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公开(公告)号：CN119166853A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411097270.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 彭姣 , 辛锐 , 吴军英 , 欧中洪 , 王玉贞 , 宋美娜 , 贺月 , 朱一凡 , 陈曦 , 吕帅 , 常永娟 , 郑朴原 , 卢艳艳 , 尹晓宇 , 李涛 , 马子淇 , 张鹏飞 , 李士林
IPC: G06F16/783 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种视频文本跨模态检索方法及装置，属于数据处理领域。该方法包括：获取目标数据集中的原始数据；其中，原始数据中包括视频数据及其对应的文本数据；对原始数据进行预处理，得到多模态特征嵌入向量；对多模态特征嵌入向量进行特征提取，得到视频特征和文本特征；其中，视频特征包括视频全局特征和视频局部特征；分别对视频全局特征、视频局部特征和文本特征进行嵌入学习，得到视频嵌入空间、视频局部关系嵌入空间和文本嵌入空间；基于视频嵌入空间、视频局部关系嵌入空间和文本嵌入空间进行视频文本跨模态检索。本发明通过联合视觉、文本以及局部关系进行空间嵌入学习，能更加精确高效地实现跨模态检索。
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公开(公告)号：CN119597939A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411602767.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 彭姣 , 辛锐 , 吴军英 , 欧中洪 , 贺月 , 宋美娜 , 常永娟 , 朱一凡 , 王骏 , 张啸 , 姜丹 , 商笑然 , 卢艳艳 , 尹晓宇 , 李涛 , 马子淇 , 张鹏飞 , 李士林
IPC: G06F16/43 , G06F16/483 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种跨模态检索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过图像编码器对图像模态进行编码，通过文本编码器对文本模态进行编码，生成高维空间的向量表示；将图像模态的向量和文本模态的向量输入到同一个共享自注意力层进行对齐，并分别通过各自的前馈网络层提取特征；通过交叉注意力机制，对图像模态的向量和文本模态的向量进行跨模态交叉融合处理，得到图像模态的跨模态表征向量和文本模态的跨模态表征向量；基于图像模态的跨模态表征向量和文本模态的跨模态表征向量，输出图像模态和文本模态的相似度。本发明能够提高跨模态检索精度。
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公开(公告)号：CN118708807A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410765488.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20 , G06F18/22 , G06Q10/0639 , G06F40/284 , G06F16/36 , G06N5/022
Abstract: 本申请提出了一种基于张量分解技术的个性化课程推荐方法及装置，该方法包括：根据原始异质评教数据构建含有个人关系网络和课程评教网络的异质学生教学评价图谱，并基于图结构的学习方法衡量每个学生之间的个性化差异得到学生表征向量；利用任意两个学生表征向量之间的余弦距离，结合每个学生的知识掌握情况，进行学生个性化程度的评估；根据评估结果，将原始异质评教数据转换为定量的新数据形式，并将新数据形式在学生、课程和个性化类型三个维度上进行组合，构建学生教学评估张量；将学生教学评估张量作为特征输入，将评价分数作为预测目标，通过随机梯度下降法训练预测模型，完成课程评价预测。本申请能够实现准确的学生个性化课程推荐。
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公开(公告)号：CN119202370A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411082335.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱特征提取的电子教育资源推荐方法及系统，该方法将实体和关系数据表示成知识图谱结构以构建电子教育资源知识图谱；其中节点表示实体，边表示实体间的关系；确定电子教育资源知识图谱的节点嵌入表示和关系嵌入表示；将节点嵌入表示和关系嵌入表示输入神经网络模型输出深度嵌入层表示和交互特征；利用神经网络模型处理深度嵌入层表示和交互特征以提取特征模式，并利用特征模式预测电子教育资源知识图谱中学习者和教育资源两个节点之间是否存在学习关系的边，以基于预测结果进行电子教育资源的推荐。本发明动态地调整教育资源之间的重要性权重，最终实现对学习者未来可能感兴趣的教育资源预测和个性化推荐。
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公开(公告)号：CN119166882A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411013117.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/088 , G06N5/02
Abstract: 本申请提出了一种基于无监督伪负标签策略的的学术论文评审人推荐方法，包括：获取异构的学术知识图谱并分解，得到表示论文和评审人交互行为的二部图和描述节点信息的知识图谱；使用两阶段编码器分别对二部图和知识图谱进行编码，得到各节点的基本嵌入表示，并通过聚合运算分别将每个节点的基本嵌入表示融合，得到各节点的融合嵌入表示；通过图对比学习对各节点的融合嵌入表示精调，在图对比学习时使用对节点聚类得到的伪标签提取负样本，并进行正样本嵌入表示学习，得到各节点的最终嵌入表示；选定待预测的评审人和论文，通过推荐网络基于对应的节点的最终嵌入表示预测评审发生概率。采用上述方案的本发明实现了有效且准确的学术评审人的推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118170894B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410607312.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其是指一种知识图谱问答方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的知识图谱问答方法，首先使用微调后的大语言模型生成应用于知识图谱的知识图谱查询语句，大语言模型在处理自然语言问题方面具有极大优势，可以快速准确生成训练数据。然后对生成的查询语句中抽取得到的实体和关系在知识图谱的实体库和关系库中进行检索，在对检索到的结果依据相似度作进一步模糊逻辑运算，即使在知识图谱不完全的情况下，模糊逻辑运算也能够得到可能性最高的答案，并且在降低时间复杂度的同时提升了准确率，最后生成自然语言形式的回答语句给用户。
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公开(公告)号：CN119884330A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370888.6
申请日：2025-03-27
Applicant: 北京邮电大学 , 首都医科大学附属北京安贞医院
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请提出一种基于蒙特卡洛树搜索和多智能体协作的知识图谱问答方法，包括：对多个智能体进行初始化，其中，每个智能体具有初始过程、状态和目标；通过多智能体协作生成图查询语句，得到具有评分的完整轨迹；利用蒙特卡洛树搜索方法，依据上述通过多智能体协作生成的查询轨迹，通过选择、扩展、模拟、反向传播步骤优化查询轨迹，生成可执行的图查询语句，并最终输出问题的答案集。本申请结合了端到端方法和逐步推理方法的优势，同时克服了其对知识图谱环境感知能力不足以及搜索空间过大的缺陷，通过设计扩展智能体、模拟智能体和取值智能体的分工协作机制，实现了动态生成、评估和优化查询路径，从而提高了问答系统的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119360075A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411289290.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N5/04
Abstract: 本申请提出了一种基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法，包括：获取领域增强学习场景的数据集，其中，数据集包括至少一个领域的数据；通过数据集进行训练，在训练时，利用当前领域的数据和冻结的CLIP模型，通过最小化损失函数来优化该领域的个性化提示模型；在推理时，通过CLIP模型对待分类图像进行编码得到特征向量，并计算特征向量与各个领域的距离，对于每个领域，使用该领域的个性化提示模型与CLIP模型融合生成待分类图像的能量和预测概率，基于距离和能量确定距离因子和能量因子，将距离因子和能量因子结合得到领域权重，使用领域权重计算预测概率的加权和，生成分类混合概率。采用上述方案的本发明提升了模型的跨域增量适配能力。
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公开(公告)号：CN118196575B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410294327.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法，包括：对待检测图像数据进行多视角嵌入融合，得到融合后的图像数据；使用特征提取网络对融合后的图像数据进行图像特征提取，并结合区域建议网络确定图像数据的候选区域，并将候选区域进行RoI池化，得到RoI特征；将RoI特征分别输入全连接网络和元特征编码器中，获取分类特征、回归特征及元特征，并将元特征和分类特征进行融合，得到最终分类特征；通过分类器和回归器根据回归特征与最终分类特征确定图像数据中目标的定位与分类。采用上述方案的本发明在进行小样本目标检测时能够保证新类泛化性，并实现对基类知识的有效保留，缓解灾难性知识遗忘问题。
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公开(公告)号：CN118484528A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410665810.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/9536 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及论文推荐技术领域，尤其是指一种学术论文推荐方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的学术论文推荐方法，构建统一的知识图谱，通过神经网络同时考虑文本内容和学术图谱信息，实现用户和论文等关键实体的准确量化描述；本发明还提出一种深度学习推荐模型，根据输入用户过去的行为和实体特征，自动地调整权重从而更有效地捕捉序列中的重要信息；本发明挖掘大规模异质图谱中的学习者行为并将其与学习者当前的主题文本偏好相融合，自主学习学者和学术论文的向量表示并挖掘学者与未来论文的潜在关系，实现了精准的学术论文推荐。
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