-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107909038A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711136951.1
申请日：2017-11-16
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/00718 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明实施例提供了一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，方法包括；根据训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，分别对空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型进行训练；利用训练好的空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型对训练集中的视频所包含人物的社交关系进行分类，得到第二预测的分类结果和与第二预测的分类结果对应的分类概率；根据分类概率和训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，训练逻辑回归模型。应用本发明实施例可以对视频中包含的待分类人物的进行社交关系分类。
-
公开(公告)号：CN119312928A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411426100.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统，其方法包括：S1、构建关联模型样本数据库；构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量；S2、先进行社交文本数据拼接处理，经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量；S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量；S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码，目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练，显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。
-
公开(公告)号：CN107909038B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201711136951.1
申请日：2017-11-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，方法包括；根据训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，分别对空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型进行训练；利用训练好的空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型对训练集中的视频所包含人物的社交关系进行分类，得到第二预测的分类结果和与第二预测的分类结果对应的分类概率；根据分类概率和训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，训练逻辑回归模型。应用本发明实施例可以对视频中包含的待分类人物的进行社交关系分类。
-
公开(公告)号：CN119312928B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411426100.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统，其方法包括：S1、构建关联模型样本数据库；构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量；S2、先进行社交文本数据拼接处理，经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量；S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量；S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码，目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练，显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。
-
公开(公告)号：CN119204182A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411259298.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国民航科学技术研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/0895 , G06N5/04 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种民航服务领域知识图谱构建方法、系统及存储介质，其方法包括：S1、BERT‑BiLSTM‑CRF算法模型进行实体抽取处理并得到相互关联的实体向量序列、特征向量序列、标注序列；S2、卷积神经网络模型抽取句子向量以及所包含的实体向量并采用n个过滤器识别抽取得到实体‑关系‑实体的三元组数据库；S3、通过条件随机场实体节点整合模型整合标注信息对应存储于实体并作为实体的属性值；S4、利用三元组数据库及整合后实体的属性值进行链接融合构建得到民航知识图谱。本发明能够基于民航知识文本数据库获得全面、准确实体间关系的民航知识图谱，可以满足乘客知识问答、查询外，还可以作为培训和教育资源，提升了整体服务水平。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.084 seconds)
