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公开(公告)号：CN112820400A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110113829.2
申请日：2021-01-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于医疗知识图谱知识推理的疾病诊断方法、装置及设备，方法包括：获取用户与医疗问答系统的交互内容，并基于所述交互内容获取到用户的用户症状集；根据所述用户症状集，计算所述用户存在事件的第一概率根据所述第一概率计算用户S与di病共现的第二概率根据所述第一概率与第二概率计算用户患di病的第三概率基于动态阈值以及所述第三概率，输出用户的最终疾病诊断结果。本发明既可以作为医生诊断的辅助工具，提高医生的工作效率，也可以用于患者的初步自查，还可以服务于高层次人工智能医疗应用，例如医疗问答系统、医疗辅助诊断、私人人工智能健康助理等。
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公开(公告)号：CN107609677A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710706936.X
申请日：2017-08-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及交通线路规划的技术领域，公开了一种定制公交交通小区和上、下车站点的确定方法；一种基于已确定上、下车站点并且单站点对应单站点的定制公交线路规划方法；一种基于K-折交叉验证评价定制公交运行线路合理性的方法；一种基于出租车GPS数据的定制公交线路规划方法。本发明同现有技术相比，更大限度地利用了已有的出租车GPS大数据，提出了更好的交通小区划分方法、线路规划方法及线路评价方法，为定制公交的发展提供了更好的参考依据。
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公开(公告)号：CN114925186B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210566962.8
申请日：2022-05-24
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明实施例提供一种知识图谱的问句生成方法、装置、设备和存储介质，涉及自然语言处理技术领域。其中，这种问句生成方法包含步骤S1至步骤S7。S1、获取知识图谱。S2、根据知识图谱，通过图变换网络模型，获取各个子图的子图向量。S3、获取问句数据集。S4、根据知识图谱和问句数据集，基于相似度获取各个子图的外部问句。S5、获取五何问题类型参数。S6、根据五何问题类型参数和外部问句，通过Bi LSTM神经网络模型，获取外部增强向量。S7、根据子图向量和外部增强向量，通过指针生成网络模型，获取问句。本发明对生成教学场景中所需的类型多样、语义知识丰富、语言表达自然的问句具有重大的指导和促进作用。
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公开(公告)号：CN118469968A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410636849.1
申请日：2024-05-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于伪影域对抗学习的深度伪造图像检测方法及装置，包括：构建深度伪造图像检测模型和领域分类器，深度伪造图像检测模型包括特征提取器和伪造检测分类器，特征提取器是在Xception网络的输出层中嵌入空间通道注意力模块而得到，伪造检测分类器和领域分类器均采用依次连接的全连接层和Softmax分类器，并分别与特征提取器连接，结合领域分类器对深度伪造图像检测模型进行训练，得到经训练的深度伪造图像检测模型；将待检测的图像输入经训练的深度伪造图像检测模型，得到检测结果，检测结果为待检测的图像为真实图像和伪造图像的概率，根据检测结果确定待检测的图像为真实图像或伪造图像。本发明能够提升脸部伪造图像检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116611448A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310624082.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习与掩码语言模型的情感文本生成方法及装置，方法包括：步骤1，选取某个主题下的评论作为语料数据，经历预处理后输入语料库，利用方面情感识别技术对方面词进行抽取，联合主题词和情感极性构建结构化语料；步骤2，将目标主题词、方面词和目标情感分别填入预先构建的四种提示模板中，得到包含多种提示的掩码文本；步骤3，利用掩码预训练语言模型，通过提示引导，预测文本中的掩码，得到目标主题方面下的情感文本输出。本发明将主题方面文本和情感属性文本结构化，构建文本提示模板，利用掩码预训练语言模型直接生成方面级目标情感文本，而且后续无需任何微调和重训练步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116069919A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310206985.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 华侨大学 , 中国医学科学院阜外医院
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/22
Abstract: 本发明实施例提供基于文本和图拓扑相似的问句实体链接方法、装置和介质，涉及知识图谱问答领域。问句实体链接方法包括S1获取问句，并进行实体识别，获取实体提及集合。S2将实体提及集合中的实体提及与知识图谱进行关键词匹配，获取候选实体集。S3根据实体提及集合和候选实体集，进行相似度计算，获取各个候选实体与其对应的实体提及的第一相似度。S4根据第一相似度对各个候选实体进行排序并保留前k个候选实体，获取各个实体提及的候选实体列表。S5获取候选实体列表中的候选实体的向量表示。S6根据向量表示，通过组合相似度模型计算任意两个候选实体列表之间的组合实体向量之间的第二相似度，获取第二相似度最大的组合作链接实体集合。
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公开(公告)号：CN115829909A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210587952.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强和频谱分析的伪造检测方法，在RGB空间通过浅层纹理特征增强保留纹理信息，得到纹理特征增强图；在RGB空间通过通道空间注意力机制模块得到注意力图，将注意力图与输入的特征图执行逐元素点乘，得到经注意力强化后的深层语义特征增强图；在频域空间通过色彩空间变换将图片从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间，通过DFT和DWT两种频域变换将不同的频域通道串联起来得到浅层频域特征，通过特征提取网络得到深层频域特征图；将纹理特征增强图和深层语义特征增强图经双线性池化进行融合，得到RGB空间特征图；将RGB空间特征图和深层频域特征图拼接，经全连接层进行分类；本发明提供的方法，解决受生成网络结构和数据集多样性影响的问题。
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公开(公告)号：CN114818717A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210575509.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种融合词汇和句法信息的中文命名实体识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1、将原始输入文本映射为字向量，使用改进后的词集匹配算法引入外部词汇信息，并整合在每个字的输入表示中；步骤2、根据字的输入表示，利用双向LSTM抽取上下文信息；步骤3、使用NLP工具从原始输入文本中获取词性标签和句法成分，并且使用健值记忆网络构造句法向量，再通过门控机制对上下文向量与句法向量进行加权融合，获得特征向量；步骤4、将特征向量输入标签预测层的CRF中，实现中文命名实体识别。本发明能够解决中文命名实体中实体边界信息不足的问题和融合输入文本的句法信息。
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公开(公告)号：CN111428113B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010229129.5
申请日：2020-03-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊综合评判的网络舆论引导效果预测方法，通过网络爬虫技术爬取事件相关信息，根据网络舆论态势指数，构建网络舆论威胁评估指标体系；对网络舆论态势指标进行威胁等级模糊化，并利用模糊综合评判合成威胁等级模糊集；对威胁等级模糊集解模糊化，得到网络舆情威胁指数，进行舆情评估；实现了对网络舆论引导方法的效果预测，为有效的舆论引导提供辅助决策信息，对事件的进行实时监测和预警，也可用于事件引导仿真的效果度量。
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公开(公告)号：CN112905744A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110211603.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种侨情智能问答方法、装置、设备及存储装置，涉及自然语言处理技术领域。其中，这种侨情问答方法包含如下步骤：S1、构建四层结构的侨情概念树。S2、爬取互联网上的侨情非结构化文本数据。其中，侨情非结构化文本数据包含有侨情信息。S3、根据侨情概念树和侨情非结构化文本数据，生成侨情知识图谱。其中，侨情知识图谱根据Neo4j图数据库建立。S4、接收侨情查询语句。S5、根据侨情查询语句从侨情知识图谱中搜索答案。S6、输出答案。通过构建侨情概念树将侨情中的各种数据进行汇总、分类、集合，形成侨情知识图谱，合理的将侨情信息整理起来。基于侨情知识图谱实现了知识问答，使得侨情信息的查询变得更为简单。
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