公开(公告)号：CN117609947A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311614190.1

申请日：2023-11-27

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 张思 ,  曹兰英 ,  陈洁盈

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法及系统，包括：采用会话文本和脑电信号联合学习的方式，通过多模态变分自编码器融合不同模态的数据，使得信息能够在不同模态之间双向流动，能更全面地捕捉学习者的认知状态和行为特征；针对不同模态间的数据特点，进行特征提取和选择适当的表征方式，考虑了学习者之间的协同活动信息指标，优化了不同模态数据的共享特征表示；改进损失函数优化模型参数，增强不同模态数据的联合建模和生成能力，提升了学习者协作状态分类的准确率。

公开(公告)号：CN116306584A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310153401.X

申请日：2023-02-23

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 张思 ,  徐佳丽 ,  翟佩云 ,  惠柠 ,  刘清堂

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F18/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于增强网络的可解释性强的神经主题建模方法、系统及设备，构建一种可以实现海量文本数据的主题抽取，得到较高质量以及可解释性强的主题。本发明采用增强网络的方法，将高斯编码网络与逻辑斯蒂编码网络结合，探索短文本中的隐含特征，得到增强的主题分布；采用在高斯解码器中引入预训练的词嵌入的方法，丰富上下文信息，融合额外的语义知识，可以缓解特征稀疏问题，提高模型的可解释性。

公开(公告)号：CN113934846A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111209018.9

申请日：2021-10-18

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 张思 ,  陈娟 ,  夏丹 ,  高倩倩

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种联合行为‑情感‑时序的在线论坛主题建模方法。包括对个人的发帖文本进行情感、行为、主题和时间挖掘。首先，针对帖子和个人情感确定帖子的情感向量占比；依据相关行为分类规则获取行为向量占比；将情感向量与行为向量联合，获取多类别的情感‑行为分类；依据情感‑行为分类的概率，确定在不同分类下的主题分布；联合时间向量，获取不同情感、不同行为、不同主题，在不同时间发帖的概率；联合主题下的词向量，确定不同情感、不同行为、不同主题中所选词的概率变化；最后，综合上述所有概率，得到个人所发帖子的情感、行为、时间和主题占比。本发明可以获得个人在不同阶段所关注的兴趣主题以及个人行为的演化趋势。

公开(公告)号：CN112508334A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011233044.0

申请日：2020-11-06

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 王志锋 ,  余新国 ,  左明章 ,  叶俊民 ,  张思 ,  闵秋莎 ,  罗恒 ,  夏丹 ,  姚璜 ,  杨洋

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种融合认知特性及试题文本信息的个性化组卷方法及系统，首先利用认知诊断模型预测学习者在特定试题上基于认知水平的得分；然后利用循环神经网络模型预测学习者在特定试题上的基于文本信息的得分；然后基于得到的学习者基于认知水平、基于文本信息的预测得分构建概率矩阵分解目标函数，预测学习者在特定试题上的潜在得分；最后利用估计的学习者知识掌握向量与学习者增量知识掌握向量，计算KL散度，结合学习者在试题上的潜在得分，选取让学习者知识掌握趋势增加，且难度合适的试题组成个性化测试的试卷。本发明可根据测验目标与试题难度自定义组卷结果，极大增加了学习者自主学习的效率。