公开(公告)号：CN109325117B

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN201810970734.0

申请日：2018-08-24

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  蒋玉茹 ,  尤建清 ,  陈若愚

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06F16/951 ,  G06F16/955 ,  G06F16/9535 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种多特征融合的微博中社会安全事件检测方法，包括获取微博文本数据后对获取到的微博文本进行预处理、提取微博文本中的社会安全事件特征词、基于语境的词语语义相关度计算方法计算社会安全事件特征词的相关度、构建社会安全事件侦测模型。本发明在对特征词进行相关度计算时，充分考虑了事件侦测过程中的领域性需求，利用大规模语料建立词语共现关系图实现特征词的相关度计算，在对事件进行识别的过程中，采用层次聚类和增量聚类相结合，充分考虑了事件随时间不断变化的过程，同时，采用特征词进行聚类，有效减小了特征维度，提升了模型的运行效率。

公开(公告)号：CN114742593A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210428659.1

申请日：2022-04-22

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  段瑞雪 ,  尤建清 ,  苗将

IPC: G06Q30/02 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种物流仓储中心优化选址方法及系统，该方法包括：获取数据集，包括目标地区各行政区域的政务中心位置数据及经济适应量；采用K均值聚类法对数据集中数据点进行基于位置数据的聚类；构建物流仓储中心的选址模型，基于选址模型，对各聚类区域分别采用帝王蝶优化法优化选取物流仓储中心地址。本发明更能契合实际问题的解决，可进一步降低物流运输时间和成本。

公开(公告)号：CN114297404A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111637269.7

申请日：2021-12-29

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  蒋玉茹 ,  尤建清 ,  张良 ,  李尚美

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明提供一种领域评审专家行为轨迹的知识图谱构建方法，采用自顶向下与自底向上相结合的方法完成构建。通过爬虫进行数据采集并预处理；定义领域本体，建立模式结构；利用自然语言处理技术进行知识抽取；针对同名专家的多类属性特征，提出基于地点一致性与时间重合性相结合的行为轨迹相似度匹配算法，结合编辑距离和余弦相似度确定消歧专家，实现知识融合；最后将知识存储在图数据库neo4j中，查找专家间建立的直接关系路径和间接关系路径，完成亲密度计算。本发明的方法同名专家消歧的F1值为93％，相比现有技术提高16％，解决了知识图谱中实体歧义问题。该知识图谱可有效表示专家行为轨迹及社会关系等，计算专家亲密度，为评审专家的遴选提供知识基础。

公开(公告)号：CN112183094A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011209481.9

申请日：2020-11-03

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  王思远 ,  陈若愚 ,  段瑞雪 ,  尤建清

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/253 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多元文本特征的中文语法查错方法及系统，方法包括：(1)分别利用预训练模型和语法先验知识对文本进行向量表示，得到语义特征向量和词性特征向量，词性特征向量和语义特征向量首尾拼接得到文本的向量序列；(2)利用Bi‑LSTM模型抽取文本的特征向量序列；(3)对特征向量序列进行基于语义和词性搭配信息的注意力增强；(4)对注意力增强后的特征向量序列进行线性变换，得到标签预测序列；(5)对标签预测序列进行基于词序关系特征的信息增强；(6)捕获信息增强后的标签预测序列的约束信息，基于约束信息判别语法错误边界位置。经过验证，本发明表现出较好的查错效果，优于其他现有同类方法。

公开(公告)号：CN105005590A

公开(公告)日：2015-10-28

申请号：CN201510366843.8

申请日：2015-06-29

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  尤建清

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30705

Abstract: 本发明提供一种信息媒介的专题阶段性摘要的生成方法，包括获取特定时间段内的各信息媒介的文档；对所述信息媒介的文档进行主题抽取并生成主题集，以及对所述主题集利用话题检测与追踪技术进行话题聚类，并生成信息媒介专题的阶段性摘要，本发明实施例的信息媒介的专题阶段性摘要的生成方法具有生成的专题阶段性摘要有较好的召回率的优点。