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公开(公告)号：CN110532355B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910795820.7
申请日：2019-08-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , 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：CN111753077B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010604687.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于学生知识画像的中文智能教学题库生成方法，具体包括：基于中文题目库、中文知识点体系、用户学习进度等信息构建来华留学生的中文知识画像，进而分阶段生成相似题目列表、协同推荐题目列表、进度匹配题目列表以及最后的推荐题目列表，为每位学生生成个性化的训练题库。本发明提出的方法能够针对具体用户群体，实现学习资源特征化，结合用户信息构建用户画像，实现真正的因材施教。
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公开(公告)号：CN112668883A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011590108.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种用于汉语的语音和语篇评测一体化的小讲话练习系统，包括：洋腔洋调语音评测模块，用于对用户录入的语音进行多维度语音质量评估；语篇评测模块，用于对用户录入的语音进行语音识别，允许用户进行编辑修改，对用户修改后的文本进行多维度语篇质量评估；范文学习模块，用于针对用户所选题目提供参考范文及其普通话音频，供用户进行听读，实现模仿学习；根据选择的题目，接收用户的录音；之后通过所述洋腔洋调语音评测模块以及所述语篇评测模块进行评测；显示评测报告；根据所述范文学习模块获取所选择题目的参考范文及其普通话音频，有助于提高学生规范化口语表达能力，满足了汉语学习者的口语个性化学习需求。
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公开(公告)号：CN111797244A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010698504.0
申请日：2020-07-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/30 , G09B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱和对话机器人的智能情境教学方法及系统，方法包括：首先构建情境知识图谱，其次基于情境知识图谱生成情境教学语料，最后基于对话机器人开展智能情境口语教学。本发明通过知识图谱技术和对话机器人技术，实现高效率的情境教学语料创作和个性化的情境口语学习模式，促进情境教学方法的智能化升级。
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公开(公告)号：CN111651970A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010675938.9
申请日：2020-07-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于表格型数据生成文本的方法、装置、设备及存储介质，包括：构建数据特征表示空间，其中，所述数据特征表示空间包括记录编码层、内容选择层以及内容规划层，以实现层次化的特征表示；通过训练特征表示空间到输出向量的映射关系，构建深度生成网络；构建表格型数据到文本的生成模型；基于所述生成模型将输入的待转换的表格型数据转换为文本输出。本发明将基于层次化结构的数据特征表示与深度生成的文本生成技术融合，能够对整个表格型数据中的每条样本数据记录进行理解与推理，能够实现将结构化数据转换为全局语义连贯长文本，丰富了输入数据推理方式与输出文本表达多样性，有效提升数据到文本生成模型中BLEU与PPL等性能评测指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107066578B
公开(公告)日：2020-06-26
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
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
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：CN110210743A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910434865.1
申请日：2019-05-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/00 , G06Q30/02 , G06F17/27 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种AI服务智商测试方法，包括：人工智能产品服务智商与用户体验度的关系分析、基于服务智商模型设计测试方案和对人工智能产品服务智商进行测试；具体的，通过用户评论、互联网排名和调查问卷获取用户体验，对人工智能产品用户体验度分析；设计知识的获取能力、专业技能模块和知识的创新能力的测试方案；对知识的获取能力、知识的掌握能力、知识的创作能力和知识的反馈能力进行测试实践。本发明方法针对现有技术缺少服务智商测试这一缺点，研究并设计了服务智商测试模块，实现与用户体验满意度的相一致。
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公开(公告)号：CN110083690A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910284601.2
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F17/27 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，方法包括：从对外汉语口语教材和互联网等数据源采集口语训练问答对；采用问题生成算法由机器生成训练问答对；汇总语料，并根据语料构建知识图谱；接收用户输入自然语言问题，通过神经网络深度学习对问题进行向量表达，与知识图谱的表达向量进行语义关联；通过关联分析选择合适的回答进行输出。本发明的基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，实现了具有智能对话、知识库和技能服务等功能，可作为对外汉语口语教学的智能辅助工具。
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公开(公告)号：CN110059187A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910284597.X
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预判模态的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料实施常规的CNN深度学习训练，包括词嵌入、卷积、池化和模式输出；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，计算浅层语义预判模式；接下来将浅层语义预判模态和深度学习决策模态进行双模态融合，作为SDG-CNN模型最终的决策模式，进而以该决策模式构建损失函数和实施参数优化。本发明解决了传统深度学习模型在模型优化过程中缺乏背景知识和语义信息，信息模态单一的缺陷，提升了深度学习文本分类模型的性能。
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