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公开(公告)号：CN110222173B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910410544.8
申请日：2019-05-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的短文本情感分类方法及装置，分别提出了基于热重启与余弦退火的训练批量周期变化策略和一种改进的激活函数SReLU，基于改进的激活函数提出了文本卷积神经网络，通过动态调整每次参与模型训练的数据样本的批量大小，加速模型收敛，提高模型的分类精度，并改善模型多样性，最终提高基于深度学习的短文本分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109977235A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910270159.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种触发词的确定方法，包括：识别目标文本句中的目标实体对，其中，所述目标实体对包含第一实体和第二实体；若所述第一实体和所述第二实体间的距离大于等于预设的阈值或若所述第一实体和所述第二实体间的距离小于预设的阈值且所述第一实体和所述第二实体之间不包含介词，构建所述目标文本句的依存关系结构图；确定所述依存关系结构图中对应节点的关联规则；依据对应的关联规则，计算每一个节点相对所述目标实体对的目标综合重要性分数；依据所述目标综合重要性分数，确定所述目标文本句中的触发词。上述的方法，在触发词的确定过程中，不需要依赖词典，不受应用领域的限制，可移植性强。
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公开(公告)号：CN110377753B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201910586364.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法及装置，该方法包括：对待处理的句子进行句法依存分析，获取句子中的关系触发词；所述关系触发词为用来说明实体对构成的实体关系所表达意义的词语；将关系触发词与给定的实体对通过Word2Vec模型转换成词向量；将所述词向量输入GRU分类模型进行关系抽取。该方法步骤简单、降低了分类模型的复杂度，可有效减少对计算资源的消耗，提高了训练效率，保证了该方法的关系抽取准确率。
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公开(公告)号：CN110377753A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910586364.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法及装置，该方法包括：对待处理的句子进行句法依存分析，获取句子中的关系触发词；所述关系触发词为用来说明实体对构成的实体关系所表达意义的词语；将关系触发词与给定的实体对通过Word2Vec模型转换成词向量；将所述词向量输入GRU分类模型进行关系抽取。该方法步骤简单、降低了分类模型的复杂度，可有效减少对计算资源的消耗，提高了训练效率，保证了该方法的关系抽取准确率。
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公开(公告)号：CN109977235B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910270159.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种触发词的确定方法，包括：识别目标文本句中的目标实体对，其中，所述目标实体对包含第一实体和第二实体；若所述第一实体和所述第二实体间的距离大于等于预设的阈值或若所述第一实体和所述第二实体间的距离小于预设的阈值且所述第一实体和所述第二实体之间不包含介词，构建所述目标文本句的依存关系结构图；确定所述依存关系结构图中对应节点的关联规则；依据对应的关联规则，计算每一个节点相对所述目标实体对的目标综合重要性分数；依据所述目标综合重要性分数，确定所述目标文本句中的触发词。上述的方法，在触发词的确定过程中，不需要依赖词典，不受应用领域的限制，可移植性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109388665B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811155138.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明提供了一种作者关系在线挖掘方法及系统，该作者关系在线挖掘方法根据爬行队列中的URL获取目标页面并将所述目标页面解析为文档对象模型；根据内容分割策略将所述文档对象模型划分为多个内容块；分别从每个所述内容块中提取作者信息，并在完成爬取操作后根据提取到的作者信息，对内容块进行增量层次化聚类，得到聚簇；对各个所述聚簇中的作者信息进行关联规则挖掘，实现了在线从网页中挖掘作者之间关系的目的。
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公开(公告)号：CN110298043A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910594487.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种车辆命名实体识别方法，包括：获得目标文本；对目标文本进行处理，得到多个目标对象；分别确定多个目标对象的向量；将多个目标对象的向量输入预先完成训练的车辆命名实体识别模型，得到识别结果，其中识别结果指示目标文本中的车辆命名实体以及车辆命名实体的类别。基于本申请公开的方法，能够对汽车领域的命名实体进行高效、准确的识别。
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公开(公告)号：CN110222173A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910410544.8
申请日：2019-05-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的短文本情感分类方法及装置，分别提出了基于热重启与余弦退火的训练批量周期变化策略和一种改进的激活函数SReLU，基于改进的激活函数提出了文本卷积神经网络，通过动态调整每次参与模型训练的数据样本的批量大小，加速模型收敛，提高模型的分类精度，并改善模型多样性，最终提高基于深度学习的短文本分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN1240331C
公开(公告)日：2006-02-08
申请号：CN200410010658.7
申请日：2004-02-02
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: A47J36/025 , A47J27/002 , A47J27/02 , A47J36/02 , B05D5/08 , Y10T428/24355
Abstract: 本发明属于一种厨房用不粘炊具。特点是其内壁制成具有凸起单元体的非光滑表面，所说的凸起单元体高度(h)为20-800μm、相对炊具内壁表面的投影面积为314-502400μm2；凸起单元体的分布密度为其在炊具内壁基体表面上的几何投影面积之和与基体表面积之比为30-60%。本发明的不粘炊具与光滑表面比较，食物与锅壁的结合强度和粘附性降低60%-80%。
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公开(公告)号：CN110298043B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910594487.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种车辆命名实体识别方法，包括：获得目标文本；对目标文本进行处理，得到多个目标对象；分别确定多个目标对象的向量；将多个目标对象的向量输入预先完成训练的车辆命名实体识别模型，得到识别结果，其中识别结果指示目标文本中的车辆命名实体以及车辆命名实体的类别。基于本申请公开的方法，能够对汽车领域的命名实体进行高效、准确的识别。
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