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公开(公告)号：CN116991969B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310590928.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种可配置语法关系的检索方法，包括获取待检索目标，待检索目标包括检索文本，将所述检索文本以句子为单位分割；基于检索词条列表与数据库进行正则匹配，输出符合正则匹配规则的全量词条；识别待检索目标中是否存在语法关系配置表，若有则提取所述语法关系配置表，若无则构建语法关系配置表；基于语法关系配置表与全量词条列表进行语法关系匹配，输出符合语法关系匹配规则的词条，获得最终匹配列表。本发明实施例的可配置语法关系的检索方法通过配置检索词本身的语法关系进行检索，并使用图算法进行实施，减少计算复杂度；具有更高的简便性和灵活性，不需要枚举模糊匹配部分的语法关系，适合语法关系更为复杂的句子。
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公开(公告)号：CN117667979A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311679433.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F8/65
Abstract: 本申请提供了一种基于大语言模型的数据挖掘方法、装置、设备及介质，涉及数据挖掘技术领域。该数据挖掘方法包括：响应于目标对象在交互界面输入的交互信息，获取交互信息中目标信息获取需求对应的任务规划信息；调用预设知识库中与任务规划信息对应的数据挖掘模块采集与目标信息获取需求对应的待挖掘数据，利用数据挖掘模块挖掘与目标信息获取需求对应的目标信息；向目标对象反馈目标信息。本申请实施例能够通过大语言模型与预设知识库的交互实现目标信息的挖掘，有效克服OTA升级中对传统问卷范式的依赖，速度快，效率高，且人工成本低，适应了设备的快速迭代需求。
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公开(公告)号：CN116991969A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310590928.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种可配置语法关系的检索方法，包括获取待检索目标，待检索目标包括检索文本，将所述检索文本以句子为单位分割；基于检索词条列表与数据库进行正则匹配，输出符合正则匹配规则的全量词条；识别待检索目标中是否存在语法关系配置表，若有则提取所述语法关系配置表，若无则构建语法关系配置表；基于语法关系配置表与全量词条列表进行语法关系匹配，输出符合语法关系匹配规则的词条，获得最终匹配列表。本发明实施例的可配置语法关系的检索方法通过配置检索词本身的语法关系进行检索，并使用图算法进行实施，减少计算复杂度；具有更高的简便性和灵活性，不需要枚举模糊匹配部分的语法关系，适合语法关系更为复杂的句子。
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公开(公告)号：CN114064888A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111175876.6
申请日：2021-10-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT‑CNN的金融文本分类方法及系统，该方法包括以下步骤：对金融文本数据进行预处理操作，预处理操作包括去除噪声信息、文本处理、分词处理、去除停用词；将所得到的输入向量输入BERT层得到的初始特征向量；将所得初始特征向量使用卷积神经网络提取高级特征向量；将所得高级特征向量和初始特征向量进行特征融合；通过线性全连接层和softmax分类层得到金融文本类别。本发明将BERT提取的初始特征与卷积神经网络层提取高级特征进行融合，通过融合特征挖掘金融文本的信息，解决了模型训练中存在着过拟合现象，有效提高模型分类准确度，同时避免BERT全部层的特征组成矩阵进行二维卷积，进而忽略不同层的特征分辨率之间存在的差异对模型性能的影响。
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公开(公告)号：CN110134260A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910275968.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F3/0354 , G06F3/038 , G09B17/02 , G06F3/14
Abstract: 本发明公开了一种具有摄像功能的PPT翻页工具，包括按键模块、摄像模块、存储模块、无线通讯模块、电源模块、激光模块以及USB模块；按键模块通过物理按键对激光模块、摄像模块、存储模块及无线通讯模块进行操作；当需要强调的某些演示时内容，通过按键模块触发激光模块发射激光，激光映射在需要强调的内容上；当需要演示现场的纸质资料或图像时，通过按键模块触发摄像模块，通过拍照或实时录像进行演示，摄像模块获取的图片或视频存储在存储模块中；存储模块可存储需要演示的电子文稿、图片及视频文件等；无线通讯模块经由USB模块将存储在存储模块中需要演示的内容传输到投影仪上，或直接与具有蓝牙功能的计算机或投影设备连接进行数据传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115422305A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211372863.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络社交媒体数据管理方法及装置，方法包括：创建数据仓库，并提取不同数据源的数据，将所述数据进行处理形成标准数据并存储在所述数据仓库；创建数据任务，将若干个所述数据任务依据预设规则进行排队生成消息队列；根据消息队列的排队顺序调度对应的数据任务采集相应的数据。实施例充分考虑设计网络数据杂乱、数据量大、格式混乱的问题，提供数据治理统一设计的管理方式，创建数据仓库对不同渠道来源的数据进行管理和存储，创建数据任务，以及配置任务进行数据采集，最终实现整体的数据高效有序管理。
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公开(公告)号：CN118586764A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410690726.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/00 , G06F16/41 , G06F16/435 , G06F16/44 , G06F16/432
Abstract: 本发明公开了一种用于海外平台新媒体国际传播影响力的评估系统，属于传播效果分析技术领域，包括：多数据平台集成模块、传播指标计算与存储模块、低代码操作界面、实时评估与反馈模块和可视化展示模块，用于采集社交媒体、新闻网站和视频平台的数据，生成原始数据集并进行量化处理后生成量化数据集，通过低代码技术，生成若干拖拽组件以及具备算法权重调节功能的功能配置单元，并根据用户选择的拖拽组件和功能配置单元，构建属于所述用户的评估模型，进而对所述用户选择的所述量化数据集进行量化评估，并进行可视化展示。本发明能够为海外新媒体国际传播影响力评估提供全面、深入、及时的评估，帮助对外传播机构制定更有效的国际传播策略。
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公开(公告)号：CN117667979B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311679433.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F8/65 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06N5/02 , G06N5/025
Abstract: 本申请提供了一种基于大语言模型的数据挖掘方法、装置、设备及介质，涉及数据挖掘技术领域。该数据挖掘方法包括：响应于目标对象在交互界面输入的交互信息，获取交互信息中目标信息获取需求对应的任务规划信息；调用预设知识库中与任务规划信息对应的数据挖掘模块采集与目标信息获取需求对应的待挖掘数据，利用数据挖掘模块挖掘与目标信息获取需求对应的目标信息；向目标对象反馈目标信息。本申请实施例能够通过大语言模型与预设知识库的交互实现目标信息的挖掘，有效克服OTA升级中对传统问卷范式的依赖，速度快，效率高，且人工成本低，适应了设备的快速迭代需求。
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公开(公告)号：CN116561317A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310600245.7
申请日：2023-05-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/35 , A61B5/16 , G06F40/126 , G06F18/214 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及智能预测领域，尤其涉及基于文本导向的人格预测方法、标注方法、系统及设备。一种基于文本导向的人格预测方法，包括：获取用户的文本数据；将所述文本数据输入到人格预测模型中得到用户的人格预测画像；其中，所述人格预测模型包括多个预测子模型；所述预测子模型为基于一类人格训练数据对预训练模型进行训练得到；所述人格训练数据基于协同编码的数据标注任务得到。基于用户的文本导向预测用户的人格特征，使用多个用于检测一类人格特征的预测子模型分别对文本数据进行预测，进而综合得到用户的人格画像，兼顾了用户人格的复杂性，使预测更为准确，更加符合人格特征。
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公开(公告)号：CN115422169B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211372840.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06Q30/0251
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于商业广告场景的数据仓库构建方法，包括：对目标业务进行调研以获取不同目标业务所分别对应的业务流程；根据所述业务流程确定每一个目标业务中的业务事件或者业务动作，以获取对应的业务过程；建立目标业务的数据仓库，所述数据仓库至少包括维表、明细表和汇总表，所述维表用于统一目标业务的计算算法以及确定目标业务的关联表格，所述明细表用于记录每一个目标业务对应的业务过程，所述汇总表用于记录目标业务的主题域和数据域。充分考虑移动商业广告数据杂乱、数据量大、格式混乱等特点，通过获取业务流程，并据此获取对应的业务过程，然后建立数据仓库，可以高效管理广告业务数据。
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