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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919932A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510415356.X
申请日：2025-04-03
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06F40/279 , G06F40/216
Abstract: 本发明适用于人工智能技术领域，具体提供了融合双流注意力集成与跨模态融合的农产品分类方法，包括以下步骤：通过自适应层权重对多个文本特征向量进行集成，通过自注意力机制对多个图像特征向量进行集成，加权求和得到集成后的文本特征和图像特征；对集成后的文本特征和图像特征分别进行高幂次变换，将变换后的特征与原始特征进行拼接，得到增强文本特征和增强图像特征；通过计算皮尔逊相关系数，构建文本和图像特征之间的关系矩阵，根据关系矩阵加权融合文本和图像特征，得到最终融合特征；将融合后的特征向量输入到MLP分类器中。本发明提升了模型对复杂模式的建模与学习能力；使用跨模态融合进一步提高农产品分类的准确性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117151121A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311401665.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F40/35 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G10L15/18 , G10L15/16 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种口语理解方法，具体是一种基于波动阈值与分割化的多意图口语理解方法，该方法包括：对于一段输入的话语将其编码为隐藏状态序列后得到预测的意图和槽值，将预测的槽值与意图转化为向量形式嵌入到模型中；利用SD计算一个范围加权矩阵与输入的意图对应相乘，划定其范围后结合注意力机制融合意图检测和槽位填充结果的重要语义信息，使用波动阈值进行输出判断。本发明可以获得每个意图的既定范围，从而起到了减少范围外标记干扰的作用；通过设置基准阈值，然后运用斯皮尔曼系数与余弦相似度轮询对于每一个初预测意图和当前意图范围内的每个词进行相似度计算作为基准浮动阈值，提高了模型对意图边缘的检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118332127B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410765291.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明适用于自然语言处理技术领域，具体是一种基于跨语言集成的零样本文本分类方法，该方法包括构建多语言数据集、获取多语言分类文本、文本标签集映射成图像标签集、特征提取、相似度计算和集成预测的步骤，其中，在集成预测的步骤中，本发明运用集成学习的投票策略，选择最终文本分类预测结果并输出。本发明采用了跨语言集成方法，并增加了中文和意大利语的多语言数据集，具备广泛的语言支持和适应能力；本发明采用Multilingual‑CLIP模型，显著提高了零样本文本分类的性能；本发明还采用了投票机制进行预测结果的集成，通过多个模型的预测结果进行投票选择，进一步提高了预测准确性。
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公开(公告)号：CN117151121B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311401665.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F40/35 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G10L15/18 , G10L15/16 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 性。本发明涉及一种口语理解方法，具体是一种基于波动阈值与分割化的多意图口语理解方法，该方法包括：对于一段输入的话语将其编码为隐藏状态序列后得到预测的意图和槽值，将预测的槽值与意图转化为向量形式嵌入到模型中；利用SD计算一个范围加权矩阵与输入的意图对应相乘，划定其范围后结合注意力机制融合意图检测和槽位填充结果的重要语义信息，使用波动阈值进行输出判断。本发明可以获得每个意图的既定范围，从而起到了减少范围外标记干扰的作用；通过设置基准阈值，然后运用斯皮尔曼系数与余(56)对比文件陈婷婷;林民;李艳玲.基于Attention+Bi-LSTM的公交出行意图和语义槽填充联合识别.青海师范大学学报(自然科学版).2019,(第04期),全文.Peng Yang.AISE:Attending to Intentand Slots Explicitiy for better spokenlanguage understanding.ELSEVIER.2021,全文.张启辰, 王 帅, 李静梅.一种基于窗口机制的口语理解异构图网络.软件学报.2023,全文.王永梅，胡学钢.决策树中IＤ3算法的研究.安徽大学学报（自然科学版）.2011,全文.端到端对话系统意图语义槽联合识别研究综述.计算机工程与应用.2020,全文.赵冬阳;范国华;赵印勇;陈信;王文宇;张友华.一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法.信阳农林学院学报.2020,(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN118332127A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410765291.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明适用于自然语言处理技术领域，具体是一种基于跨语言集成的零样本文本分类方法，该方法包括构建多语言数据集、获取多语言分类文本、文本标签集映射成图像标签集、特征提取、相似度计算和集成预测的步骤，其中，在集成预测的步骤中，本发明运用集成学习的投票策略，选择最终文本分类预测结果并输出。本发明采用了跨语言集成方法，并增加了中文和意大利语的多语言数据集，具备广泛的语言支持和适应能力；本发明采用Multilingual‑CLIP模型，显著提高了零样本文本分类的性能；本发明还采用了投票机制进行预测结果的集成，通过多个模型的预测结果进行投票选择，进一步提高了预测准确性。
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