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公开(公告)号：CN118690947A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410694062.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于异构图卷积网络的信息传播预测方法，包括以下步骤：构建并训练基于异构图卷积网络的信息传播预测模型，用于实现信息传播预测；所述信息传播预测模型的预测过程包括：根据用户社交关系和信息传播序列构建异构图；通过双向图卷积网络从异构图中学习到用户节点的表示；通过时序注意力机制获取用户节点的时序特征；通过结构注意力机制获取用户节点的结构特征；融合时序特征和结构特征以获取最新用户节点表示；多头注意力机制根据最新用户节点进行预测，输出当前信息的传播预测序列。本发明利用双向图卷积网络来学习用户结构特征、利用注意力机制获取用户的时序特征，充分利用用户特征，从而提高信息传播预测的性能。
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公开(公告)号：CN115063251A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210601033.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于关系强度与反馈机制的社交传播动态网络表示方法，属于社交传播领域，包括：基于关系强度将社交传播动态网络划分为关系网络与传播网络；对传播动态网络进行描述；对社交传播网络中的节点表示；更新相关节点的邻接矩阵与注意力权重，同时聚合节点信息并反馈节点变化信息，最后结合自相关项与时间项更新节点表示；将attention机制应用到动态的模型中来度量各个节点的权重，考虑网络动态变化对attention的影响；本发明提供的方法用于社交传播动态网络表示，进行动态链接预测任务，解决了动态网络表示的及时性问题。
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公开(公告)号：CN113535984A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110919665.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的知识图谱关系预测方法及装置，利用Trans模型获得三元组实体的嵌入，将三元组中的关系当作头实体和尾实体间翻译操作，得到三元组向量表示，针对知识图谱中三元组实体描述的全部文本信息采用Doc2Vec模型进行嵌入，得到实体描述向量表示，通过Trans模型得到的三元组向量表示与实体层次类型映射矩阵结合，得到实体类型向量表示，采用融合三元组向量表示、实体描述向量表示以及实体类型向量表示的三元组实体向量作为编码器输入，编码器基于知识图谱设计注意力机制，得到关系层次、实体层次、三元组层次的权重，解码器则利用ConvKB模型重构知识图谱，进行关系预测。本发明可用于知识图谱推理，根据已知的知识推理出未知的潜在的知识。
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公开(公告)号：CN113535984B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110919665.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的知识图谱关系预测方法及装置，利用Trans模型获得三元组实体的嵌入，将三元组中的关系当作头实体和尾实体间翻译操作，得到三元组向量表示，针对知识图谱中三元组实体描述的全部文本信息采用Doc2Vec模型进行嵌入，得到实体描述向量表示，通过Trans模型得到的三元组向量表示与实体层次类型映射矩阵结合，得到实体类型向量表示，采用融合三元组向量表示、实体描述向量表示以及实体类型向量表示的三元组实体向量作为编码器输入，编码器基于知识图谱设计注意力机制，得到关系层次、实体层次、三元组层次的权重，解码器则利用ConvKB模型重构知识图谱，进行关系预测。本发明可用于知识图谱推理，根据已知的知识推理出未知的潜在的知识。
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公开(公告)号：CN115292456A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210587837.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于知识驱动的非合作式人格预测方法及系统，包括：步骤1，将获得的人格相关词汇作为种子词进行翻译和分类，并对结果进行校正，构建种子词典；步骤2，选择各类不同类别领域的社交媒体用户，获取其发布的原创文本信息并进行预处理，构建语料库，并使用语料库训练词向量模型；步骤3，利用训练好的词向量模型计算种子词与语料库中的候选词之间的余弦相似度，选择相似度大的候选词对种子词典进行扩展，构建基础词典；步骤4，对基础词典进行同义词补充，构建人格词典；步骤5，利用人格词典提出基于词汇权重和词频的人格评分算法，并根据人格评分算法获取待测用户的人格特质。本发明提高了人格预测方法的可解释性和可推广性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469968A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410636849.1
申请日：2024-05-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于伪影域对抗学习的深度伪造图像检测方法及装置，包括：构建深度伪造图像检测模型和领域分类器，深度伪造图像检测模型包括特征提取器和伪造检测分类器，特征提取器是在Xception网络的输出层中嵌入空间通道注意力模块而得到，伪造检测分类器和领域分类器均采用依次连接的全连接层和Softmax分类器，并分别与特征提取器连接，结合领域分类器对深度伪造图像检测模型进行训练，得到经训练的深度伪造图像检测模型；将待检测的图像输入经训练的深度伪造图像检测模型，得到检测结果，检测结果为待检测的图像为真实图像和伪造图像的概率，根据检测结果确定待检测的图像为真实图像或伪造图像。本发明能够提升脸部伪造图像检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116611448A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310624082.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习与掩码语言模型的情感文本生成方法及装置，方法包括：步骤1，选取某个主题下的评论作为语料数据，经历预处理后输入语料库，利用方面情感识别技术对方面词进行抽取，联合主题词和情感极性构建结构化语料；步骤2，将目标主题词、方面词和目标情感分别填入预先构建的四种提示模板中，得到包含多种提示的掩码文本；步骤3，利用掩码预训练语言模型，通过提示引导，预测文本中的掩码，得到目标主题方面下的情感文本输出。本发明将主题方面文本和情感属性文本结构化，构建文本提示模板，利用掩码预训练语言模型直接生成方面级目标情感文本，而且后续无需任何微调和重训练步骤。
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公开(公告)号：CN115829909A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210587952.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强和频谱分析的伪造检测方法，在RGB空间通过浅层纹理特征增强保留纹理信息，得到纹理特征增强图；在RGB空间通过通道空间注意力机制模块得到注意力图，将注意力图与输入的特征图执行逐元素点乘，得到经注意力强化后的深层语义特征增强图；在频域空间通过色彩空间变换将图片从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间，通过DFT和DWT两种频域变换将不同的频域通道串联起来得到浅层频域特征，通过特征提取网络得到深层频域特征图；将纹理特征增强图和深层语义特征增强图经双线性池化进行融合，得到RGB空间特征图；将RGB空间特征图和深层频域特征图拼接，经全连接层进行分类；本发明提供的方法，解决受生成网络结构和数据集多样性影响的问题。
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公开(公告)号：CN114818717A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210575509.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种融合词汇和句法信息的中文命名实体识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1、将原始输入文本映射为字向量，使用改进后的词集匹配算法引入外部词汇信息，并整合在每个字的输入表示中；步骤2、根据字的输入表示，利用双向LSTM抽取上下文信息；步骤3、使用NLP工具从原始输入文本中获取词性标签和句法成分，并且使用健值记忆网络构造句法向量，再通过门控机制对上下文向量与句法向量进行加权融合，获得特征向量；步骤4、将特征向量输入标签预测层的CRF中，实现中文命名实体识别。本发明能够解决中文命名实体中实体边界信息不足的问题和融合输入文本的句法信息。
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公开(公告)号：CN107357977A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710500228.0
申请日：2017-06-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的线性时不变结构工作模态参数识别方法及对应的时不变的工作模态参数识别的装置、一种结合二阶盲辨识和最小二乘广义逆方法的三维结构的工作模态参数识别方法及对应一种时不变三维圆柱壳工作模态参数识别的实验装置，一种时变的工作模态参数识别的方法和一种基于滑动窗二阶盲辨识的线性时变结构工作模态参数识别装置。该方法和装置仅由实测的响应信号就能对时不变或者带有时变特性的动态系统进行工作模态参数在线实时识别，识别出结构(系统)的工作模态参数(模态振型，模态频率)，能实时有效监测系统的动态变化特性，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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