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公开(公告)号：CN118504551B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410576750.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/221 , G06F16/33 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种新闻人物的言论抽取方法、设备及介质，属于言论信息抽取技术领域，用于解决现有的新闻人物言论提取较为困难，缺乏结构化提取能力，且言论识别不准确，论元抽取的泛化能力较差，不利于对人物言论的舆情分析技术问题。方法包括：对采集的新闻文本数据进行内容分句处理，得到新闻分句数据；对新闻分句数据进行联合层级的标注与拆分处理，得到若干论元信息三元组数据；将言论抽取模板与论元信息三元组数据进行拼接，生成言论抽取训练样本；根据若干论元信息三元组数据的识别类型，建立人物言论抽取模型；通过训练更新后的人物言论抽取模型，对待抽取新闻文本进行言论事件的抽取，得到待抽取新闻文本的结果三元组数据。
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公开(公告)号：CN116561325A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310826886.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种多语言融媒体文本情感分析方法，属于数据处理技术领域，具体包括：将所述源域语言矢量向量作为输入得到源语言编码器的输出，并通过语言鉴别器确定所述目标语言编码器的输出和源语言编码器的输出的差异，采用学习模块和双线性模块对所述目标语言编码器的参数进行校正，直到所述差异满足要求后，得到训练完成后的目标语言编码器；对所述源域语言数据和翻译完成后的目标语言数据进行数据增强处理作为综合编码器的输入，采用训练完成的目标语言编码器和源语言编码器构建综合编码器，得到所述目标语言数据的情感分类结果，从而更好的实现了多语言融媒体文本的情感分析工作。
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公开(公告)号：CN107220281B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710257754.9
申请日：2017-04-19
Abstract: 本发明提供了一种音乐分类方法及装置。该方法包括：根据训练集的音乐数据的声学特征和流派标签训练通用流派分类器，并根据训练集的音乐数据的声学特征和情感标签训练通用情感分类器；选取训练集中的不同情感的音乐数据，训练针对不同情感的流派分类器，并选取训练集中不同流派的音乐数据，训练针对不同流派的情感分类器；根据所述通用流派分类器、各个不同流派的情感分类器、通用情感分类器、各个不同情感的流派分类器获取流派情感预测表；根据所述流派情感预测表获取所述待分类音乐的流派标签和情感标签。本发明实施例在进行分类的过程中，充分考虑流派与情感类别的相互关系，根据流派情感预测表对待分类音乐进行综合评估，提高了音乐分类的准确性。
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公开(公告)号：CN103678635B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310705668.1
申请日：2013-12-19
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于标签有向图的网络音乐聚合推荐方法属于网络音乐聚合领域。能够解决现有传统标签分类推荐中无法反映用户分类偏好顺序的问题。本发明充分考虑了用户、标签、音乐与认知序所构成的四元关系，利用这种关系网络进一步提高音乐推荐的精度与网络用户满意度。此技术将网络音乐特征与用户兴趣特征用有向图描述，将音乐特征有向图集合分成若干有向图类，使得每个簇中的有向图之间最大程度的同构，而不同簇中的有向图之间最大程度的相异（代表有向图之间差异）。进行相似度匹配时，不需要在整个音乐有向图集上查询，只要在与目标用户兴趣有向图相似度最高的若干有向图聚类中就能查询到目标的大部分适用有向图。进而，能够达到快速、准确地为音乐网站用户进行音乐推荐的目的。
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公开(公告)号：CN105575393A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510859812.6
申请日：2015-12-02
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G10L17/00
CPC classification number: G10L17/00
Abstract: 一种基于人声音色的个性化点唱推荐方法，它涉及网络平台演唱推荐方法。它解决了协同过滤方法在这里并不适用，不能直接使用说话人识别的相关方法，对推荐结果影响大的问题。本发明的方法一、采用伴奏人声分离；二、从人声数据中提取能代表用户音色特征的声学特征量MFCC和LPCC；三、根据步骤二中提取的声学特征量推荐个性化点唱曲目；四、可扩展性分析。本发明的方法在网络演唱系统中提升用户体验，有着很好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105119961A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510412128.3
申请日：2015-07-14
Applicant: 中国传媒大学
CPC classification number: H04L67/02 , G06F17/30861
Abstract: 本发明提供一种基于本体的语义Web服务自动组合方法，方法包括：获取一Web请求服务；从Web服务列表中查找到出口语义与Web请求服务的出口语义匹配的所有Web服务WS；使用“从右向左”匹配组合算法，从Web服务列表中查找出口语义与Web服务WS的入口语义匹配的所有Web服务WS’，并将Web服务WS’和Web服务WS的组合作为新的Web服务WS，直到Web请求服务的所有入口语义与Web服务WS匹配。本发明解决了现有技术中Web服务组合受实际应用场景限制，组合质量低下的问题。
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公开(公告)号：CN103514263A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310365383.8
申请日：2013-08-21
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种采用双key值的高维索引结构构建方法和检索方法。在本发明中，提出了一种采用双key值的高维到一维转换索引结构DKB-tree，它在高维空间中选取两个参考点将高维空间中的各高维向量映射为双一维key值，统一选取采用相同参考点得到的某一key值作为主key，另一key值作为辅key，每个主key都绑定一个指向其对应辅key的指针，每个辅key都绑定一个指向其对应高维向量的指针。进行检索时，通过主key实现第一层过滤，通过辅key实现再一次过滤。本发明提出的DKB-tree通过简单的双key值大小比较，大大地减少了相似度匹配的运算量，加快检索速度。
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公开(公告)号：CN101599995A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910088907.7
申请日：2009-07-13
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 面向高并发检索系统的目录分发方法及网络架构属于计算机网络领域。本发明根据用户视频检索的行为特点，提出了一种将基于服务器的集中式检索与基于目录分发的分布式检索相结合的检索方法，充分利用各用户节点的服务能力，在用户节点资源空闲时完成目录文件一致性更新，确保用户在检索时得到与检索服务器一致的数据。用户检索时，首先通过读取本地目录文件寻找所需要的检索结果，仅当目录文件不能满足用户需求时采用基于检索服务器的集中式检索，既保证了检索响应时间，改善用户体验，又保证检索结果的准确性与完整性。面对高负荷高并发的检索访问压力，本发明可显著减轻检索中心服务器压力，减少硬件投入，降低系统成本，具有很强的扩展性。
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公开(公告)号：CN118504556A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410576751.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/242 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/258 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种针对新闻的人物言论观点挖掘方法、设备及介质，涉及电数字数据处理技术领域。方法包括：从新闻语料中抽取符合触发词的人物言论；生成人物言论对应的标签，并构建用于连接人物言论及其对应的标签词的提示模板；根据提示模板构建训练样本，训练得到中心观点识别模型，并通过中心观点识别模型，判断人物言论是否属于中心观点；对人物言论进行聚类，得到由若干言论类别组成的聚类结果，并对聚类结果进行分词，得到分词后的人物言论分词列表；从人物言论分词列表中，选取指定的人物言论分词作为言论类别对应的主题事件；根据主题事件和人物言论，生成人物言论对应的知识图谱，以通过知识图谱，实现对人物言论的观点挖掘。
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公开(公告)号：CN111797800B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010671784.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 本发明提供一种基于内容挖掘的视频分类方法，包括：S1、将待分类视频进行剪辑、按帧截图操作，生成截图集；S2、根据目标检测模型生成实体、实体类型、实体数量、实体位置、相关实体位置信息；S3、根据目标追踪模型，获取截图集中长期存在的人物个数及人物运动轨迹；S4、将基础信息转换为序列化特征向量；S5、将序列化特征向量作为输入数据，通过分类规则集进行视频分类。通过本发明，通过多层特征金字塔的特征融合，使得检测实体的精度更高，检测实体的种类更全面，同时利用概念序列化和改进的Apriori挖掘算法，优化了视频分类规则，使得分类精度更优，效率更高。
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