公开(公告)号：CN118521818A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410494701.9

申请日：2024-04-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李佳怡 ,  李劼 ,  罗荣 ,  周汉南 ,  李选 ,  李剑

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开一种空中目标检测增量学习方法、装置及介质，其中方法包括：获取数据集，所述数据集包括空中目标数据，构建初始模型和增量模型，初始化所述增量模型；选取伪标签，得到知识蒸馏标签集，并利用改进的KD损失对增量模型进行训练；构建保持类别分布的增量训练阶段回放样本数据集，得到回放样本数据集；基于所述回放样本数据集，对训练后的增量模型进行调整。本发明通过从旧模型中选择性地忽略背景预测，并选择高置信度的前景预测，并将其用作伪标签，来使新知识和旧知识以结构化的方式融合，避免它们与新类别标签产生相互矛盾的监督。

公开(公告)号：CN118467859A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410932892.2

申请日：2024-07-12

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军91054部队

Inventor： 李劼 ,  于艳华 ,  罗荣 ,  宋延鹏 ,  王瑾睿 ,  刘泽亿 ,  周汉南 ,  王亮 ,  柴卓野 ,  李烨 ,  完颜娟 ,  陈建华 ,  皮人杰

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种会话推荐方法、装置及系统和存储介质，该方法包括：获取物品的序列信息和转移信息，根据所述物品的序列信息和转移信息确定物品嵌入；基于所述物品嵌入，给定会话的时间序列，计算出每个物品对于最后一个物品的时间间隔，并对所述时间间隔进行归一化得到归一化的时间间隔，对每个时间间隔向量进行映射得到一个可学习的嵌入向量，对所述可学习的嵌入向量进行维度统一，并使用反向的时间感知嵌入计算混合嵌入，根据所述混合嵌入的优先级，得到会话表示；基于所述会话表示，计算每一个候选物品的得分。本发明将时间感知引入会话推荐领域，并创新性的提出一种具有时间感知的基于图神经网络的会话推荐算法，提升推荐效果。

公开(公告)号：CN118467855A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410911451.4

申请日：2024-07-09

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军91054部队

Inventor： 李劼 ,  于艳华 ,  罗荣 ,  李振豪 ,  刘泽亿 ,  王瑾睿 ,  王亮 ,  王为清 ,  杨光付 ,  何翼 ,  王潋 ,  皮人杰

IPC: G06F16/9536 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种自监督协同过滤推荐方法、装置及系统和存储介质，结合随机游走、聚类、自监督等方法通过设计两个不同的通道来学习节点特征。其中基于GCN的通道是为了深入挖掘用户之间的高阶社会关系，首先通过聚类来得到用户的直接社会关系，之后通过GCN来进一步挖掘用户之间的高阶隐藏社会关系。此外，为了更有效的学习商品的特征和用户与商品之间的关联信息，通过随机游走来构建商品超边组，此举是为了让商品特征更突出，不再单一的通过商品与用户的关联来突出商品特征。通过最大化两个通道学习到的会话表示之间的互信息和前置任务的最优表示，可以帮助模型实现自监督的过程，从而达到更好的效果。

公开(公告)号：CN120031043A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510190545.1

申请日：2025-02-20

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李劼 ,  李选 ,  罗荣 ,  唐畅 ,  刘泽亿 ,  邓宇求 ,  崔振 ,  皮人杰

IPC: G06F40/30 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N5/022 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于文本‑图谱联合推理与双向交互的情感分析方法，包括：基于预训练的语言模型处理待分析文本，获得文本嵌入；基于外部知识图谱，并生成知识图谱嵌入；构建多层融合模块，将文本嵌入与知识图谱嵌入输入至多层融合模块中，融合模块对文本嵌入与知识图谱嵌入进行迭代更新，获得文本嵌入和知识图谱嵌入的联合表征；其中，多层融合模块包括若干层，每层包括语言模型层、图神经网络层与融合层；基于文本嵌入和知识图谱嵌入的联合表征进行情感分析。本发明通过联合更新学习与融合机制提升了文本与外部知识的融合效果，提高了情感分析任务的性能，使模型在面对多样化语境和复杂知识结构时具有更强的泛化能力。

公开(公告)号：CN118820927A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410816275.6

申请日：2024-06-24

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军91054部队

Inventor： 李劼 ,  唐畅 ,  罗荣 ,  闫鹏博 ,  李选 ,  李佳怡 ,  周汉南 ,  完颜娟 ,  马焱 ,  王为清 ,  李梁 ,  王潋 ,  皮人杰

IPC: G06F18/2413 ,  G06F16/35 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本申请的实施例揭示了一种基于KNN检索增强的文本分类方法及装置、设备、介质。方法包括：构建函数f(·)，响应于输入的训练集，利用所述函数f(·)将所述训练数据集的文本序列映射到固定长度向量表示形式，将所有文本序列的向量表示和对应的标签存储于训练数据集中；构建文本增强模块，利用所述文本增强模块对所述训练数据集进行增强得到增强后的训练数据集；构建K‑最近邻分类器，利用所述增强后的训练数据集对所述K‑最近邻分类器进行训练，以训练好的K‑最近邻分类器实现文本分类。本发明显著提高了多种深度学习模型(如CNN、LSTM、BERT和RoBERTa)在文本分类任务上的性能，同时无需额外训练即可利用训练数据集信息增强模型的泛化能力和分类准确性。

公开(公告)号：CN118820845A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410816066.1

申请日：2024-06-24

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军91054部队

Inventor： 李劼 ,  闫鹏博 ,  罗荣 ,  李选 ,  唐畅 ,  李佳怡 ,  周汉南 ,  王亮 ,  杨光付 ,  柴卓野 ,  李烨 ,  陈婷 ,  皮人杰 ,  李剑

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/088 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开一种无监督领域自适应的情感分类方法、装置及介质，其中方法首先训练任务适配器，然后堆叠在任务适配器上进行训练以获得更好的域对齐表示，最后融合堆叠领域适配器和任务适配器进行训练后在目标领域进行域适应。双适配器融合方法通过适配器融合模块解决了动态区分领域不变信息和任务表示信息重要程度的问题，而堆叠领域适配器堆叠在任务适配器上进行训练，学习的域不变信息是基于任务信息的，比基于预训练模型的通用信息在目标领域域适应的时候更加有用。实验结果表明，本发明可以有效的增强无监督领域自适应的域适应性能，同时依然保持参数高效的优点。