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公开(公告)号：CN112328774B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011355592.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法，包括：每轮对话结束时，利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理，该处理包括：基于问答文本生成问答向量；计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度；基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布；根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量；根据所述属性分布更新全局属性分布向量；若满足人机对话结束条件，则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出；否则，基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量，利用自然语言对话模板，确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率，且易于实现。
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公开(公告)号：CN108600013B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810388188.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例提供一种动态网络的重叠社区发现方法及装置，包括：获取待检测动态网络的初始重叠社区集合；确定变化后的待检测动态网络中的变化后的节点集合、以及变化后的节点集合中的节点之间的有向边；确定变化节点集合；根据随机游走算法，记录变化节点与初始重叠社区集合中每个初始重叠社区的相遇次数；计算最大相遇次数与最小相遇次数的平均值；确定相遇次数大于平均值时对应的初始重叠社区，并将变化节点划分到对应的初始重叠社区中，得到变化后的待检测动态网络的重叠社区集合。本发明实施例通过确定变化节点所属的重叠社区，将变化节点划分到所属的重叠社区中，从而发现变化后的动态网络的重叠社区集合。
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公开(公告)号：CN104216983B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201410441434.5
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京邮电大学 , 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于采集搜索引擎数据的隐私信息评级方法，包括以下步骤：第一步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的普遍性分值U，第二步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的敏感性分值S，第三步根据U×S计算结果确定隐私信息的安全等级。本发明提供的评级方法使用的数据从搜索引擎采集，数据来源于使用搜索引擎的庞大的用户群，因此评级结果不依赖于个人的经验或意见，评级结果具有公正性；同时本发明提供的隐私信息评级方法不针对特定的隐私内容，既可以评定全体隐私信息，也可用于评定应用系统中有限数量的隐私信息。
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公开(公告)号：CN104866596A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510290451.8
申请日：2015-05-29
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30781 , G06K9/6267
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于自动编码器的视频分类方法及装置。该方法中，获得具有三种模态数据的目标视频的每一种模态数据的低级表示内容；将每一种模态数据的低级表示内容分别输入至堆叠的自动编码器组处理，获得每一种模态数据的高级表示内容；将每两种模态数据的高级表示内容的组合结果分别输入至双模态融合器处理，获得相应两种模态数据的双模态公共表示内容；将双模态公共表示内容的组合结果输入至三模态融合器处理，获得三模态公共表示内容；将三模态公共表示内容输入至有监督分类模型处理，以获得各个视频类别的类别标签，并确定目标视频所对应的视频类别。可见，通过本方案可以结合目标视频的三种模态数据对目标视频进行分类。
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公开(公告)号：CN104462489A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410800393.4
申请日：2014-12-18
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30675 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深层模型的跨模态检索方法，该方法包括：利用特征提取方法分别获得目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量；目标检索模态的低级表达向量分别与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量，通过堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr-RBMs深层模型获得目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量；利用目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量计算目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的距离；将检索库中与目标检索模态距离最近的至少一个被检索模态确定为与目标检索模态匹配的对象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103902690A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410119194.7
申请日：2014-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30663
Abstract: 本发明公开了一种提高社交网络用户产生内容信息影响力准确性的方法，所述用户产生内容UGC包括M个关键词，共有N个用户参与所述UGC，该方法包括：建立社交网络UGC成员参与机制，根据所述UGC的用户粉丝关系构建粉丝网络无权有向图并进行社群划分；根据所述UGC的用户回复关系构建兴趣网络有权无向图并进行社群划分；根据所述成员参与机制各影响因素间的相关程度计算用户X的社交影响力UX；根据计算用户X发布关键词K的社交影响力，m为关键词K在用户X上的传播次数，如果m＝0，则SKX＝0；根据公式计算关键词K在所述UGC中的综合社交影响力；计算所述M个关键词在所述UGC中的综合社交影响力之和，得到所述UGC的信息影响力INF。
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公开(公告)号：CN103150350A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310052203.0
申请日：2013-02-18
Applicant: 北京邮电大学 , 北京市科学技术情报研究所
Abstract: 本发明提供了一种构建关系网络的方法和装置，技术方案为：对所有样本文本进行分析，统计任意两个区域名称共同出现的样本文本数、该两个区域均未出现的样本文本数、以及该两个区域名称中仅一个区域名称出现的样本文本数，根据统计结果确定该两个区域之间的紧密程度和主从程度；从所有样本文本中提取包含所述任意两个区域名称的完整语句，对提取的每个完整语句进行句法分析，根据句法分析结果以及预设情感词典统计该两个区域之间的友好程度；根据所述任意两个区域之间的紧密程度、友好程度和主从程度确定该两个区域之间的关系。本发明能够提高国际关系计算的准确性。
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公开(公告)号：CN113837654B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111195681.8
申请日：2021-10-14
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 杨楠 , 李蕾 , 黄宇鹏 , 卫泽晨 , 李昕航 , 肖孟豪 , 张风彬 , 王哲 , 俞灵 , 齐晓琳 , 韩昳 , 邱成建 , 刘幸蔚 , 宋旭日 , 张琳 , 罗雅迪 , 李章文 , 於益军 , 李劲松
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/46
Abstract: 本发明是一种面向多目标的智能电网分层调度方法，涉及电网控制及人工智能技术。本发明方法包括：构建多目标电网运行评估模型，对电网运行状态从安全、经济和环保性三方面评估；建立双层调度结构，下层决策层对调度策略在局部进行优化，上层优化层对调度策略在全局进行优化；决策层对电网中每个机组建立一个智能体，智能体输出为机组的有功功率输出调整值；优化层包含三个多层感知器，分别用于评估电网的安全、经济和环保性；双层调度结构优化调度策略后，还使用拓扑分析法调整优化动作，避免在电网调度中出现孤岛。本发明实现在安全、经济、环保三个维度对电网运行状态进行量化评估，获取的调度策略更加有效，且适用于大规模电网的实时调度。
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公开(公告)号：CN116843013A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310805513.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/0464 , G06F18/24 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种无监督对比学习的多模态数据增强和编码方法，涉及数据增强方法的设计与应用。本发明方法包括：通过差异化数据增强方法对输入的多模态时间序列进行数据增强，构建正负样本对；将原始样本与增强样本分别通过编码器编码，获得样本特征；利用时间与上下文对比模块进行时间交叉预测和上下文对比学习，引入原始样本，最小化数据增强偏差，优化样本特征；利用优化的样本特征输入分类模型进行分类或预测。本发明在对比学习框架中的数据增强过程引入数据增强偏差问题，令数据编码模块感知了数据增强带来的偏差影响，减少了数据增强偏差对下游任务的影响，并提升了数据编码能力。
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公开(公告)号：CN112860862B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110133448.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种人机对话中智能体对话语句的生成方法和装置，其中方法包括：利用预先训练的自然语言理解模型，从当前人机对话的对话历史数据中，提取预设知识库中的属性值和场景类别；其中，所述知识库由知识三元组构成；基于所述属性值和所述场景类别，从所述知识库中筛选出相关的知识三元组，得到候选知识子集；基于所述对话历史数据和所述候选知识子集，利用预先训练的对话生成模型，为智能体生成当前的响应语句并输出。采用本发明，可以支持多任务场景的人机对话。
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