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公开(公告)号：CN111125540A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911100389.6
申请日：2019-11-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/36
Abstract: 本发明提出一种融合知识图谱表示学习和偏置矩阵分解的推荐方法，结合了知识表示学习、基于偏置矩阵分解和梯度下降的优化方法。首先，通过现有知识库构建项目推荐的知识图谱；其次，利用知识图谱表示学习将项目实体嵌入低维的向量空间，接着，利用相似度函数计算低维向量空间中项目之间的相似性，最后，将相似性潜在因子融入偏置矩阵分解模型中，以此融入项目间的隐含信息。本发明提高评分预测的准确性从而有效的提高推荐的成功率和精准度。
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公开(公告)号：CN110069632A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910284980.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义表示向量的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料训练词嵌入向量，其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，生成文本语料中每一个词的浅层语义向量表达。接下来将两个词向量进行加权拼接作为新的词向量输入到CNN模型中，进行特征提取和模型训练，构建文本分类器。本发明解决基于大数据驱动的词向量表达缺少词法特征和知识表示，难以真正理解词汇语义信息的缺陷，使得模型具有更加丰富的特征表达和更高的分类性能。
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公开(公告)号：CN106156374A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610820534.8
申请日：2016-09-13
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06F16/583 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法，包括：提取训练图像的SIFT特征，并利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类，生成视觉词典组；通过卡方模型分析视觉单词与目标类别的相关性大小，同时结合视觉单词词频滤除一定数量的视觉停用词；将SIFT特征与优化后的视觉词典进行映射匹配，得到视觉词汇直方图；将查询图像的视觉词汇直方图与训练图像的视觉词汇直方图进行相似性匹配，根据初次匹配结果并结合查询扩展策略进行二次或多次检索，得到最终检索结果。本发明提供一种提高图像检索准确率为目的的基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法。
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公开(公告)号：CN118536610A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410643263.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N5/048 , G06N5/04 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊综合评判技术的社交网络用户认知脆弱性分析方法及装置，包括：构建认知脆弱性三级评估指标体系，获取用户在社交网络上发表的文本内容，根据文本内容分别分析用户在人格维度、兴趣维度和情感维度所对应的三级指标的分值；采用层次分析法分别确定二级指标和三级指标对应的权重系数；对三级指标进行认知脆弱性等级模糊化，确定三级指标对应的隶属函数，根据三级指标对应的隶属函数和权重系数以及二级指标对应的权重系数利用模糊综合评判计算用户的认知脆弱性等级的隶属函数，根据三级指标的分值和用户的认知脆弱性等级的隶属函数计算得到用户认知脆弱性指数，从而实现用户认知脆弱性分析。
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公开(公告)号：CN118212475A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410468662.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/35 , G06F40/30
Abstract: 一种基于多模态融合的图像主题分类方法和系统，包括：通过数据预处理构建图像对应的叙事文本和概念文本；将图像及其对应的叙事文本和概念文本输入预训练的特征提取模型得到图像特征、图像概念文本特征和图像叙事文本特征；采用标签注意力融合机制将所述图像特征和概念文本特征进行融合得到第一融合特征，利用多模态交叉注意力融合机制将所述图像特征和所述叙事文本特征进行融合得到第二融合特征；对所述第一融合特征和所述第二融合特征进行拼接融合和标签预测，实现图像主题分类。本发明融合文本信息辅助图像的新闻主题分类，提升模型的可解释性和泛化性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117725433A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311793721.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/241 , G06Q50/00 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性增强传播结构图的谣言检测方法，包括以下步骤：基于公开数据集提取新闻内容特征和用户特征；基于公开数据集构建传播结构图及邻接矩阵；利用用户特征的相似性增强传播结构图；利用图卷积网络获得统一传播结构图特征；对齐统一传播结构图特征和新闻内容特征；增强新闻内容特征和传播结构图特征；基于增强传播结构图特征获得增强统一传播结构图特征，将增强新闻内容特征、增强统一传播结构图特征以及对齐的统一传播结构图特征和新闻内容特征送入分类器，判断新闻是否属于谣言。本发明深入研究社交网络中用户偏好相似性的影响，同时考虑社交网络中的传播结构图以及用户之间的潜在关系，更全面地揭示了谣言传播的特征。
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公开(公告)号：CN117171353A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310891745.0
申请日：2023-07-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06F40/205
Abstract: 本发明提供了一种事件共指的消解方法、装置、设备及可读存储介质。以依存句法关系、事件元素信息为基础构建图结构数据，通过图注意力网络学习到句子中元素的相互依赖性。通过Pai rCNN模块提取事件对中事件句的上下文交互信息，该模型可以有效的解决事件共指消解问题。
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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
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。
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公开(公告)号：CN116562263A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310511318.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/205
Abstract: 本发明提供了一种文档衔接连贯性的评测方法、装置、设备及存储介质，通过先调用预训练语言模型并以掩码预测的方式将事件论元逐个进行填充，将事件实例还原为事件描述语句，接着，将两个事件描述语句之间的事件关系映射为关联词集合，选取置信度最高的关联词作为事件关系预测结果，事件关系预测结果包括事件论元连贯性与事件关系衔接性，最后，根据事件论元连贯性与事件关系衔接性的度量和融合，生成文档衔接连贯性的评测结果，通过文档衔接连贯性评测，拓宽自动作文评测的适用题型与应用场景。
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公开(公告)号：CN116049446B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310212003.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 华侨大学 , 中国医学科学院阜外医院
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/211 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种事件抽取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：获取句子文本，并将所述句子文本构建成图结构数据；对所述图结构数据中的每个节点进行初始化向量编码，并基于图注意网络模型对节点向量编码进行更新；调用二进制标记网络对更新后的节点向量编码及句子文本进行事件提取，其中，事件提取包括事件类型识别，事件触发词识别和事件论元识别，旨在解决无法捕获长距离依赖信息以及重叠事件问题。
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