公开(公告)号：CN116630458A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310611537.0

申请日：2023-05-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  候哲晓 ,  李佳乐 ,  王成 ,  皮慧娟 ,  王华珍

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F40/126

Abstract: 本发明提供基于注意力机制和金字塔池化的多模态图像合成方法，包括步骤S1、利用生成对抗网络的生成器获取特征图gn；步骤S2、利用生成器的金字塔池化模块根据该特征图gn生成合成图像X；步骤S3、生成对抗网络还包括判别器，利用匹配感知梯度惩罚和合页损失函数完成生成器与判别器的训练。本发明增加了不同通道件的信息交互，生成包含更多细节的特征图，并引入金字塔池化，进一步合成细节更加真实的合成图像。

公开(公告)号：CN113535984A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110919665.2

申请日：2021-08-11

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  李佳乐 ,  杜文倩 ,  皮慧娟 ,  王华珍 ,  王成

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的知识图谱关系预测方法及装置，利用Trans模型获得三元组实体的嵌入，将三元组中的关系当作头实体和尾实体间翻译操作，得到三元组向量表示，针对知识图谱中三元组实体描述的全部文本信息采用Doc2Vec模型进行嵌入，得到实体描述向量表示，通过Trans模型得到的三元组向量表示与实体层次类型映射矩阵结合，得到实体类型向量表示，采用融合三元组向量表示、实体描述向量表示以及实体类型向量表示的三元组实体向量作为编码器输入，编码器基于知识图谱设计注意力机制，得到关系层次、实体层次、三元组层次的权重，解码器则利用ConvKB模型重构知识图谱，进行关系预测。本发明可用于知识图谱推理，根据已知的知识推理出未知的潜在的知识。

公开(公告)号：CN113535984B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202110919665.2

申请日：2021-08-11

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  李佳乐 ,  杜文倩 ,  皮慧娟 ,  王华珍 ,  王成

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的知识图谱关系预测方法及装置，利用Trans模型获得三元组实体的嵌入，将三元组中的关系当作头实体和尾实体间翻译操作，得到三元组向量表示，针对知识图谱中三元组实体描述的全部文本信息采用Doc2Vec模型进行嵌入，得到实体描述向量表示，通过Trans模型得到的三元组向量表示与实体层次类型映射矩阵结合，得到实体类型向量表示，采用融合三元组向量表示、实体描述向量表示以及实体类型向量表示的三元组实体向量作为编码器输入，编码器基于知识图谱设计注意力机制，得到关系层次、实体层次、三元组层次的权重，解码器则利用ConvKB模型重构知识图谱，进行关系预测。本发明可用于知识图谱推理，根据已知的知识推理出未知的潜在的知识。