公开(公告)号：CN114169450A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111506605.4

申请日：2021-12-10

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  田雨竹 ,  叔宇楼 ,  杨涵晨 ,  李文根 ,  周水庚

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种社交媒体数据多模态态度分析方法，包括以下步骤：从社交媒体数据中选取图片，采用带有注意力机制的图片描述方法将图片进行文本转化生成转化文本；对图片的原文本内容与转化文本的内容进行契合度考量；将契合度高的原文本与转化文本进行连接实现两种模态数据的融合；构建图文对数据集并采用上述步骤对其进行数据融合生成整合后文本；利用整合后文本对预训练BERT模型进行训练并优化生成文本态度分析模型，基于该模型对含有图片和文本的推文进行态度分析，本发明的社交媒体数据多模态态度分析方法增加了对社交媒体数据中的有效信息的提取，从而提高态度分析的准确率，相比传统的态度分析方法，提高了对公众态度把控的准确性。

公开(公告)号：CN113553932B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202110795546.0

申请日：2021-07-14

Applicant: 同济大学

Inventor： 叶晨 ,  杜承豪 ,  钟梓正 ,  田雨竹

IPC: G06V30/32 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00

Abstract: 一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。

公开(公告)号：CN113553932A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110795546.0

申请日：2021-07-14

Applicant: 同济大学

Inventor： 叶晨 ,  杜承豪 ,  钟梓正 ,  田雨竹

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00

Abstract: 一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。