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公开(公告)号：CN117312487A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311277971.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/174 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种采用多头注意力进行多级特征融合抽取的方法，涉及信息抽取领域，包括：获取句子中每个单词的上下文表示并进行识别；利用识别结果计算每对单词的评分向量；计算标签概率；对二维表格进行填充并训练；解码出谓词并过滤掉其他成分；使用多级特征融合器串联特征并将其作为迭代抽取的输入；使用迭代抽取建模每次抽取之间固有的依赖关系，即利用多头注意力模块进行参数提取、标签分类和标签嵌入，获取每个单词在此次抽取的上下文嵌入，通过多级特征融合器将其与其它特征进行串联并作为下一次迭代抽取的输入，重复抽取直至抽取完所有谓词。本发明降低了抽取结果的冗余度，提高了抽取结果的覆盖度和实用性，有助于抽取结果在下游任务中的应用。
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公开(公告)号：CN118677624A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410901960.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本申请涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于顺序多环签名的安全医疗数据共享方法，包括：数据监控中心对来自患者的签名进行验证，签名不合法则驳回；指定验签的医护人员接受来自监控中心的合法签名和签名患者公钥后对电子健康医疗签名，并初始化签名链表，按照链表顺序将生成的签名交付给下一个医护人员，以对签名再次签名，并交付给下一个成员，最后生成总的签名并交付给数据监控中心；数据监控中心对签名进行验证，签名不合法则驳回；第三方机构要求对来自医护人员的不合法签名进行签名者身份的追踪，输出非法签名的签名者子集，有效解决医疗数据共享系统中的身份信息泄露，数据篡改，缺少监管机制等问题。
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公开(公告)号：CN112328737A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910647316.2
申请日：2019-07-17
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/232 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种拼写数据的生成方法，包括以下步骤：基于输入法构建拼音语料库、语音语料库以及手写语料库；通过输入法输入不同形式的错误句子或词组；通过拼音语料库、语音语料库以及手写语料库对不同形式的错误句子或词组进行匹配检索；当检索出对应的错误时，通过拼音语料库、语音语料库以及手写语料库替换为正确的句子或词组。本发明用于中文拼写检查的标记语料库的获取变得更加简单可行，克服了以往通过人工收集费事费力且难以大量获取的弊端，使用不同的方法为不同的输入法构建对应的标记语料库，可以获得更加接近真实情况的语料数据。
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公开(公告)号：CN118939878A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411010632.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F18/22 , G06N5/02 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供师生智能匹配方法及系统，其中，方法包括：步骤1：导入目标用户信息；步骤2：根据目标用户信息，确定匹配请求方；步骤3：基于知识图谱查看信息，根据匹配请求方的匹配偏好，获取匹配者推荐列表；步骤4：匹配请求方查看匹配者推荐列表后确定意向匹配者；步骤5：向意向匹配者发送匹配请求信息，当意向匹配者接受匹配请求后，建立意向匹配者和匹配请求方的匹配关系。本发明的师生智能匹配方法及系统，根据目标用户信息确定登录匹配页面的匹配请求方。基于知识图谱查看信息，根据匹配偏好，获取匹配者推荐列表，获取匹配请求方查看列表后选择的意向匹配者，并发送匹配请求信息，提高了师生的匹配效率。
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公开(公告)号：CN117435737B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311494405.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应参数更新的终身情感分类方法，所属技术领域为参数更新，包括：获取通用情感分类数据集，对所述通用情感分类数据集进行随机抽取，获得情感分类数据集；基于BERT模型构建情感分类器，通过所述情感分类数据集对所述情感分类器依次进行训练，并对训练后的分类器进行迭代网络剪枝和自适应参数更新，获得终身情感分类器；通过所述终身情感分类器对情感进行分类。为了保证模型的稳定性和可塑性，本发明使用两阶段的模型参数更新策略，在终身学习的背景下充分利用了已学习过的知识帮助新任务的学习，并防止知识遗忘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117435737A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311494405.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应参数更新的终身情感分类方法，所属技术领域为参数更新，包括：获取通用情感分类数据集，对所述通用情感分类数据集进行随机抽取，获得情感分类数据集；基于BERT模型构建情感分类器，通过所述情感分类数据集对所述情感分类器依次进行训练，并对训练后的分类器进行迭代网络剪枝和自适应参数更新，获得终身情感分类器；通过所述终身情感分类器对情感进行分类。为了保证模型的稳定性和可塑性，本发明使用两阶段的模型参数更新策略，在终身学习的背景下充分利用了已学习过的知识帮助新任务的学习，并防止知识遗忘。
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公开(公告)号：CN118939878B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411010632.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F18/22 , G06N5/02 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供师生智能匹配方法及系统，其中，方法包括：步骤1：导入目标用户信息；步骤2：根据目标用户信息，确定匹配请求方；步骤3：基于知识图谱查看信息，根据匹配请求方的匹配偏好，获取匹配者推荐列表；步骤4：匹配请求方查看匹配者推荐列表后确定意向匹配者；步骤5：向意向匹配者发送匹配请求信息，当意向匹配者接受匹配请求后，建立意向匹配者和匹配请求方的匹配关系。本发明的师生智能匹配方法及系统，根据目标用户信息确定登录匹配页面的匹配请求方。基于知识图谱查看信息，根据匹配偏好，获取匹配者推荐列表，获取匹配请求方查看列表后选择的意向匹配者，并发送匹配请求信息，提高了师生的匹配效率。
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公开(公告)号：CN117635143A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311756973.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于节点信誉评估的区块链多层DPoS共识方法，基于活跃性、安全性、经济性和稳定性指标评估各节点的综合信誉值，计算各节点投票票据，确定各节点的投票权重；利用多层委托投票机制，将各节点划分至不同的投票层，计算各投票层节点的投票票据，由投票选举出的委员会层节点进行共识过程；根据信誉值和沙普利值对各节点行为进行奖励和惩罚；其中，对于诚实节点，通过沙普利值计算诚实节点的收益；对于恶意节点，扣除恶意节点的押金和信誉值。上述方法能够解决DPoS共识机制系统过于中心化，委托权集中，节点投票积极性不高的问题，能够有效增强系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116739854A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310782453.3
申请日：2023-06-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q50/20 , G06F16/901 , G06F16/9032 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供导师和研究生双选及信息管理系统，包括双选管理架构构建模块，用于构建手机移动端和电脑端结合操作的双选管理架构；双选信息管理模块，用于管理用户信息和双选操作信息；双选信息导调模块，用于进行双选信息导入和双选信息调出操作；双选操作执行模块，用于学生和导师执行双选操作。本发明可实现导师与学生的基本信息透明化与便捷化，通过在手机移动端建立操作程序，不再局限于计算机操作，并可实时刷新反馈导师和学生双方可选择的对象，在双选结束时，将双选的信息导入到用户信息表中，提高了双选操作的效率和智能化水平。
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公开(公告)号：CN112329446B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910646536.3
申请日：2019-07-17
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F40/232
Abstract: 本发明公开了一种中文拼写的检查方法，包括以下步骤：建立中文拼写检查模型；将中文拼写错误检查设置为序列标注任务；添加动态词语和拼音对模型进行训练；向训练后的模型中分别输入字符、词语和拼音；通过序列标注任务对模型中输入的字符、词语和拼音进行匹配。本发明能够有效融合字、词、拼音三者特征，能够不用分词且实现端到端的查错解决方案，避免繁琐的流程，并且融合字、词、拼音三种特征，无需进行分词，比传统查错方法更具有普遍性，更具有领域适应性。
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