公开(公告)号：CN110781393A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911013059.3

申请日：2019-10-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 李芳芳 ,  路毅恒 ,  毛星亮

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图模型和膨胀卷积神经网络的交通事件要素抽取算法，包括步骤一利用爬虫技术爬取微博数据；步骤二针对交通事件文本的特点，对爬取到的文本做特定的预处理；步骤三：融合深度学习中的doc2vec技术与传统机器学习中的tf-idf(term frequency-inverse document frequency)技术将文本向量化，然后通过文本相似性构建交通事件文本图模型；步骤四：利用标签传播算法，对未标记的文本进行标记；步骤五：利用膨胀卷积神经网络(Iterated Dilated Convolutions Neural Network，IDCNN)和条件随机场(Conditional Random Filed，CRF)实现交通事件要素的提取。本发明不仅可以利用少量的微博文本标签信息通过标签传播算法来识别交通事件文本，也能抽取交通事件文本中的时间要素、地点要素、车辆要素、后果要素，同时可以识别未收录的交通地点名称。

公开(公告)号：CN112597400A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202110245534.0

申请日：2021-03-04

Applicant: 中南大学

Inventor： 李芳芳 ,  张健 ,  路毅恒

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种人群的特定倾向性感知方法和系统，具体包括如下步骤S1：将输入法数据源作为目标人群数据来源；S2：根据输入法数据源和实际需求构建至少一个特征库，所述特征库具有至少一个特定倾向性特征的集合；S3:将目标人群的输入法数据源与特征库进行匹配，并根据匹配结果划分目标人群的特定倾向性，使目标人群经划分后具有至少一个特定倾向性。在本发明中，以输入法工具获取的相关数据为基础数据源，快速、精准地对具有某种特定倾向性的人群进行筛选和分类划分，有利于及时掌控相关人群信息，方便后续分析和管理。