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公开(公告)号：CN115423106A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211374352.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/36 , G06F40/169 , G06F40/205 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态事件知识图谱的溯因推理方法，有机混合了事件知识图谱和多模态知识图谱的本体层和事实层，使事实知识可以通过多模态事件知识图谱的形式存储和使用，丰富了现行的知识组织和使用形式；同时对ege‑RoBERTa模型进行拓宽，增加了额外知识接口以及卷积自编码器训练通道，使其可以支持多模态事件信息作为额外知识辅助推理，得到更好的推理结果。
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公开(公告)号：CN114662659B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210237867.3
申请日：2022-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种基于多阶段迁移学习策略综合的众包文本集成方法，具体为1、构建迁移式生成型众包文本集成模型TTGCIF；2、获得源域文本数据集和目标域文本数据集的语义原型；3、对语义原型进行词嵌入处理；4、根据最大均值差异做数据分布对齐；5、对TTGCIF进行语义原型转导模型训练；6、将源域文本数据集处理为训练任务集；7、将训练任务集输入到TTGCIF中进行领域快速适应模型训练；8、将部分目标域文本数据集输入到TTGCIF中进行模型微调训练。通过以上过程，实现文本集成。本发明能够摒弃传统方法中对数据标签的需求，减少人力物力的浪费，对数据稀缺场景下进行众包文本集成的有着极大的促进作用。
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公开(公告)号：CN114881357A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210612448.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于给定农灾资料强化学习的灾后作物产值预估方法，基于历史气象农灾数据和历史环境信息数据构成的原始数据集，农业灾害发生概率模型、模拟作物生长模型、多层感知机模型、初级灾后作物产值预估模型；并结合环境特征向量集、历史气象农灾数据动态变量和历史环境信息数据静态变量、动态静态气象及农业关联数据分组数据特征之间的关联性，获得最终灾后作物产值预估模型同时利用Q学习算法，本发明提出带有环境信息编码的针对收成季节推移的农业产值异构预测网络，遵循时间维度，解析各关联数据分组所对应二维特征平面集合，并采用异构神经网络组件细粒度解析动态与静态特征要素，全面考虑了气象与农业各要素在产值与灾害上的相关性。
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公开(公告)号：CN114860914A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210578769.6
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/338 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识库增强的端到端多领域任务型对话生成方法，涉及自然语言处理领域。首先将对话数据进行编码，获得向量表示；再通过计算各向量之间的注意力权重，并通过对话状态解码器获得当前对话状态；最后将得到的当前对话状态、知识库信息和对话历史传入解码端，通过行为解码器与响应解码器进行交互生成系统响应。通过多编码器的方式分开编码各类对话数据，使用堆叠注意力层计算各数据向量之间的注意力，能够获得当前完整的对话状态信息，大大提高了任务型对话系统在多领域对话时对用户请求的理解，也提高了系统响应生成的准确度。在解码阶段同时考虑对话行为和对话响应，并引入知识库信息，增加了系统响应内容的丰富性。
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公开(公告)号：CN113434628A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110529114.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/169 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征级与传播关系网络的评论文本置信检测方法和装置，检测方法包括：对评论者与评论文本分别进行特征提取，得到预处理之后的特征集合；结合贝塔分布与伯努利分布和类贝叶斯生成型概率模型，获得任意评论者及其所对应评论文本的可疑度分布，对评论文本进行初步筛选；构建含有评论者(A)‑评论文本(R)‑评论对象(P)三元关系的ARP传播关系网；利用置信传播计算得出ARP传播关系网中各类节点的最终置信度C；为R类节点计算可疑度S＝1‑C并降序排列，对评论文本进行再次筛选。本发明能够防治产品虚假宣传，并在一定程度上减少由虚假信息所造成的诱导性购买，进一步提高产品质量保障，为改善民众消费体验作出极大贡献。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111797702A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010528622.7
申请日：2020-06-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于空间局部二值模式与光流梯度的人脸伪造视频检测方法，首先，对人脸视频中的人脸进行定位分割，得到人脸区域图像块序列；其次，从该序列中提取空间3D局部二值模式描述符；然后，利用光流法估计人脸视频的运动模式，结合方向梯度直方图构建真假人脸视频的运动特征；最后，联合两种特征并利用支持向量机进行训练，对真假人脸进行伪造检测。本发明从动态纹理的角度考虑伪造人脸视频，与基于深度学习的方法相比较，将大大降低时间消耗；且最终的特征能够从全局局部两个角度辨识真假人脸，充分描述视频的全局运动特征，提高伪造人脸视频检测的精度。
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公开(公告)号：CN119938985A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510416357.6
申请日：2025-04-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/783 , G06V20/40 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于人脑情景记忆通路启发的文本视频检索方法，方法包括利用内容编码组件对目标文本数据或目标视频数据进行内容表征提取获得多尺度目标表征；利用情境编码组件对目标文本数据或目标视频数据进行情境表征提取获得目标令牌；将多尺度目标表征和目标令牌输入至双曲图神经网络获得目标场景表征；将目标场景表征作为目标索引；计算待检索文本或视频的表征与目标索引的相似度，根据相似度对待检索文本或视频进行筛选获得目标检索结果；本发明通过多粒度信息融合全面捕捉的多层次语义特征，通过双曲图卷积操作融合多模态、多粒度的高阶信息，能够更好地捕捉文本和视频之间的复杂关系，显著提升了文本视频检索的精度与效率。
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公开(公告)号：CN118966457A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411142255.1
申请日：2024-08-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对气象观测模糊序列的长时间序列预测方法，包括步骤如下：S1，根据气象站观测得到的长时间序列，得到影响未来降水分布的特征值，并选取主变量和协变量；S2，利用FS模糊廓型准则来确定各个气象变量的最优模糊区间数及其长度；S3，确定各因素的论域U；S4，基于相等和不相等长度的区间定义模糊集，将历史数据模糊化；S5，构建犹豫模糊集；S6，根据间隔数，构造新的论域，并定义气象差分模糊集；S7，结合主变量及其协变量的差分模糊集，建立高阶多变量模糊逻辑关系；S8，得出主变量的预测结果；S9，对预测结果进行修改。本发明综合考虑了气象预测时的其他影响因素，提高了预测的精确度和准确性。
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公开(公告)号：CN118683522A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411173784.8
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向类脑机制的无人驾驶紧急避障方法，属于无人驾驶技术领域，方法包括：基于车道场景，获取状态脉冲序列；将所述状态脉冲序列输入至训练好的优化脉冲神经网络，获取无人驾驶紧急避障策略；其中，训练好的优化脉冲神经网络的获取方法包括：基于基底神经节，利用伊兹克维奇神经元模型构建脉冲神经网络；基于眶额皮层信号响应机制和前扣带皮层警惕反应机制，对所述脉冲神经网络进行优化，获取优化脉冲神经网络；基于深度Q网络，对所述优化脉冲神经网络进行训练，获取训练好的优化脉冲神经网络。该方法能够提高无人驾驶车辆在紧急情况下的反应速度和决策准确性。
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公开(公告)号：CN118035433A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228552.1
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种带有多模态锚点的自适应文本摘要方法，将文本积极句子样本输入解码器，获得文本积极特征，将文本消极句子样本输入解码器，获得文本消极特征；通过文字摘要门控机制模型，计算文本积极特征与文本消极特征的核心文本摘要概率分布，选择核心文本摘要概率分布最大的词汇作为文本摘要；将图像积极目标样本输入解码器，获得图像积极特征，将图像消极目标样本输入解码器，获得图像消极特征；通过图像摘要门控机制模型，计算图像积极特征与图像消极特征的核心图像摘要概率分布，选择核心图像摘要概率分布中概率最大的图片作为图片摘要。本发明以多种媒体形式呈现信息，丰富了摘要的表达方式，使得用户可以更全面地了解和理解原始内容。
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