公开(公告)号：CN111078833A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911223541.X

申请日：2019-12-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  吴汉瑜 ,  李熔盛 ,  申林山 ,  姜梦奇 ,  范贺添 ,  谷虹润

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种基于神经网络的文本分类方法。了解决传统文本分类方法不能同时有效的利用文本的语义信息和结构信息的问题，本发明可以提取文本的不同层次的语义信息和结构信息，包括单词级语义信息、单词级结构信息、短语级语义信息、短语级结构信息。为了得到文本的最终表示，本发明又提出两种融合方法来融合四种信息，分别是静态融合和基于注意力机制的动态融合。本发明基于神经网络，综合利用文本不同层次的语义信息和结构信息，提高了文本分类的准确率。

公开(公告)号：CN111046179A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911222868.5

申请日：2019-12-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  余日昌 ,  刘汪洋 ,  杨辉 ,  李熔盛 ,  申林山 ,  李轶 ,  张柏嘉

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

Abstract: 本发明属于文本分类处理技术领域，具体涉及一种面向特定领域开放网络问句的文本分类方法。本发明克服了在执行一些特定领域的网络开放文本分类任务的情况下，缺乏足够可用的带类别标记的语料集，且网络文本信息量低、噪音大的问题，并为该领域的开放网络问句的层次分类提供了新方法。本发明利用了特定领域的开放网络问句及书面文本使领域的词嵌入表示更符合领域知识特征，同时，使用半监督方法加速分类模型训练并减少所需的标记样本。此外，还结合了条件概率实现了在多粒度层级的类别划分。本发明可以在问答系统、情感分析、领域知识库等领域辅助数据的提取、判别和构建。

公开(公告)号：CN110969009A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911223545.8

申请日：2019-12-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  张幻 ,  程序 ,  严江 ,  申林山 ,  李熔盛

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明属于自然语言文本处理技术领域，具体涉及一种汉语自然语言文本的词语切分方法。本发明基于无监督学习中的基于良好度量的方法设计，在其中加入了少量工作量的人工的步骤，即需要人工整理中心词，人工整理中心词的优点是使词表的质量和词语类别更加可控，进一步地，可以降低对语料词语分布特征的需求，特别适用于语料的词语分布不理想以及领域合成词的中心词数量较少的情况。本发明的词语切分方法适用于领域的自然语言文本，特别地，最适用于在领域合成词和非标准词较多的领域，其分词效果好于通用的开放域分词工具的效果，结果有益于进一步在相关领域自然语言处理的后续步骤，特别是在知识抽取或知识图谱中的应用中。

公开(公告)号：CN102902614B

公开(公告)日：2016-04-20

申请号：CN201210334271.1

申请日：2012-09-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  申林山 ,  李明星 ,  吕天阳

IPC: G06F11/32

Abstract: 本发明主要涉及一种实现业务运行状态监测及异常监测结果的引导处理方法。本发明包括：制定监测事件的事件-条件-动作主动规则；构建事件的维度知识库、政策知识库和专家意见知识库；事件监控线程捕获事件信号，对信号进行预处理；指标执行线程监测指标的执行，按优先级运行监测指标；对运行结果进行合规性判断，若符合主动规则，监测结束；若不符合主动规则，对存在疑点的结果发出预警信号；智能引导线程接收处理预警信号，显示预警结果横向维度和纵向维度，调出政策知识库的政策解释和专家意见知识库的专家处理意见。本发明的有益效果在于，只要系统启动，工作流程全部由系统自动完成，不需人工干预，用户只浏览结果即可。

公开(公告)号：CN102799627B

公开(公告)日：2014-10-22

申请号：CN201210211474.1

申请日：2012-06-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  刘国峰 ,  朴秀峰 ,  申林山 ,  刘刚 ,  刘建华

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于数据迁移、数据集成领域，具体涉及一种高匹配效率和准确率的基于一阶逻辑和神经网络的数据对应方法。本发明包括：（1）分析已完成匹配的数据模式；（2）将模式转换为表向量，存放在待匹配表训练集合中；（3）对集合中的表进行特征提取；（4）存储提取的表的特征。（5）对待匹配模式中的待匹配表进行匹配；（6）对已完成匹配的模式中的字段进行训练，修正字段的表示形式和建立的神经网络；（5）使用训练好的神经网络和修正后的字段表示格式，对已完成匹配的表进行字段匹配。本发明减少了在数据对应过程中的时间，提高了匹配的效率和准确率。

公开(公告)号：CN102902614A

公开(公告)日：2013-01-30

申请号：CN201210334271.1

申请日：2012-09-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄少滨 ,  申林山 ,  李明星 ,  吕天阳

IPC: G06F11/32

Abstract: 本发明主要涉及一种实现业务运行状态监测及异常监测结果的引导处理方法。本发明包括：制定监测事件的事件-条件-动作主动规则；构建事件的维度知识库、政策知识库和专家意见知识库；事件监控线程捕获事件信号，对信号进行预处理；指标执行线程监测指标的执行，按优先级运行监测指标；对运行结果进行合规性判断，若符合主动规则，监测结束；若不符合主动规则，对存在疑点的结果发出预警信号；智能引导线程接收处理预警信号，显示预警结果横向维度和纵向维度，调出政策知识库的政策解释和专家意见知识库的专家处理意见。本发明的有益效果在于，只要系统启动，工作流程全部由系统自动完成，不需人工干预，用户只浏览结果即可。