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公开(公告)号：CN113836298B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110894298.5
申请日：2021-08-05
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/25
摘要： 本发明提供一种基于视觉增强的文本分类方法和系统，涉及计算机视觉以及自然语言理解技术领域，本发明通过注意力机制实现了获取基于图像辅助信息的语义表示和基于文本语义的图像特征表示，充分考虑了图像信息包含的复杂内容以及图像信息和文本之间的相互影响关系，减少文本语义表达过程中的噪声信息的引入，最终实现了对文本语义的准确理解以及提高文本分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118504690A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410660045.5
申请日：2024-05-27
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种针对公平感知认知诊断任务的路径因果推理的答题预测方法，包括：1，建立包含敏感属性的认知诊断任务因果图，并用于构建深度神经网络模型；2，建立基于交叉熵损失的混合损失函数；3，在教育数据集上训练深度神经网络模型；4，利用训练好的网络模型对学生答题能力进行预测。本发明能够有效去除教育数据集中敏感属性所带来的偏差，从而实现更加公平的答题能力预测。
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公开(公告)号：CN116341515A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310205380.1
申请日：2023-03-06
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F40/211 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种面向对比学习的动态课程的句子表示方法，属于自然语言处理领域，其步骤包括：1.对输入的数据通过数据增强的方式构建正样本。2.将经过数据增强后的正样本句子与锚点句子进行相似度计算，作为正样本的难度。3.对增强后的句子的难度进行降序排列。4.计算当前模型的能力来确定训练样本。5.训练中保存并加载最优模型并重新对样本难度进行划分。6.通过对比学习拉近与锚点句子更相似的正样本从而获得更高质量的句子表示。本发明通过利用课程学习的思想来缓解因数据增强导致句子表示质量不一致从而影响对比学习中模型的性能，来对增强后的正样本进行难度排序，从而能生成更高质量的句子表示。
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公开(公告)号：CN112905894B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110312224.6
申请日：2021-03-24
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于增强图学习的协同过滤推荐方法，包括：1.构造用户对产品的二部图，包括：用户节点集、产品节点集、邻接矩阵；2.通过独热编码得到嵌入矩阵作为节点特征；3.根据当前节点特征计算相似矩阵，并做稀疏化；4.稀疏化的相似矩阵作为残差项和邻接矩阵相加，得到增强后的邻接矩阵；5.根据增强后的邻接矩阵构造图卷积层进行特征传播，得到节点表征；6.根据节点表征到预测层得到评分矩阵，从而实现产品推荐。本发明能够基于节点之间的相似度自适应的学习图结构信息，增强图鲁棒性和完整性，从而学习更精准的节点表征，进而提高推荐性能。
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公开(公告)号：CN113343113A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110755889.4
申请日：2021-07-05
申请人： 合肥工业大学 , 广州博观文语科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积网络进行知识蒸馏的冷启动实体推荐方法，包括：1.构造用户对产品的隐式反馈矩阵、用户属性矩阵、产品属性矩阵、用户学生模型的用户图邻接矩阵、产品学生模型的产品图邻接矩阵；2.通过独热编码和随机初始化的方式构造输入层；3.通过图卷积分别对教师模型、用户学生模型和产品学生模型进行特征传播；4.构造预测层进行用户对产品的评分预测；5.根据预测层的输出结果拟合真实标签更新特征矩阵和属性节点的嵌入表征矩阵；6.重复步骤3～5至新用户新产品推荐效果达到最优。本发明能够充分挖掘图的高阶信息以及用户、产品和属性节点之间的潜在关联，从而实现冷启动实体的精准推荐。
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公开(公告)号：CN112906398A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110051094.5
申请日：2021-01-14
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/211 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种句子语义匹配方法、系统、存储介质和电子设备，涉及句子语义匹配技术领域。本发明包括预处理待分析句子对，获取待分析句子对的向量表示；将所述向量表示输入预先训练的语义关系模型，获取待分析句子对语义匹配关系的概率；将所述概率作为待分析句子对语义关系的预测结果。基于对比学习的句子语义匹配方法，不仅通过分析输入句子的文本信息建模句子之间的语义关系；同时，通过对比属于同一标签和属于不同标签的句子对之间的关系(即关系的关系)，从而挖掘出句子对中与标签相关联的不变的特征，通过对这些特征的充分利用，实现了更为准确的句子语义表示以及句子语义关系的预测。
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公开(公告)号：CN118734268A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410805885.6
申请日：2024-06-21
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F21/16 , G06Q30/018
摘要： 本发明公开了一种基于文本语义注入水印的合同防伪方法，涉及信息处理领域，并包含：1获取待嵌入水印的合同文本，并基于甲方、乙方和签订日期构建水印标记；2构建用于确定词汇标记的水印模型；3基于词汇标记，利用词汇替换法将待嵌入的水印标记嵌入到合同文本；4提取合同文本中的水印标记，验证合同真伪。本发明基于文本语义标记词汇，并通过替换词汇向合同文本中注入水印标记，实现了向合同文本中添加不可见的水印标记，进而验证合同的真伪，防止合同伪造。
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公开(公告)号：CN112906398B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110051094.5
申请日：2021-01-14
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/22
摘要： 本发明提供一种句子语义匹配方法、系统、存储介质和电子设备，涉及句子语义匹配技术领域。本发明包括预处理待分析句子对，获取待分析句子对的向量表示；将所述向量表示输入预先训练的语义关系模型，获取待分析句子对语义匹配关系的概率；将所述概率作为待分析句子对语义关系的预测结果。基于对比学习的句子语义匹配方法，不仅通过分析输入句子的文本信息建模句子之间的语义关系；同时，通过对比属于同一标签和属于不同标签的句子对之间的关系(即关系的关系)，从而挖掘出句子对中与标签相关联的不变的特征，通过对这些特征的充分利用，实现了更为准确的句子语义表示以及句子语义关系的预测。
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公开(公告)号：CN114880583B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210511621.0
申请日：2022-05-11
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q30/0601 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于自监督学习的跨域社交产品推荐方法，包括：1.构造异构数据：用户对产品的评分矩阵、用户与用户之间的社交关系矩阵；2.通过异构图构造层对异构数据处理得到用户‑用户‑产品的异构图网络；3.通过独热编码层得到用户协同矩阵、产品协同矩阵；4.通过图卷积层进行特征传播；5.构造节点特征聚合层；6.构造节点预测层进行产品推荐；7.构建自监督学习层对节点局部特征和全局特征进行互信息最大化学习，直至在社交域上的社交冷启动用户产品推荐效果达到最优。本发明能够充分挖掘整个异构图的全局信息、减少模型对桥梁用户数量的依赖、学习更好的桥梁用户表征，以此提高在社交冷启动用户上的产品推荐性能。
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公开(公告)号：CN117474399A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311462970.9
申请日：2023-11-06
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/214 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种反事实公平性的认知诊断方法，包括：1.构造多源数据：学生‑习题交互记录、学生‑自致属性、敏感属性等数据；2.提出认知诊断中的公平性定义；3.在传统认知诊断中计算有偏的总体因果效应；4.在模型推断阶段，设计反事实的认知诊断模型，计算敏感属性到知识熟练度的虚假关联效应，同时将其从步骤3计算的有偏总体效应中减去，实现认知诊断的公平性。本发明基于反事实的去偏思想，通过捕获仅有敏感属性产生的虚假关联，再从有偏的总体效应中减去，能够有效缓解认知诊断中的公平性问题，同时保持模型的有用性。
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