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公开(公告)号：CN119293219B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411805809.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/334 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种网络社交动态的情感分类方法、系统、设备和存储介质，通过对社交动态的文本进行预处理，得到预处理后的数据集；根据数据集构建包含词节点和社交动态节点的语义图；根据社交动态的话题属性，以及发布社交动态的用户的用户间关系，提取社交动态之间的关联信息，并根据社交动态之间的关联信息建立社交动态节点之间的连接关系，得到包含语义关系和社交关系的社交动态多层图；将社交动态多层图输入至集成模型进行处理，得到社交动态的情感分类结果；其中，集成模型由基于双曲学习的图卷积神经网络和大规模预训练语言模型构成；提升了社交动态的情感分类的准确度。
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公开(公告)号：CN119962609A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510420849.2
申请日：2025-04-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种模型剪枝方法、设备及计算机可读存储介质，在初始模型训练过程中，动态评估所述初始模型的各层之间的连接强度和节点重要性，能够精准地识别对模型性能贡献较小的连接或节点。根据动态指标选择冗余的目标连接和目标节点进行剪枝，移除那些对模型性能贡献较小的连接或节点。最后，基于所述初始模型的模型性能，对剪枝后的初始模型进行微调，得到符合所述模型性能要求的目标模型，恢复模型可能因剪枝而损失的性能，从而实现提高剪枝的准确性，同时保持或提高模型的性能。
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公开(公告)号：CN119149674A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411641132.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 之江实验室
Inventor： 邹晓梅
IPC: G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种针对文本情感分类的多层次分析方法及装置，该方法包括：获取训练样本以及训练样本对应的真实标签；提取文本间的第一关联信息；对训练样本对应的发布者按照社区进行划分，得到社区划分结果；提取用户间的第三关联信息；根据第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数构建得到综合损失函数，并以最小化综合损失函数为目标，对多层次情感分类器进行训练，得到文本情感分类模型；通过文本情感分类模型对待识别文本进行情感分类，确定分类结果。通过本申请，解决了相关技术中针对社交网络中出现的文本的情感分类存在着识别准确度不够的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474390B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510060342.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/353 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种基于对齐策略的大模型文本分类方法和系统，该方法包括：基于待分类文本构建语言提示；基于预训练语言模型和语言提示，得到输出向量；根据输出向量，确定预训练语言模型所有候选词的概率分布矩阵；概率分布矩阵包括预测分类标签；基于预先构建的文本语义图和对齐增强后的概率分布矩阵进行标签传播，得到待分类文本的文本分类结果。通过本申请，基于待分类文本构建语言提示，将文本分类任务转换为自然语言提示中面向任务的文本补全问题，并且利用文本语义图进行标签传播，对预训练语言模型的预测文本分类结果进行对齐增强，能够在样本稀缺时提高模型分类的准确性。
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公开(公告)号：CN119293219A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411805809.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/334 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种网络社交动态的情感分类方法、系统、设备和存储介质，通过对社交动态的文本进行预处理，得到预处理后的数据集；根据数据集构建包含词节点和社交动态节点的语义图；根据社交动态的话题属性，以及发布社交动态的用户的用户间关系，提取社交动态之间的关联信息，并根据社交动态之间的关联信息建立社交动态节点之间的连接关系，得到包含语义关系和社交关系的社交动态多层图；将社交动态多层图输入至集成模型进行处理，得到社交动态的情感分类结果；其中，集成模型由基于双曲学习的图卷积神经网络和大规模预训练语言模型构成；提升了社交动态的情感分类的准确度。
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公开(公告)号：CN119179785A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411678117.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 之江实验室
Inventor： 邹晓梅
Abstract: 本申请涉及一种结合图正则化的文本情感分析方法及装置，该方法包括：获取训练样本以及训练样本的真实标签；提取训练样本之间的关联信息；基于关联信息构建交叉熵损失函数，用于度量训练样本的预测标签与真实标签之间的差距；在交叉熵损失函数的基础上，引入图正则化项，并以最小化两条相关联的训练样本对应的预测标签之间的差距为训练目标，训练得到文本情感分类模型；通过文本情感分类模型对待识别文本进行分析，确定分类结果。通过本申请，解决了相关技术中针对社交网络中出现的文本的情感分类存在着识别准确度不够的问题。
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公开(公告)号：CN119149674B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411641132.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 之江实验室
Inventor： 邹晓梅
IPC: G06F16/334 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种针对文本情感分类的多层次分析方法及装置，该方法包括：获取训练样本以及训练样本对应的真实标签；提取文本间的第一关联信息；对训练样本对应的发布者按照社区进行划分，得到社区划分结果；提取用户间的第三关联信息；根据第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数构建得到综合损失函数，并以最小化综合损失函数为目标，对多层次情感分类器进行训练，得到文本情感分类模型；通过文本情感分类模型对待识别文本进行情感分类，确定分类结果。通过本申请，解决了相关技术中针对社交网络中出现的文本的情感分类存在着识别准确度不够的问题。
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公开(公告)号：CN119474390A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510060342.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/353 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种基于对齐策略的大模型文本分类方法和系统，该方法包括：基于待分类文本构建语言提示；基于预训练语言模型和语言提示，得到输出向量；根据输出向量，确定预训练语言模型所有候选词的概率分布矩阵；概率分布矩阵包括预测分类标签；基于预先构建的文本语义图和对齐增强后的概率分布矩阵进行标签传播，得到待分类文本的文本分类结果。通过本申请，基于待分类文本构建语言提示，将文本分类任务转换为自然语言提示中面向任务的文本补全问题，并且利用文本语义图进行标签传播，对预训练语言模型的预测文本分类结果进行对齐增强，能够在样本稀缺时提高模型分类的准确性。
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