公开(公告)号：CN112800214B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110128830.2

申请日：2021-01-29

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 魏笔凡 ,  祁敬超 ,  刘均 ,  郑庆华 ,  杨祎 ,  罗强 ,  洪振杰 ,  武雨辰

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/289 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于主题共现网络和外部知识的主题识别方法，方法具体为：基于标注数据的主题共现网络构建：使用已有带主题标注的领域知识文本，检测文本中的主题子词并以此构建主题共现网络；融合外部知识和主题共现网络的开关模块构建：使用共现网络对带主题标注的领域知识文本进行信息丰富度排序，并以此排序结合外部知识构成开关模块；引入开关模块的改进领域知识文本主题识别模型自训练：使用自训练方法训练领域知识文本主题识别模型，尽可能使用无主题标注的领域知识文本的信息，防止自训练不加选择地学习无主题标注领域知识文本导致泛化性能下降；更充分更高效地利用有限语料信息，提升领域知识文本主题识别模型的性能。

公开(公告)号：CN115424271A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211145293.3

申请日：2022-09-20

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 郑庆华 ,  李军军 ,  张玲玲 ,  魏笔凡 ,  武亚强 ,  刘博 ,  杨祎 ,  刘均

IPC: G06V30/14 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统，在图像和文本特征提取阶段，对示意图进行增广变换，识别出示意图中的文本框内容，对文本内容和示意图分别进行编码得到文本特征和图像特征；在文本指导下的示意图表征增强阶段，以文本特征为依据，应用指导注意力单元对图像特征进行增强；在对比自监督学习阶段，本发明通过投影函数将原图像和增广示意图增强特征映射至低维向量空间中，以低维向量计算损失并优化模型。

公开(公告)号：CN115393694A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211144391.5

申请日：2022-09-20

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 张玲玲 ,  杨祎 ,  魏笔凡 ,  武亚强 ,  刘博 ,  祁敬超 ,  李军军 ,  刘均 ,  郑庆华

IPC: G06V10/82 ,  G06V30/14 ,  G06V30/19 ,  G06F40/30 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统，将示意图的文本特征与图像特征融合得到经过文本特征增强的视觉特征；根据增强视觉特征提取视觉节点，根据示意图本身特征提取文本节点，将提取到示意图的文本节点与视觉节点作为图节点，根据文本节点与视觉节点的相对位置空间以及文本语义相似性构造边，细粒度融合文本特征与视觉特征，得到增强后的视觉节点特征，完成局部文本推理；提取全局文本关键词；使用文本节点和全局文本关键词之间的相似度筛选出有效的局部文本节点；将有效的局部文本节点、全局文本推理和局部文本推理进行多粒度融合，完成示意图目标检测。本发明有效提升了检测精度。

公开(公告)号：CN112800214A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110128830.2

申请日：2021-01-29

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 魏笔凡 ,  祁敬超 ,  刘均 ,  郑庆华 ,  杨祎 ,  罗强 ,  洪振杰 ,  武雨辰

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/289 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于主题共现网络和外部知识的主题识别方法，方法具体为：基于标注数据的主题共现网络构建：使用已有带主题标注的领域知识文本，检测文本中的主题子词并以此构建主题共现网络；融合外部知识和主题共现网络的开关模块构建：使用共现网络对带主题标注的领域知识文本进行信息丰富度排序，并以此排序结合外部知识构成开关模块；引入开关模块的改进领域知识文本主题识别模型自训练：使用自训练方法训练领域知识文本主题识别模型，尽可能使用无主题标注的领域知识文本的信息，防止自训练不加选择地学习无主题标注领域知识文本导致泛化性能下降；更充分更高效地利用有限语料信息，提升领域知识文本主题识别模型的性能。