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公开(公告)号：CN112347366A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011408926.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/383 , G06K9/62 , G06Q50/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于学习者画像与习题相似度的预科中文习题推送方法，首先基于用户的母语语系与用户的历史做题轨迹构建学习者画像；之后构建知识点多叉树，进而采用LCA机制计算习题相似度；接着融合学习者画像与习题相似度生成候选习题队列；最后基于用户交互数据实时生成推送习题队列。本发明实施例针对预科留学生，构建了用户的深度垂直学习者画像；充分利用习题的多层语义信息，提升了习题推送的精准性与可解释性；采用实时交互数据，实现“i+1”教学理论下的实时引导。
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公开(公告)号：CN110532355A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910795820.7
申请日：2019-08-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F17/27 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的意图与槽位联合识别方法，对用户的话语/查询等输入文本进行处理，输出意图标签和槽位标签；方法包括；将用户输入文本序列顺序通过长短期记忆网络和卷积神经网络的处理，形成一个LSTM-CNN共享表示特征；根据意图标签信息和槽位标签信息的区别，基于共享表示特征分别建立带注意力机制的Bi-LSTM意图识别模型/槽位识别模型；利用基于梯度下降法的加权计算方法构建上述意图识别模型和槽位识别模型的总损失函数，并对其进行联合优化求解。本发明将多任务学习思想运用到垂直对话系统构建过程中，能够实现输入文本意图和槽位的联合识别，有效提升垂直对话系统输入文本意图和槽位识别的准确率和F值。
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公开(公告)号：CN110060749A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910284998.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SEV-SDG-CNN的电子病历智能诊断方法，包括：挖掘医疗领域词汇来构建浅层语义词汇词典；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SEV；利用浅层语义词汇词典计算每一条语料的浅层语义预判模式SDG；将SEV和SDG融入传统CNN模型构建中，即在特征表达层将SEV与词嵌入向量进行拼接，在模式输出层将SDG和CNN判别模式进行融合，从而实现改进的SEV-SDG-CNN模型。本发明应用在电子病历疾病诊断中，能充分提取专业性极强、知识密度极高的电子病历所蕴含的大量丰富语义信息，并得益于CNN能从大数据中自动挖掘特征的优势，使得电子病历智能诊断方法具有较高的性能。
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公开(公告)号：CN110059195A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910284604.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LIS的医学检验知识图谱构建方法，包括：概念层设计、实例层学习和LIS知识图谱的应用；具体为，将LIS系统中的真实记录作为知识库，对知识领域的概念集进行设计，强调概念及概念关系的形式表达；从大量的LIS系统记录中抽取与概念层相匹配的医学检验事实，提取出医学检验实体与关系，并以三元组的形式存储，从而得到最终的医学检验知识图谱；并将医学检验知识图谱应用于检验查询和合理检验两个方面。基于医学检验文献与LIS中的真实数据构建医学检验知识图谱，完善了通用医学知识图谱，可更好地服务于高层次的人工智能医疗应用；同时，作为医生的辅助查询工具，提高医生的工作效率，并开拓LIS系统的应用场景。
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公开(公告)号：CN108960427A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810680852.8
申请日：2018-06-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识导向型遗传算法的制造云服务优化选择方法，S1：基于服务领域知识划分制造云服务组合节点制造云服务的候选服务集合；S2：从每个制造云服务候选集合中根据服务领域知识导向策略选取一个服务按照服务交互流程组合为一个个体成员，初始遗传算法种群X；S3：将每个个体成员采用整数编码方式进行编码；S4：计算种群P中所有个体的适应值；S5：返回当前全局最优解或生成下一代种群Pn；S6：将P中(1‑r)*N个最优适应值个体直接加入下一代种群Pn中；S7：采用服务领域知识导向的交叉与变异策略构建r*N个新个体并加入中；S8：返回S4；S9：输出最优的制造云服务组合方案。本发明能有效对制造云服务组合中的组合服务优化选择问题进行求解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268878B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201410507562.5
申请日：2014-09-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种超声图像中运动探针检测和定位方法，步骤如下：1)对超声序列图像向量化和矩阵化，得到超声影像数据矩阵，并交互式初始化；2)根据步骤1)形成的二维超声影像数据矩阵进行低秩建模和稀疏分解，得到矩阵低秩模型，并进行连续奇异像素支持区的交替检测，得到整体影像序列奇异像素支持区；3)利用步骤2)中得到的奇异像素支持区，转化其每一列向量为原始超声图像单帧大小，得到单帧稀疏块掩模区，并计算该掩模中的所有8联通区域，选取较大区域作为检测探针区域并进行空洞填充；4)通过计算检测到的探针区域中心点位置方法，找到探针具体空间位置信息。
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公开(公告)号：CN107066578A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710239554.0
申请日：2017-04-13
Applicant: 华侨大学 , 厦门绘酷文化传媒有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和迁移学习的3D画智能推荐方法，首先利用公开的大样本场景图片数据集，基于深度学习得到通用的场景图像分类器；然后通过用户收集的3D画场景图片数据集进行迁移学习，将通用的图像分类器转为3D画场景空间分类器；接着通过哈希感知算法构建3D画设计方案推荐图库的信息指纹库；最后将用户拍摄场景图片与3D画设计方案库匹配筛选，得到匹配候选子集，计算该子集中每张图片与用户图片之间的信息指纹汉明距离，再将距离最小的3D图智能推荐给用户。本发明基于深度学习和迁移学习，实现了在特定环境和空间结构对3D画的设计，也缩短了3D画的设计周期。
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公开(公告)号：CN119025685B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411479256.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供的一种知识图谱关系预测方法、装置、设备及存储介质，涉及知识图谱关系预测技术领域，本发明通过从稀疏知识图谱中构建候选三元组，根据预设的提示模板得到三元组循证文本集；利用大语言模型组合决策法计算候选三元组的关系支持度；接着，融合关系支持度和BERT模型向量嵌入，获得知识图谱的所有候选三元组的实例等价性向量，即候选三元组向量与真实标准化向量；然后，基于欧式距离计算候选三元组与事实三元组的实例等价性得分；最后，根据实例等价性得分筛选出超过阈值的候选三元组作为预测三元组，实现知识图谱关系预测。本发明提高了知识图谱关系的预测精度、增强了预测结果的循证支撑力度，在适应稀疏知识图谱方面表现出色。
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公开(公告)号：CN119168029A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410933069.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种构建基于上下文的五何问句生成模型的方法及装置,包括如下步骤：S1、首先将知识图谱进行子图拆分，得到知识图谱子图；S2、将S1所述的知识图谱子图按照关系路径的相似性计算得到多组正样本子图；S3、将S2所述的正样本子图进行图对比学习，获得每一个子图的语义表征；S4、基于S3所述的语义表征通过相似度算法查找输入子图在示例图谱问句集中的相似子图并得到自适应的演示示例；S5、将S4所述的输入子图与演示示例代入指令模板，得到指令文本,并送入大语言模型，生成问句。
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公开(公告)号：CN114860952B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210464244.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F17/18 , G06F18/243 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于数据统计和知识指导的图拓扑学习方法及系统，能在有监督下游任务下从文本数据中学习到图拓扑，方法包括：输入文本数据，获取文本数据中的实体作为图拓扑的节点，根据历史文本数据计算节点间的条件概率，构建初始图拓扑的邻接矩阵。其次，基于领域知识图谱构建出每份文本数据的知识注意网络。最后，将初始图拓扑的邻接矩阵输入到DK_Transformer(Data and Knowledge drivenTransformer)模型中，并以知识注意网络为专家知识，联合注意力机制来学习出适应下游任务的图拓扑。本方面能有效解决现有基于文本数据的图拓扑构建方法仅考虑数据统计信息、未充分利用知识和无法适应下游任务等问题。
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