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公开(公告)号：CN109903851B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910066022.0
申请日：2019-01-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络的心理异常变化的自动观测方法，具体涉及心理异常检测技术领域，包括以下观察分析步骤：数据收集、数据处理、构造目标对象心理行为轮廓、构造心理异常观测器和心理异常检测判别共五个步骤，提供了基于微博内容的心理异常观测器、基于微博情感的心理异常观测器、基于微博发布时间的心理异常观测器和基于微博互动情况的心理异常观测器。本发明通过长期不断采集目标的微博内容并从内容、时间、情绪表达、互动情况等多方面深入的进行量化分析，及时把握其心理变化的异常情况，为及时进行必须的疏导和介入提供依据，实现了整个分析过程的自动化，降低了分析的成本，减轻了有关人员的工作负担，提高了分析判断的准确度。
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公开(公告)号：CN110852096B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910567582.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/258 , G06F40/211 , G06F18/214 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种中文文献综述自动生成的方法，具体涉及文献综述领域，具体包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、特征提取；S3、句子重要性评分及主题信息提取；S4、句子选择；S5、句子排序。本发明提出的解决方案适用于中文并支持中英文混杂的综述生成，可结合不同的语料库/词典进行不同学科专业的综述生成，而且能根据不同的学科专业的习惯和需要自动生成文献综述，按照学科不同要求提供更合理和灵活的陈述安排。
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公开(公告)号：CN109903851A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910066022.0
申请日：2019-01-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络的心理异常变化的自动观测技术，具体涉及心理异常检测技术领域，包括以下观察分析步骤：数据收集、数据处理、构造目标对象心理行为轮廓、构造心理异常观测器和心理异常检测判别共五个步骤，提供了基于微博内容的心理异常观测器、基于微博情感的心理异常观测器、基于微博发布时间的心理异常观测器和基于微博互动情况的心理异常观测器。本发明通过长期不断采集目标的微博内容并从内容、时间、情绪表达、互动情况等多方面深入的进行量化分析，及时把握其心理变化的异常情况，为及时进行必须的疏导和介入提供依据，实现了整个分析过程的自动化，降低了分析的成本，减轻了有关人员的工作负担，提高了分析判断的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681077A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211509720.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/237 , G06F18/22 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种防止知识点重复错题题库系统及管理方法，包括UI模块，其用于提供用户操作词句输入、接收索引结果以及储存题库数据；语义识别模块，其用于接收用户输入的词句并对词句进行进行向量计算，从而将词句转化为结构化词向量；索引构建模块，其用于接收向量计算结果并根据向量计算结果构建相似度计算和快速索引；数据库持久化模块，通过语义识别模块对用户输入的题目词句进行向量化，并借助索引构建模块在数据库中快速筛选出与题目最相接近的题目，在短时间内将筛选结果反馈给用户，以帮助用户判断该知识点错题是否重复，采用了人工智能应用于教育行业之中，节省了教育资源的消耗，方便教师使用。
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公开(公告)号：CN110287458B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910416616.X
申请日：2019-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/258 , G06F40/117 , G06F40/186 , G06F40/216 , G06Q40/12 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种年报文本标题自动标注系统，其具体方法为：A、对不同级别的一级标题和二级标题都要进行两次标注；B、匹配一级标题，第一次标注将完全和标题模板匹配，以及通过相似度计算达到阈值的一级标题别添加M、S标注，并筛选越级标注，第二次标注将通过相似度计算而标注的标题进行二次匹配涉及年报文本标题标注技术领域。该年报文本标题自动标注系统，发明选择采用机器视觉的方法对财务报告文本版面进行识别，并将机器视觉和规则统计文本抽取方法有机结合起来，以解决较难准确的对标题进行标注的问题。
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公开(公告)号：CN114842957B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210309538.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法，包括数据采集终端和后台识别系统，后台识别系统对上传数据进行预处理并基于深度学习网络模型对采集数据进行识别并处理，对认知功能障碍预测结果进行展示和存储，并通过数据通信模块将结果反馈给移动终端。本发明通过以多数占优的决策方式得到最终受试者的痴呆分类结果，借助连续的数值区分不同表情细微的差别，帮助计算机更好地理解人类表情及其情绪，实现智能检测的应用，减轻医生的工作负担，提高诊断准确率，且仅需采集受试者的脸面表情数据，采集方式更加便捷简单有效，采用神经网络提取特征数据以及分类预测，便于技术落地形成真实可用产品，具有广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN114842957A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210309538.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法，包括数据采集终端和后台识别系统，后台识别系统对上传数据进行预处理并基于深度学习网络模型对采集数据进行识别并处理，对认知功能障碍预测结果进行展示和存储，并通过数据通信模块将结果反馈给移动终端。本发明通过以多数占优的决策方式得到最终受试者的痴呆分类结果，借助连续的数值区分不同表情细微的差别，帮助计算机更好地理解人类表情及其情绪，实现智能检测的应用，减轻医生的工作负担，提高诊断准确率，且仅需采集受试者的脸面表情数据，采集方式更加便捷简单有效，采用神经网络提取特征数据以及分类预测，便于技术落地形成真实可用产品，具有广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN110852096A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910567582.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/258 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种中文文献综述自动生成的方法，具体涉及文献综述领域，具体包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、特征提取；S3、句子重要性评分及主题信息提取；S4、句子选择；S5、句子排序。本发明提出的解决方案适用于中文并支持中英文混杂的综述生成，可结合不同的语料库/词典进行不同学科专业的综述生成，而且能根据不同的学科专业的习惯和需要自动生成文献综述，按照学科不同要求提供更合理和灵活的陈述安排。
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