一种基于跨模态隐式局部学习的问答推理方法及系统

    公开(公告)号:CN119026684A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202410832864.3

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本发明提供了一种基于跨模态隐式局部学习的问答推理方法及系统,涉及自然语言处理技术领域。方法包括:获取训练特征数据集,对训练特征数据集进行配对,得到若干样本,每对样本都由图像、图像对应的问题描述文本和问题对应的答案组成。提取图像的图像特征,对问题描述文本进行掩码得到掩码问题描述文本;使用Transformer编码器对掩码问题描述文本进行特征提取,得到掩码问题描述文本特征。构建跨模态融合模块,将图像特征与掩码问题描述文本特征作为跨模态融合模块的输入,由掩码预测模块预测被掩码替换的字符。计算预测被掩码替换的字符与真实字符的相似度,设计整体优化目标函数对掩码预测模块进行优化。本发明在图像问答、物体识别、行人检索领域均有良好的应用前景。

    基于群智感知的城市洪涝灾害风险评估方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN119538905A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202510097217.7

    申请日:2025-01-22

    Abstract: 本发明提出了一种基于群智感知的城市洪涝灾害风险评估方法、介质及设备,包括:收集社交平台上的洪涝灾害文本数据并进行预处理,构建洪涝灾害文本数据集;从洪涝灾害文本数据集中提取洪涝灾害常用词语,将洪涝灾害常用词语按照主题词来分类,并且基于共现网络构建灾情描述性词库;基于灾情描述性词库设计众包问卷并发布给目标用户群体,收集目标用户群体反馈的洪涝灾害反馈数据以及地理信息;将收集的洪涝灾害反馈数据根据地理信息进行空间展布;结合分别表征洪涝灾害灾情以及洪涝灾害影响区域的两类指标来进行风险评估。本发明实现了城市洪涝灾害的实时监测和精确评估,提高了洪涝灾害风险评估的准确性和实时性。

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