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公开(公告)号：CN117574230A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311545774.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/211
Abstract: 本发明提供了护理活动文本层级多标签分类方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，首先将原始输入的护理活动文本代入提示模板，得到带有掩码标识符“mask”的提示语句子，将其输入到预训练语言模型ERNIE中，得到对应“mask”的提示语隐向量；其次，将提示语隐向量输入到标签词映射器，输出分类标签词概率向量，取概率大于阈值的标签值作为预测标签词集；最后将预测标签词集转换成层级多标签，层级多标签包含领域、措施类别、措施名称的层级多标签词集。通过该方法能缓解少样本场景下可学习的知识不足的问题，有助于更好地理解文本内容、提高分类的准确性。此外，本发明还提供了具备该方法的装置、设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN117573835A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311642501.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/279 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G16H50/70 , G16H80/00
Abstract: 本发明提供了一种大模型微调指令自动化生成方法、装置、设备及介质，首先通过模板法构建人工指令集。接着基于提示微调构建MCT对话生成的机器指令，并基于指标度量方法对生成的MCT对话语料进行修正；接着基于最大边缘相关算法进行机器指令采样；接着基于K‑Means算法进行指令池指令采样。提出了一个面向MCT多轮对话的大模型微调指令自动化生成框架，能生成符合MCT等级标准，具有角色、话题和任务等多样性的MCT对话数据集，对医学自然语言处理的新任务以及模型评估具有重要的理论价值和应用效益。
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公开(公告)号：CN117473956A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311642496.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/126 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的无触发词事件检测方法、装置、设备及介质，首先，将一段文本输入到T‑WTED（Transformer based Without Trigger Event Detection）模型的Transformer编码器模块进行特征学习，获得文本字级别特征。进而以句子为基本对象，利用最大池化运算获得文本所有句子的向量表示序列。随后，将句子向量序列送入BiGRU（Bi‑Gated Recurrent Unit）网络进行句子间上下文信息交互，获得文本隐状态向量。最后，将文本隐状态向量送入多标签分类网络检测出文本中包含的不同事件类型。本方法能适应无触发词事件信息抽取，能不依赖事件触发词开展文本事件检测，在多个领域中均可发挥作用。
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公开(公告)号：CN117388711A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311450582.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 华侨大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明实施例提供一种电池电量和健康度的联合估计方法、装置、设备和介质，涉及电池管理技术领域。其包含S1、获取电池的运行数据。其中，运行数据包括电池的电流、电压和温度。S2、对运行数据进行预处理，获取预处理数据。其中，预处理包括归一化处理和去除异常值处理。S3、根据预处理数据，进行滑动窗口划分处理，获取电量值评估数据。S4、根据预处理数据，进行长度对齐处理，获取健康度评估数据。S5、将电量值评估数据和健康度评估数据输入预先构建的基于多任务学习的储能电池电量与健康度联合估计模型，获取电池的电量和健康度。其中，基于多任务学习的储能电池电量与健康度联合估计模型包含：SOC编码器、SOH编码器和MMoE多任务学习模型。
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公开(公告)号：CN116975281A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310759929.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置，涉及自然语言处理领域，获取原始文本集，对原始文本集进行预处理，得到文本集；构建种子LDA模型，将文本集中的每条文本输入BERT模型，得到每条文本的语义特征向量，通过BERT模型和种子LDA模型对文本集中每条文本的主题进行特征提取，得到每条文本的主题特征向量，将每条文本的语义特征向量和主题特征向量进行特征融合，得到每条文本的融合特征向量；将文本集中所有文本的融合特征向量输入K‑means算法进行聚类，得到若干个话题簇；基于若干个话题簇采用TF‑IDF算法提取出话题，解决LDA模型对短文本的主题提取效果不好，同时忽略词语的上下文信息等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610815A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310617748.5
申请日：2023-05-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱的关系预测方法、装置、设备及存储介质，先通过对待预测问句进行提取生成链接实体集，将所述链接实体集结合知识图谱以生成候选查询图；接着，调用语义匹配网络对所述候选查询图和所述问句进行处理，以生成相似度值；再接着，根据所述相似度值，对所述候选查询图进行排序，以确定最优查询图，最后，根据所述最优查询图生成所述问句中所有实体之间的关系，解决了查询图生产质量不高的问题。
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公开(公告)号：CN116541579A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310548728.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/35 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种基于局部上下文焦点机制和交谈注意力的方面级情感分析，包括：步骤S1、构建分析模型；步骤S2、BERT预训练层分别对局部上下文形式序列和全局上下文形式序列中的词进行建模，得到初步局部上下文特征和初步全局上下文特征；步骤S3、在特征提取层，利用局部上下文焦点机制，通过上下文特征动态掩码技术结合交谈注意力机制来进一步提取局部上下文特征，并使用交谈注意力机制提取全局上下文特征；步骤S4、在特征学习层，将局部上下文特征和全局上下文特征进行融合得到融合向量，并采用交谈注意力机制提取融合向量的特征；步骤S5、在输出层，根据融合向量的特征获取方面级情感分析的结果。本发明能够更好地捕获不同方面中蕴含的情感。
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公开(公告)号：CN110969237B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911283309.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N3/008 , G06T13/40 , G06F3/04815
Abstract: 本发明提供一种两性关系视角下的人机虚拟互动构建方法，包括：1、搭建不同的场景模型并对场景模型的材质、灯光和色调参数进行设置；2、搭建不同的机器人模型并对机器人模型的性格、骨骼、面部表情进行设置；3、对场景模型的内部项目与机器人模型进行动画制作；4、创建智能语音交互应用，并对智能语音设备进行语音识别检测；5、创建人机交互应用，实现用户通过智能语音设备与机器人模型对话；6、构建评分系统，根据该评分系统对人机对话的结果进行评分；7、搭建基于Unity3D的Android开发环境，完成两性关系视角下的人机虚拟互动。本发明还提供一种电子设备和计算机可读存储介质，提高与异性交往的能力。
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公开(公告)号：CN116069919B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310206985.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 华侨大学 , 中国医学科学院阜外医院
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/22
Abstract: 本发明实施例提供基于文本和图拓扑相似的问句实体链接方法、装置和介质，涉及知识图谱问答领域。问句实体链接方法包括S1获取问句，并进行实体识别，获取实体提及集合。S2将实体提及集合中的实体提及与知识图谱进行关键词匹配，获取候选实体集。S3根据实体提及集合和候选实体集，进行相似度计算，获取各个候选实体与其对应的实体提及的第一相似度。S4根据第一相似度对各个候选实体进行排序并保留前k个候选实体，获取各个实体提及的候选实体列表。S5获取候选实体列表中的候选实体的向量表示。S6根据向量表示，通过组合相似度模型计算任意两个候选实体列表之间的组合实体向量之间的第二相似度，获取第二相似度最大的组合作链接实体集合。
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公开(公告)号：CN113553510B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110875172.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/28 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种文本信息推荐方法、装置及可读介质，通过获取用户数据及所对应的文本语料，对文本语料进行预处理，得到文本数据；将用户数据进行处理得到用户属性特征，将文本数据通过词注意力网络生成文本特征，将用户数据利用知识图谱表示学习模型生成用户知识图谱特征，将用户属性特征、文本特征和用户知识图谱特征进行拼接，得到综合特征；将综合特征输入多层感知机，得到用户偏好类别及对应的推送数量。本发明加强对用户兴趣的识别度和扩展性，从而提高推荐结果的准确性和多样性，通过综合特征可得到多个维度的抽象特征表示，缓解传统个性化信息推荐中的数据稀疏、冷启动等问题。将注意力机制应用到文本推荐，进一步提高准确度。
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