公开(公告)号：CN114385796A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111471317.X

申请日：2021-12-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 许文波 ,  毕宇峰 ,  谭志昊 ,  高源 ,  张时洁 ,  王树臣 ,  张钰琪 ,  贾海涛

IPC: G06F16/332 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于fasttext的垃圾信息识别方法，本发明涉及自然语言处理和机器学习领域，结合TF‑IDF算法和fasttext算法，形成新的TF‑fasttext算法提供了对垃圾信息识别的效率。本发明对传统的fasttext算法进行了三个方面的优化。首先将TF‑IDF算法进行改进，将同类文本和不同文本之间的关系考虑进去，引入参数类频，来代表特征词在某类中出现的次数。其次将改进后的TF‑IDF算法与n‑gram模型结合，形成新的TF‑IDF‑N算法对n‑gram操作后的词进行特征筛选，根据特征词权重保留高区分度的词，去掉低区分度的词。从而消减了fasttext模型的噪声数据，保留更具代表性的特征词序列。最后在fasttext算法的输出层用层次softmax函数提升了模型判断的精度，而且缩短了样本训练的时间。

公开(公告)号：CN114595336A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202111479067.4

申请日：2021-12-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 贾海涛 ,  张时洁 ,  陈泓秀 ,  梁晓程 ,  毕宇峰 ,  许文波

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提出一种基于高斯混合模型的多关系语义翻译模型。首先给出了贝叶斯非参数无限混合嵌入模型，并给出了相应的总体框架。其次给出了该算法的几何角度解释。然后给出了该算法的训练方法。最后，实验分析验证了该算法的有效性，实验结果表明该算法使多关系语义的问题得到有效解决。

公开(公告)号：CN114610874A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202111471316.5

申请日：2021-12-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 贾海涛 ,  梁晓程 ,  高源 ,  张时洁 ,  邢增桓 ,  许文波

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型的安全事故标签分类方法，属于自然语言处理领域。本发明首先进行对文本进行预处理，精简文本，提高处理效率；然后使用基于BERT预训练模型实现抽取式文本摘要，使用NEZHA预训练语言模型及PGN模型实现生成式文本摘要；最后通过ALBERT训练模型，借助迁移学习的思想进行多标签多任务分类。可对安全事故及原因分类，为安全生产监管、事故隐患排查和分析奠定基础，实现安全生产事故分类水平的提升。