公开(公告)号：CN116542391A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310587950.8

申请日：2023-05-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  蒋诗琪 ,  杨添善

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/25 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及一种基于大数据的城市区域客流量预测方法，包括：建立基于AutoFM模块、基于注意力机制的双通道LSTM模块、基于转移权重的卷积神经网络模块、基于树模型的特征选择模块的城市区域客流量预测模型，并训练城市区域客流量预测模型，采用训练完成的城市区域客流量预测模型对城市区域客流量进行预测，得到预测结果；本发明通过建立城市区域客流量预测模型，不仅考虑了时间上的特点，还关注了空间特征，对客流量的移动趋势做出预测，解决了传统方法受到外部环境变化的影响，准确度较低的问题。

公开(公告)号：CN116994427A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310807737.3

申请日：2023-07-04

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  蒋诗琪 ,  曾庆红

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种基于大数据的道路路况预测方法，包括：提取数据中的连续特征、类别特征以及空间特征；建立路况预测模型，基于动态注意力的多层感知机对连续特征和类别特征进行学习，基于拓扑子图的图神经网络对拓扑特征进行学习；将基于动态注意力的多层感知机输出向量和基于拓扑子图的图神经网络输出向量拼接在一起，通过分类层进行输出预测结果。本发明采用动态注意力的多层感知机将类别特征和离散特征充分挖掘，自动提取与道路拥堵情况联系更加紧密的深层特征并为他们赋予更高的权重，提升模型的拟合能力；还通过拓扑子图的图神经网络充分学习了复杂的道路拓扑信息，进一步提升了模型在道路路况预测的准确性。

公开(公告)号：CN113889281A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111361534.3

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  靳从建 ,  蒋诗琪 ,  陈乔松 ,  邓欣

IPC: G16H50/70 ,  G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种中文医疗智能实体识别方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取中文医疗领域的文本数据，对文本数据构建出字典树，采用词向量模型提取出字符的字特征；对每个字符通过字典树查找出对应的多个匹配词，采用注意力机制将多个匹配词整合，输出字符的词特征；对每个字符进行拆分，并通过卷积神经网络提取出每个字符的字形特征；将字特征、词特征和字形特征进行多元特征自适应融合；将融合后的多元特征输入到基于卷积神经网络和循环神经网络的混合模型中，输出文本的上下文向量；利用条件随机场进行标签约束，识别出对应的智能实体；本发明通过自适应融合多种特征丰富底层信息，从而提高实体识别能力。

公开(公告)号：CN116644754A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310631264.6

申请日：2023-05-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  蒋诗琪 ,  杨添善 ,  唐鑫

IPC: G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06F21/62 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06Q30/0203 ,  G06Q30/0282

Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于大数据的互联网金融产品评论观点提取方法，包括：获取互联网金融产品评论数据，建立观点提取模型并进行训练，将获取的互联网金融产品评论数据输入训练完成后的观点提取模型进行观点提取。本发明使用k‑means聚类搜索核心向量，对核心向量进行基于窗口的自适应模糊处理，解决随机初始化向量带来的冷启动问题，并让核心向量更具有普适性；建立多任务联系，根据命名实体识别任务的输出对样本进行关键字脱敏处理，让样本中情感倾向更容易被模型捕获；从多个维度挖掘样本中情感倾向，提高模型的鲁棒性和预测精度。

公开(公告)号：CN115935994A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211589747.6

申请日：2022-12-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  蒋诗琪 ,  廖唯皓 ,  唐鑫 ,  刘彬 ,  杜雨露

IPC: G06F40/295 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于自然语言处理的命名实体识别领域，特别涉及一种智能识别电商标题方法，所述方法包括：收集电商数据样本，对数据进行标注；送入自注意力模型，得到词向量；使用掩码自注意力机制分别提取正向信息和反向信息；头指针与尾指针匹配时融入相对位置向量信息，得到预测的实体片段，本发明引入辅助学习任务，让实体边界更加清晰；采用掩码自注意力机制表达正向和反向的信息，保证前后信息不会被泄露；头指针与尾指针匹配融入相对位置向量，提升相邻位置的语义表达。

公开(公告)号：CN113948217A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111392829.7

申请日：2021-11-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  蒋诗琪 ,  王利蕾 ,  孙开伟 ,  方阳

IPC: G16H50/70 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于自然语言处理的命名实体识别领域，具体涉及一种基于局部特征整合的医学嵌套命名实体识别方法，该方法包括：该方法包括：对文本实体进行打标；通过双向长短期记忆网络来捕捉正向文本特征和反向文本特征；使用卷积神经网络提取局部特征，并采用匹配度评分矩阵为双向特征进行打分；重复上述过程，直到设定的最大实体长度，得到所有的预测实体；本发明采用了BiLSTM采集文本关键信息，将正向信息与反向信息剥离开，对他们进行分开操作；采用局部特征整合，将实体所处在的前后语义背景信息与实体内部的信息链接相区分，保证实体的产生是具有语义环境，并使得内部紧密有序。