公开(公告)号：CN111984791B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202010907188.3

申请日：2020-09-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 冯姣 ,  李鹏 ,  姜恬静 ,  鲍闯

IPC: G06F16/35 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的长文分类方法，包括：构建包括特征定位网络、特征提取网络和分类网络的深度学习网络模型；对文本数据进行预处理，采用按序分割的方法，将预处理后的文本数据拆分成N个段落；特征定位网络筛选出N个段落中，包含有用信息最多的K个段落；特征提取网络对K个段落进行词级、句子级和段落级分层特征提取；分类网络根据特征提取结果，预测长文类别。本发明建立硬注意力和软注意力相结合的模型，能够快速准确地从长文中找到重要段落位置，并利用层次注意力模型提高分类准确性，优化训练系统。在实际应用中，可以快速、准确地获取长文分类结果。

公开(公告)号：CN114564943A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202111518907.3

申请日：2021-12-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 鲍闯 ,  李鹏 ,  冯姣 ,  王文超

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质，所述方法包括：首先对预处理的长文本进行分割，将划分好的小段文本分别送入BERT预训练模型，获取包含局部文本的词向量和句向量。其次，将词向量送入卷积神经网络生成局部文本的特征向量，融合局部文本的特征向量和BERT句向量作为局部文本的最终句向量。然后，将长文划分后的n组文本融合的句向量输入到双向长短期记忆网提取文本的全局信息。最后，通过引入注意力机制关注重点，采用softmax得到长文本最终概率表达，提高模型分类效率和准确度。

公开(公告)号：CN111984791A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010907188.3

申请日：2020-09-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 冯姣 ,  李鹏 ,  姜恬静 ,  鲍闯

IPC: G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的长文分类方法，包括：构建包括特征定位网络、特征提取网络和分类网络的深度学习网络模型；对文本数据进行预处理，采用按序分割的方法，将预处理后的文本数据拆分成N个段落；特征定位网络筛选出N个段落中，包含有用信息最多的K个段落；特征提取网络对K个段落进行词级、句子级和段落级分层特征提取；分类网络根据特征提取结果，预测长文类别。本发明建立硬注意力和软注意力相结合的模型，能够快速准确地从长文中找到重要段落位置，并利用层次注意力模型提高分类准确性，优化训练系统。在实际应用中，可以快速、准确地获取长文分类结果。

公开(公告)号：CN114564943B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202111518907.3

申请日：2021-12-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 鲍闯 ,  李鹏 ,  冯姣 ,  王文超

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质，所述方法包括：首先对预处理的长文本进行分割，将划分好的小段文本分别送入BERT预训练模型，获取包含局部文本的词向量和句向量。其次，将词向量送入卷积神经网络生成局部文本的特征向量，融合局部文本的特征向量和BERT句向量作为局部文本的最终句向量。然后，将长文划分后的n组文本融合的句向量输入到双向长短期记忆网提取文本的全局信息。最后，通过引入注意力机制关注重点，采用softmax得到长文本最终概率表达，提高模型分类效率和准确度。

公开(公告)号：CN212969589U

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202022226877.6

申请日：2020-10-09

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 鲍闯 ,  李鹏 ,  冯姣 ,  李龙乾

IPC: H03K3/02

Abstract: 本实用新型涉及一种幅度可连续调节的宽频函数信号发生器，包括主控模块、滤波电路模块，以及分别与主控模块相连的显示模块、按键输入模块、幅度放大模块和波形发生电路模块，波形发生电路模块、滤波电路模块和幅度放大模块依次相连。其中，幅度放大模块中，数字电位器与固定增益放大器相结合，采用先衰减后放大调整方式，使得本实用新型的函数信号发生器可实现正弦波、三角波、方波等周期性函数波形输出，且幅度连续可调节。