公开(公告)号：CN118227893A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410407057.7

申请日：2024-04-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 赵中楠 ,  刘文靖 ,  谢旭

IPC: G06F16/9536 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于深度技术集成的多模态网络舆情情感分析方法，本发明首先使用BERT、Facet以及COVAREP来获取每个模态的特征表示，然后通过Stacked BiLSTM进一步提取和整合每个模态内部的深度特征，进而构建多模态网络舆情图，并在所构建的图中使用GCN生成文本‑图像融合特征和文本‑音频融合特征，最后将这两种特征进行串联，并通过全连接进行分类输出。本发明对多模态网络舆情数据实现了很好的情感分析，可以帮助政府、企业和机构了解公众对特定事件、产品或品牌的情感态度，从而更加精确地制定策略和行动方案，增强组织的持续发展潜力。

公开(公告)号：CN116610874A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310660348.2

申请日：2023-06-06

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 赵中楠 ,  周舟 ,  刘文靖

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱和图神经网络的跨域推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：规范化初始参数；S2：为用户和项目分配域内嵌入；S3：计算用户和项目的域间初始嵌入；S4：基于跨域图计算图上传播的信息嵌入；S5：基于跨域图计算图上聚合的信息嵌入；S6：计算用户和项目的最终域间嵌入；S7：计算用户和项目间匹配值并进行推荐。本发明能够融合多域信息进行跨域图建模，并从图的语义信息和结构信息层面进行特征学习，通过学习用户和项目的域内嵌入与域间嵌入并进行匹配值计算，最后使用贝叶斯成对排序来对用户进行项目推荐。本发明可应用于多种跨域推荐场景，例如电商推荐等。

公开(公告)号：CN116467406A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310322355.1

申请日：2023-03-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 赵中楠 ,  刘文靖 ,  梁晓亮

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于多模型融合迁移学习的网络舆情情感分析方法，本发明首先对源域数据和目标域数据进行预处理，提高数据的质量；其次将处理后的源域数据输入到ERNIE模型中，将源域数据文本转化为词向量；然后利用一个联合模型作为特征提取器，提取文本的局部特征和全局特征；然后使用参数迁移将源域的特征层参数迁移至目标域中，作为初始参数；最后使用注意力机制和Softmax函数进行分类输出。本发明对网络舆情数据实现了很好的情感分析，能更加了解人们对热点问题和敏感问题的情感倾向，有利于政府等相关机构在网络舆情发生初期把握舆情的导向，提高处理舆情的应对能力。