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公开(公告)号：CN103268265A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310139608.8
申请日：2013-04-20
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 文化演出信息分层接入并行处理的互操作平台及其方法属于文化演出信息管理和交换领域。由于文化演出领域的信息化水平过低使得我国的文化演出系统未能实现集团化和集约化的发展。为了有效的提升文化演出院线的信息化水平，高效的整合现有的文化演出管理平台，并为未来文化演出院线系统提供可复用的系统平台，本发明提出文化演出信息分层接入并行处理的互操作平台，其特征在于：该互操作平台包括分层注册层、功能调用层以及接入控制与缓冲层；分层注册层包括异构数据层接入模块和应用层注册模块；功能调用层包括调用语义互操作模块、语法互操作模块、语义解析模块、数据访问模块以及本体知识库。
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公开(公告)号：CN116561325B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310826886.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种多语言融媒体文本情感分析方法，属于数据处理技术领域，具体包括：将所述源域语言矢量向量作为输入得到源语言编码器的输出，并通过语言鉴别器确定所述目标语言编码器的输出和源语言编码器的输出的差异，采用学习模块和双线性模块对所述目标语言编码器的参数进行校正，直到所述差异满足要求后，得到训练完成后的目标语言编码器；对所述源域语言数据和翻译完成后的目标语言数据进行数据增强处理作为综合编码器的输入，采用训练完成的目标语言编码器和源语言编码器构建综合编码器，得到所述目标语言数据的情感分类结果，从而更好的实现了多语言融媒体文本的情感分析工作。
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公开(公告)号：CN116522895B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310712792.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于写作风格的文本内容真实性评估方法及设备，该方法包括：对待评估文本进行预处理，以对待评估文本进行分词、构建句法树、实体词提取、情感分析及事件触发词、主题和相似信息簇获取；基于预处理结果，计算待评估文本的多个维度的写作风格特征；根据待评估文本所属平台特征和语种特征，基于多个维度的待评估文本的写作风格特征，经过加权计算，得到待评估文本内容的真实性评估结果。本发明解决了现有技术中的文本内容真实性评估方法依赖于文本涉及的实体、事件，不适用于跨平台应用的问题。
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公开(公告)号：CN116522895A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310712792.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于写作风格的文本内容真实性评估方法及设备，该方法包括：对待评估文本进行预处理，以对待评估文本进行分词、构建句法树、实体词提取、情感分析及事件触发词、主题和相似信息簇获取；基于预处理结果，计算待评估文本的多个维度的写作风格特征；根据待评估文本所属平台特征和语种特征，基于多个维度的待评估文本的写作风格特征，经过加权计算，得到待评估文本内容的真实性评估结果。本发明解决了现有技术中的文本内容真实性评估方法依赖于文本涉及的实体、事件，不适用于跨平台应用的问题。
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公开(公告)号：CN104462226B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201410639919.5
申请日：2014-11-14
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 一种基于云技术的网络演唱平台的构建方法，可以为广大音乐爱好者提供一个网络演唱平台，该平台基于云技术，采用HDFS分布式文件系统有效地存储和管理海量音乐资源，具有数据访问吞吐量高、透明性好以及容错性高的特点；采用MapReduce模型可靠地处理PB级数据，具有自动并行化、负载均衡以及伸缩性好的特点；采用FMS流媒体服务器与RTMP传输协议结合的方式进行流媒体传输，可以很好地解决传输延迟问题，保证演唱系统的实时性；采用虚拟现实技术进行环境背景的展现，让用户有身临其境的视听感受。平台还提供了选歌、演唱、评分、演唱录音保存、录音上传与分享等功能，提供了一套完整的网络演唱平台的构建方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107203777A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710257902.7
申请日：2017-04-19
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6269 , G06K9/6277 , G06N3/084 , G06N3/088 , G10L25/30 , G10L25/48
Abstract: 本发明提供一种音频场景分类方法及装置，其中，所述方法包括：根据样本音频数据，建立深度置信网络分类模型；将待测试音频数据输入所述深度置信网络分类模型，获得音频场景分类结果；其中，所述样本音频数据，包括：无标签音频数据和带标签音频数据，所述标签表示音频数据的场景类别。本发明能够对音频场景进行分类，实现简单、成本较低且准确度较高。
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公开(公告)号：CN106789398A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611061673.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 中国传媒大学
CPC classification number: H04L43/00 , H04L41/06 , H04L41/0677 , H04L67/10
Abstract: 一种媒体大数据hadoop集群监控的方法，它涉及系统运维领域。它解决了无法实现对其整体的监控，从而导致监控结果可能存在误差，难以准确判断故障对系统的实际影响的问题。本发明通过在hadoop集群所监控设备部署监控进程，分发监控阈值，控制监控进程定时采集hadoop运行状况，经自动分析比对后将异常事件通过短信网关发送短信实现告警。本发明的优点如下:实现了Hadoop集群监控指标的建立以及与媒体大数据集中监控平台的对接，解决了目前媒体大数据Hadoop监控存在的指标不完善、需单台实现等问题，降低了运维风险，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106548212A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611054935.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 中国传媒大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06F16/683
Abstract: 一种二次加权的KNN音乐流派分类方法，在传统的KNN算法的近邻计算和类属判断两个步骤上进行了加权，分别解决了传统KNN算法认为每个属性的作用都是相同的，忽略其与类别的相关程度的问题和类属判断策略在判断待分类样本类属时仅考虑了每个类别中最近样本数目，而忽略了各类中近邻和待分类样本之间相似性的差异，并将其应用到音乐流派分类工作中。本发明的二次加权的KNN音乐流派分类方法比传统KNN算法在音乐流派分类方面有着更高的分类准确率，并且对与音乐类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，分类效果更佳。
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公开(公告)号：CN105279231A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510604883.1
申请日：2015-09-22
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9535 , G06F16/61
Abstract: 本发明公开了一种音乐资源聚合搜索的方法，具体步骤如下：将互联网中的音乐信息进行爬取；在爬取过程中进行URL过滤、中文分词处理，并分别对互联网中的音乐信息及本地库的音乐资源建立全文索引；在检索时以改进后BM25算法进行聚合搜索，将互联网中的音乐资源与本地库中的音乐资源聚合后呈现给用户。本发明能够针对音乐搜索类的用户这一特定搜索群体，将互联网上的音乐方面的相关信息以及本地媒体数据库的资源进行聚合，对搜索结果进行排序优化、冗余信息过滤和对关键字进行中文分词处理，以一种更加专业、更加全面、更加清晰、更加优化的搜索结果呈献给用户，能够极大地提高音乐搜索类这一特定类型用户搜索结果的专业性、查准率以及满意度。
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公开(公告)号：CN105183878A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510604882.7
申请日：2015-09-22
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/635 , G06F16/686
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫预测算法的音乐分类的推荐方法，是用马尔可夫算法作为主算法，结合辅助算法得到预测值，通过大量用户数据预测用户下一动作，还可以用于音乐种类的推荐，应用于音乐网站用户操作歌曲的预测。本发明是以马尔可夫算法为主算法的对用户音乐行为的预测算法，本发明的实施涉及在大量用户点击音乐网站进行音乐播放、收藏或下载时用马尔可夫算法对其下一动作进行预测，以及用户播放不同种类音乐后对其下一个播放曲目种类进行预测，不仅有效的提高了f值，还间接提高了数据处理的效率。
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