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公开(公告)号：CN118194858A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410343955.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种两阶段优化的无线网优领域长实体识别方法及系统，属于无线网优运维技术领域，利用预先训练好的长实体识别模型对获取的待识别的文本内容进行处理，得到长实体识别结果；通过第一阶段前置任务，获得具备领域知识的预训练模型TelBert；第二阶段引入与实体相关的语义信息，得到基于机器阅读理解框架的长实体识别模型，以双指针网络的方式解码实体。本发明通过增加实体类型预测任务学习特定领域知识，增强基座模型文本表征学习的能力，缓解了小样本场景下模型调优的困难；对实体识别模型进行改进，得到适用于文档级长实体识别的MRC‑LER模型；提出基于语义相似度的评价指标，合理评估实体关键信息的有效抽取率。
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公开(公告)号：CN115131797B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210742861.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强金字塔网络的场景文本检测方法。该方法包括：将待检测图像输入到特征增强金字塔网络，特征增强金字塔网络对待检测图像经过不同的卷积阶段生成不同尺度的特征图，将不同尺度的特征图进行拼接得到富含尺度信息的高级特征图；将高级特征图输入到通道注意力机制模块中，输出经过权重选择的各个通道权重不同的特征图；将经过权重选择的各个通道权重不同的特征图输入到后处理模块，后处理模块输出待检测图像的文本检测结果。本发明使用Res2Net与特征增强金字塔网络作为骨架网络，在特征金字塔网络的基础上新增下采样路径，只对邻近层进行采样后融合，使用通道注意力机制增强文本特征的权重，使算法检测到更加精确的文本边界。
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公开(公告)号：CN115131797A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210742861.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强金字塔网络的场景文本检测方法。该方法包括：将待检测图像输入到特征增强金字塔网络，特征增强金字塔网络对待检测图像经过不同的卷积阶段生成不同尺度的特征图，将不同尺度的特征图进行拼接得到富含尺度信息的高级特征图；将高级特征图输入到通道注意力机制模块中，输出经过权重选择的各个通道权重不同的特征图；将经过权重选择的各个通道权重不同的特征图输入到后处理模块，后处理模块输出待检测图像的文本检测结果。本发明使用Res2Net与特征增强金字塔网络作为骨架网络，在特征金字塔网络的基础上新增下采样路径，只对邻近层进行采样后融合，使用通道注意力机制增强文本特征的权重，使算法检测到更加精确的文本边界。
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公开(公告)号：CN115062911A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210535553.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多策略融合的智慧小镇的智能决策系统。该系统包括：智慧小镇数据端用于采集和处理智慧小镇数据，业务中台服务端用于通过仿真平台接收到智慧小镇数据后，通过Menge服务进行2D建模与仿真，通过Menge‑Unity程序与Unity3D进行数据同步，得到智慧小镇的3D仿真视频数据，决策平台包括后端和前端，存储和管理智慧小镇的决策策略，后端负责监测智慧小镇全局状态，发送智慧小镇的状态数据到前端，前端选择最优的决策策略提供给智慧小镇管理者，将3D仿真视频数据进行Unity3D可视化展示。本发明系统针对旅游小镇中的多个场景，将决策平台和可视化平台有效的结合在一起，根据不同场景遇到的不同问题，采取不同策略，从而实现人、机、物的协同管理。
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公开(公告)号：CN114297473A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111413975.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/907 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出用于图文匹配的多级视觉‑文本语义对齐模型MSAVT，并提供了基于图文匹配的多级视觉‑文本语义对齐模型MSAVT的新闻事件检索方法，实现了新闻事件跨模态图文搜索，以满足当下新闻检索需求。本发明提供的跨模态检索模型的图文对齐精度更高，应用于新闻事件跨模态图文检索时在多个水平的召回率和平均准确精度等指标上有显著的提升。同时，引入预训练的BERT模型提取文本特征，提高了算法的泛化性能。模型采用公共空间特征学习方法，可以独立的获取图像和文本的向量表征，即可以预先存储检索结果的向量表示，检索耗时较短，可以应用于实际场景中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343707A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110625864.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于鲁棒性表征学习的场景文本识别方法。该方法包括：将待识别的图像输入文本矫正网络，得到矫正图像；将矫正图像输入编码器，编码器利用坐标编码模块提取图像的空间纹理信息，利用上下文建模网络提取文本的语义建模特征，输出文本的语义建模特征给全局语义提取模块和解码器；全局语义提取模对输入的文本的语义建模特征进行文本语义表征提取并输出给解码器；解码器根据接收的全局语义信息和文本的语义建模特征利用注意力机制进行串行分类预测，输出待识别的图像的文本识别结果。本发明通过文本表征网络和表征学习机制优化文本表征的提取和分布，有效提升文本识别中对于复杂背景干扰、多种字体风格与文本排布的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107708072A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710898977.3
申请日：2017-09-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于移动通信网络的轨迹分析方法及装置，包括：获取移动终端与基站交互的空中接口数据，并根据所述空中接口数据，确定所述移动终端在不同时间点所处的位置点；根据所述移动终端在首个时间点所处的位置点，确定电子地图上预设范围内的候选道路；根据所述移动终端在不同时间点所处的位置点，在所述候选道路中确定与所述移动终端的当前道路匹配的待匹配道路；将所述移动终端在不同时间点所处的位置点映射到所述待匹配道路上。本发明提高了定位的精度，从而提高了轨迹分析的准确度。
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公开(公告)号：CN117688187A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311512999.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06F40/247
Abstract: 本发明提供一种融合知识图谱实体属性值的机器阅读理解方法及系统，属于人工智能技术领域，获取知识表示向量矩阵；其中，所述知识表示向量矩阵通过双向LSTM网络对知识图谱中“实体‑属性‑属性值”三元组中的属性和属性值一起编码并与实体编码进行相似度计算得到；利用预先训练好的机器阅读理解模型，对待处理文本进行处理，得到文本的阅读理解答案。本发明提升了在评价指标精确匹配分数和F1分数，融合了更丰富的知识信息，减少了模型参数量，降低了模型的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114817454A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210150583.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结合信息量和BERT‑BiLSTM‑CRF的NLP知识图谱构建方法，通过分析知网期刊论文数据的结构并结合自然语言处理的研究任务提出自然语言处理领域知识图谱的模式层结构；之后通过提出一种新词发现的算法获得论文数据中的关键术语实体类，提出一种特征融合多分类的算法获得论文细粒度的NLP研究任务实体类。进而完成知识抽取模块对三元组的获取，最终构建完成自然语言处理知识图谱。本发明的新词识别算法弥补了传统技术上仅仅使用信息量来获取新词的缺陷，极大地提高了新词发现的效果。使用XGBoost模型对论文细粒度研究任务的分类相比于其他机器学习模型准确率较高，此外经过特征融合，分类模型的准确率相比于未经特征融合模型的分类准确率提升了约五个百分点。
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公开(公告)号：CN105634541B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201511018517.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种全双工携能通信方法及节点，该方法包括：第二节点的第二发射机向第一节点的第一接收机发送第一信号，同时同频下，第二节点的第二接收机接收第一节点的第一发射机发送的第二信号，第二节点在第二接收机接收到第二信号后，对第二信号对应的能量进行功率分配处理。该过程中，第一节点与第二节点均已全双工方式工作，即在同一频段内同时发现信号并接收信号，第二节点在第二接收机接收到第二信号后，对第二信号对应的能量进行功率分配处理，通过将CCFD技术与SWIPT技术结合起来，实现提高频谱利用率的同时，实现携能通信。
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