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公开(公告)号：CN105701174B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610001349.6
申请日：2016-01-05
Applicant: 中国电影科学技术研究所 , 北京信息科技大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明涉及一种基于动态纹理基元的外观设计专利检索方法，包括以下步骤：步骤1)：提取纹理基元；步骤2)：对纹理基元提取基于统计分析的LBP特征，并对提取的特征向量进行归一化和相似性度量，返回检索结果。本发明以外观设计专利为基础，针对不同图像纹理基元大小不一定相等的特点，本发明提出一种根据图像内容动态提取纹理基元并对纹理基元提取特征的图像检索算法。在检索具有重复纹理基元的图像时，本发明的检索效果优于已有的基于整幅图像的检索方法，能检索出具有相同纹理基元，但排列结构不同的图像，可用于图像纹理结构相似性判断，具有良好的检索效果，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN109559302A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811403708.6
申请日：2018-11-23
Applicant: 北京市新技术应用研究所 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的管道视频缺陷检测方法，对视频抽帧，训练多个CNN对每帧图像进行分类，统计每个CNN返回的结果，确定该帧的缺陷类型，以管道闭路电视视频为输入，将视频切分为连续图像帧，将每帧图像送入多个训练好的CNN中进行二分类，分类结果只包括含有某种特定缺陷和无缺陷。本发明显著提高了管道缺陷检测的准确率，为视频检测提供了一种可行方法，不仅可以提高管道缺陷的自动化检测效率，也可减轻工作人员的劳动强度，本方法检测准确率高且检测速度快，在管道视频缺陷检测中具有很大的应用价值，且取得了较为满意的结果，可作为管道缺陷检测工作者的技术参考，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN108549635A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810310200.5
申请日：2018-04-09
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种专利文献领域术语抽取方法，包括：专利文本预处理、术语标注、字序列标注、语料划分和CRFs模型训练及预测。本发明利用条件随机场模型对专利文献中的术语进行抽取，采用字序列标注的方法，建立字级层面的特征来抽取术语，减少了分词对特征提取带来的噪音干扰，同时，基于构建的领域核心词典自动标注训练语料和测试语料中的术语，减少了人工标注的成本，在不同词位类别标注下训练的模型的抽取效果好，准确率、召回率和F值较高，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN105224520B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510623936.4
申请日：2015-09-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种中文专利文献术语自动识别方法，包括以下步骤：步骤1)：基于专利标题自动生成词性规则；步骤2)：手工构建停用词表；步骤3)：对生成的所述词性规则按照所含词性的个数进行分类；步骤4)：利用TermRank排序算法对候选术语进行排序。本发明首先利用统计学方法从专利标题中自动学习出构成术语的词性规则，解决了人工总结术语词性规则的不足；采用TermRank排序方法对候选术语进行排序，综合考虑了专利文献中的语言学和统计学特征，能够较好的区分术语和非术语，具有较高的可靠性，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN105678327A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610001335.4
申请日：2016-01-05
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京城市系统工程研究中心
Abstract: 本发明涉及一种面向中文专利的实体间非分类关系抽取方法，包括以下步骤：步骤1)：初始化概念对所在的基本关系集合；步骤2)：使用基于领域关系强度的关系词标记算法自动标记候选关系词；步骤3)：进行特征选择，获得特征向量；步骤4)：采用支持向量机SVM对步骤3)获得的特征数据进行分类。本发明将中文专利本体中实体间非分类关系抽取限定为满足SAO结构的实体间关系抽取，提出句法分析特征和关系词词典特征并结合传统特征的方法，使用支持向量机进行关系抽取，从而解决了SAO结构关系抽取任务中关系实例结构正确但是语义错误的问题，该方法优于传统关系抽取方法，可以很好地满足实际应用的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105528340A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510863564.2
申请日：2015-12-02
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/277 , G06F17/271 , G06F17/274
Abstract: 本发明涉及一种多动词汉语概念复合块的动词层次分类的方法，包括以下步骤：步骤1)对汉语句子进行词语切分和词性标记；步骤2)将所述句子分割为小句；步骤3)将所述小句中的多个动词进行层次划分；步骤4)将动词分为两类；步骤5)利用改进的CCC分析器对动词进行分析；步骤6)针对多动词的小句进行分析直到队列元素为空。本发明可以减少因动词的层次分析错误而导致的句子整体层次错误，从而提高组块分析的准确性，为后续进行复杂句的句法语义分析打下了很好的基础，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN105335468A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510623640.2
申请日：2015-09-28
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京市新技术应用研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于百度地图API的地理位置实体规范化方法，包括以下步骤：步骤1)：利用百度地图API，对缺陷地理位置实体进行检索；步骤2)：利用步骤1)的检索结果，构建缺陷地理位置实体的区域特征向量；步骤3)：利用所述区域特征向量，对明确地理位置实体进行规范化；步骤4)：利用所述明确地理位置实体，对歧义地理位置实体进行规范化；步骤5)：利用等价地理位置实体，对零地理位置实体进行规范化。本发明以城市管理投诉文本为基础，利用地图API实现地理位置实体的规范化，结合城市管理投诉文本的特点、地理位置实体中存在的问题，对不完整的地理位置实体进行区域补全，从而解决了统计分析工作难以进行的局面。
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公开(公告)号：CN104021385A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201310066629.1
申请日：2013-03-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 基于模板匹配及曲线拟合的视频字幕细化方法，涉及多媒体信息处理领域。本发明结合汉字的结构特征，对汉字笔划进行提取与重绘,从而达到汉字细化的效果，解决了其他细化算法在对该类对象进行细化时产生的笔划扭曲、丢失及识别率低的问题。本发明技术要点包括：获取视频字幕中汉字图像；确定汉字图像的连通区域；提出模板匹配法提取同一连通区域内汉字笔划；提出用水平、竖直线段重绘 “横”、“竖”笔划，二次Bezier曲线重绘“撇”、“捺”笔划，斜线段重绘“点”笔划的方法，从而实现汉字图像的细化效果。本发明保持了汉字的形状及笔划结构，避免了扭曲现象；保证了笔划的横平竖直及撇捺的弯曲度，更好地重绘出汉字的形态；提高了视频字幕的识别效果。
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公开(公告)号：CN117034915B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310053706.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京信息科技大学 , 复杂系统仿真总体重点实验室
IPC: G06F40/279 , G06F40/205 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域的文本处理方法，针对术语自动抽取任务，为了解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题，本文提出头尾指针和主动学习相结合的方法。在术语抽取模型方面，提出了融合五笔特征的头尾指针网络的术语抽取模型，使用BERT预训练语言模型得到词向量表示，利用头尾指针网络对长术语进行抽取；然后提出新的主动学习采样策略，在未标注样本上筛选高质量样本不断迭代训练模型，降低模型对数据规模的依赖。
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公开(公告)号：CN117034915A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310053706.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京信息科技大学 , 复杂系统仿真总体重点实验室
IPC: G06F40/279 , G06F40/205 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域的文本处理方法，针对术语自动抽取任务，为了解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题，本文提出头尾指针和主动学习相结合的方法。在术语抽取模型方面，提出了融合五笔特征的头尾指针网络的术语抽取模型，使用BERT预训练语言模型得到词向量表示，利用头尾指针网络对长术语进行抽取；然后提出新的主动学习采样策略，在未标注样本上筛选高质量样本不断迭代训练模型，降低模型对数据规模的依赖。
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