公开(公告)号：CN118606480B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411084396.2

申请日：2024-08-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王浩 ,  王永恒 ,  丛高 ,  陈红阳 ,  吕劲松

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明提供了一种基于知识迁移的多领域情感分类方法及系统。本发明从每个领域挖掘出先验频数作为领域知识，并基于本地字典将挖掘出的知识保存在知识库中，再使用存储在知识库中的知识修正目标领域的模型参数，最后基于修正结果利用训练好的情感分类器模型获得面向目标领域的情感分类预测结果。本发明充分考虑了多领域评论数据中蕴含的共性情感知识，以联邦学习的方式利用其它领域的知识来帮助目标领域的分类任务，从而提高目标领域的情感分类性能，避免了对领域原始数据的访问和使用，能够有效应对样本选择偏差、领域情感特异、数据隐私等问题，保障了各领域数据的隐私性和安全性，具有复杂度低、效率高、准确度高、安全性强、可实施性强的优点。

公开(公告)号：CN115691661A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211185464.5

申请日：2022-09-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 吕劲松 ,  陈红阳 ,  王浩 ,  冯献忠

IPC: G16B20/20 ,  G16B40/20 ,  G16B40/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24 ,  G06F17/18 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于图聚类的基因编码育种预测方法及装置，本发明基于基因间相关性强弱构建基因图谱；对基因图谱进行聚类求解，得到共同调控基因组个数和每个基因的基因组聚类编号信息；融合基因等位信息和基因组聚类编号信息，得到样本的基因聚类编码；基于基因聚类编码信息和待预测生物表型信息，构建深度卷积神经网络，以优化基因育种预测性能。本发明充分利用基因图谱蕴含的基因间相互作用关系网络，能够有效提取用于控制生物表型输出的调控基因特征，解决经典模型输入编码层对基因图谱间基因相互作用关系编码不足的问题，保障生物表型的基因育种预测精准性，进而提高基因育种的速度、效率和质量，尤其产量的提高。

公开(公告)号：CN118606480A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202411084396.2

申请日：2024-08-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王浩 ,  王永恒 ,  丛高 ,  陈红阳 ,  吕劲松

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明提供了一种基于知识迁移的多领域情感分类方法及系统。本发明从每个领域挖掘出先验频数作为领域知识，并基于本地字典将挖掘出的知识保存在知识库中，再使用存储在知识库中的知识修正目标领域的模型参数，最后基于修正结果利用训练好的情感分类器模型获得面向目标领域的情感分类预测结果。本发明充分考虑了多领域评论数据中蕴含的共性情感知识，以联邦学习的方式利用其它领域的知识来帮助目标领域的分类任务，从而提高目标领域的情感分类性能，避免了对领域原始数据的访问和使用，能够有效应对样本选择偏差、领域情感特异、数据隐私等问题，保障了各领域数据的隐私性和安全性，具有复杂度低、效率高、准确度高、安全性强、可实施性强的优点。