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公开(公告)号：CN113836311B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110922887.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种解耦的试题表征及应用方法，包括问题定义与形式化、收集数据并对数据进行预处理、建立模型；其中，数据预处理包括试题过滤、知识概念过滤和抽样；建立模型包括编码模块、评价模块和迁移模块，编码模块负责根据试题的文本生成试题的概念表征向量和个性表征向量；评价模块负责在预训练表征模型时评价试题表征的质量并训练优化模型参数；迁移模块将预训练的试题表征向量应用于具体的下游任务，将个性表征向量中的知识迁移到下游任务模型以提高任务模型的效果。该方法能够为试题检索、试题难度估计、个性化试题推荐等智慧教育领域的实践提供技术支持，效果好、效益高，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN113971992B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111245984.6
申请日：2021-10-26
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0895 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种针对分子属性预测图网络的自监督预训练方法与系统，利用化学领域的知识划分分子中的官能团并构建相应的官能团树，然后基于官能团树设计官能团生成的自监督任务，使得图网络学习到官能团的结构和语义信息，得到更好的分子表示；并且，结合原子层级的遮掩预测任务进行多任务学习，相比于现有技术而言，极大地提高了下游分子属性预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110442802B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910721441.3
申请日：2019-08-06
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种社交用户的多行为偏好预测方法，包括：通过社交网络中用户关系初始化各个用户在所有行为上的综合偏好；利用二值掩码层对各个用户在所有行为上的综合偏好进行分离，得到初始的各个用户在每一行为上的偏好；利用多层图卷积网络中的信息发送和接受操作，迭代地聚合社交网络中当前用户的相邻用户的多面偏好的相似信息来更新当前用户在所有行为上的综合偏好，从而利用最终得到的各个用户在所有行为上的综合偏好分离出相应的各个用户在每一行为上的偏好；利用贝叶斯个性化排序准则，来联合学习社交网络中各个用户的多个行为偏好相似性，从而预测各个用户在每一行为上的偏好。该方法可以准确、快捷的得到每个用户不同行为的偏好。
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公开(公告)号：CN115186197A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210996583.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端双曲空间的用户推荐方法，包括：获取欧几里得空间中的项目表征和目标用户的用户表征，并构建用户推荐模型，利用用户推荐模型执行以下操作：将用户表征和项目表征分别映射到双曲空间中，得到用户双曲表征和项目双曲表征；利用纯双曲空间图卷积神经网络在双曲空间上处理用户双曲表征，得到用户社交信息和新的用户双曲表征；将新的用户双曲表征在双曲空间上分解为多个双曲分向量，并根据多个双曲分向量，得到用户偏好信息；根据用户偏好信息，利用注意力机制在双曲空间上处理新的用户双曲表征和项目双曲表征，得到新的用户‑项目交互信息；根据用户社交信息和新的用户‑项目交互信息，向目标用户进行项目推荐。
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公开(公告)号：CN110765240A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911054052.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种多相关句子对的语义匹配评估方法，包括：在数据集中，通过联合一个句子和与该句子匹配的相关句子的语义信息来构建基于自注意力机制的神经网络语义匹配模型，在训练过程中，该句子结合与该句子相匹配的语义信息，形成成对的训练过程，对基于自注意力机制的神经网络语义匹配模型进行训练；对于一个新的句子对，输入至已经训练好的基于自注意力机制的神经网络语义匹配模型中，从而得到句子对的语义匹配标签，实现对一个句子对的语义匹配评估。上述方案可以充分利用多个句子对之间的相互关系信息来解决句子之间的语义匹配问题，并具有较高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112613323B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202011517409.2
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种语法依赖增强的数学应用题语义识别与推理方法及系统，通过树结构提取题目文本中的信息，融合题目文本局部和全局的语义，能够准确识别数学应用题的细节，有效地描述题目语义与细节，提升智能教育的实际应用中的效果。此外，编码器产生的语义向量可以给众多教育平台提供更好的试题表征、试题自动标注与个性化试题推荐等智慧教育领域的实践提供一定的技术支持，还可带来一定的潜在经济效益。
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公开(公告)号：CN115391534A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211032385.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种文本情感原因识别方法、系统、设备及存储介质，针对情感因果文本蕴含的因果叙述信息，运用深度神经网络的语义建模技术，并融合注意力机制，建模文档的因果叙述信息并学习因果叙述下的原因和结果之间的因果关联，从而准确认知情感因果文本的情感因果语义，识别文本的情感原因，弥补了现有的文本原因识别研究中没有考虑文本的因果叙述信息的不足。
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公开(公告)号：CN114416947A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210047822.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06Q30/02 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种关系感知相似问题识别评估方法、系统、设备及存储介质，相关方案使用基于关系感知神经网络相似问题识别模型来进行问题对的相似问题识别，相比于传统模型，使用了多个语义匹配的语义关系相关信息。对于预测的结果，在多个评价指标上有一定的提高。
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公开(公告)号：CN112613323A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011517409.2
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种语法依赖增强的数学应用题语义识别与推理方法及系统，通过树结构提取题目文本中的信息，融合题目文本局部和全局的语义，能够准确识别数学应用题的细节，有效地描述题目语义与细节，提升智能教育的实际应用中的效果。此外，编码器产生的语义向量可以给众多教育平台提供更好的试题表征、试题自动标注与个性化试题推荐等智慧教育领域的实践提供一定的技术支持，还可带来一定的潜在经济效益。
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公开(公告)号：CN105790730A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610244843.5
申请日：2016-04-18
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: H03J7/02
CPC classification number: H03J7/02
Abstract: 本发明提供一种自动频率控制装置，包括频率设置模块和频率校正模块，频率设置模块用于设置第一波源信号的频率，频率校正模块用于将频率校正至腔谐振频率，由此将频率设置和频率校正功能分开，在这种功能分开情况下，频率设置模块和频率校正模块可以自由选择灵敏度，又因为频率校正模块的灵敏度较高时会使得信号生成模块中生成的信号幅度较小，导致自动频率控制装置输出的第一波源信号的信噪比降低，为此在本发明中频率校正模块可以选取灵敏度较低的器件使得信号生成模块中生成的信号幅度提高，进而提高自动频率控制装置输出的第一波源信号的信噪比，当输出的第一波源信号的信噪比提高，其对应的电子顺磁共振谱仪的信噪比和灵敏度也得到提高。
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