能够自动抽取出有效特征，并对特征进行抽象和组合，最终识别出文本空间特征。
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