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公开(公告)号：CN110297902A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910428969.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多任务深度学习的商品评价分析方法，属于自然语言处理领域。本发明提供了一种能够实现多任务深度学习、稳定性好、准确性高的商品评价分析方法。本发明中，对文本数据集进行预处理，划分为训练集和测试集后去除停用词后，使用word2vec词向量模型将中文词语表征为词向量；输入到双通道LSTM网络中共享权重，利用样本对pair-wise损失函数在神经网络的中间层进行特征约束，经过梯度下降法进行学习；利用softmax分类损失函数实现情感极性分析，pari-wise损失函数学习特征分布，将softmax分类损失函数和pair-wise损失函数结合对进行优化。本发明主要用于分析处理商品评价语言。
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公开(公告)号：CN108321947A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810157294.7
申请日：2018-02-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种对移动设备进行非电缆式供电的无线供电系统及其使用方法，属于供电系统领域，具体涉及一种无线供电系统，以及针对该系统的使用方法。本发明针对现有的有线供电系统不安全、效率低、易损坏、使用方法复杂的缺陷，提供了一种高效的、安全的、不易损坏的无线供电系统，以及针对该系统的简易的使用方法。本发明充电部分安装在设备1上，受电部分安装在需要供电的设备2上；设备2开始移动靠近充电部分，测距模块检测到设备2的距离达到固定值，一号定位模块开始动作，控制模块驱动电动机组动作，直到充电端和受电端对准，设备1开始提供电能，电量监测电路检测到电量充满，发信号给控制电路停止充电。本发明主要应用于需要充电的区域。
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公开(公告)号：CN108830287A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810349798.9
申请日：2018-04-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明一种基于残差连接的Inception网络结合多层GRU网络的中文图像语义描述方法属于计算机视觉与自然语言处理领域；包括利用开源框架tensorflow对AI Challenger图像中文描述训练集以及评估集进行预处理生成用于训练的tfrecord格式文件；利用Inception_ResNet_v2网络对ImageNet数据集进行预训练，得到卷积网络预训练模型；加载预训练参数至Inception_ResNet_v2网络中并对AI Challenger图像集进行图像特征描述子的抽取；建立单隐层神经网络模型将图像特征描述子映射到词嵌入空间；将词嵌入特征矩阵与二次特征映射后的图像特征描述子作为双层GRU网络的输入；将原始图片输入到图说模型生成中文描述语句；使用评估数据集利用训练好的模型以Perplexity指标作为评估标准进行评估；本发明实现了用中文描述图像的技术问题，加强了语句的连贯性与可读性。
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公开(公告)号：CN108460089A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810063815.2
申请日：2018-01-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明方案公开了基于Attention神经网络的多元特征融合中文文本分类方法，属于自然语言处理领域。为了进一步提高中文文本分类的准确性，本发明通过融合3条CNN通路充分挖掘文本数据在3种不同尺寸卷积核粒度下的特征；通过融合LSTM通路来体现文本数据之间的相互联系；特别地,通过融合所提出的Attention算法模型使相对重要的数据特征在中文文本类别识别过程中发挥更大的作用，从而提高模型对中文文本类别的识别能力。实验结果表明，同等实验条件下，相比于CNN模型，LSTM结构模型及其两者的组合模型，本发明提出的模型的中文文本分类准确率明显提高，能够更好的应用于对分类准确率要求高的中文文本分类领域。
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