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公开(公告)号:CN119025668A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411109959.9
申请日:2024-08-13
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种基于研究方向的实体匹配方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括:获取待匹配研究方向词;采用2GRAM模型分别对待匹配研究方向词和学术主题词库中学术主题词进行切分处理,得到待匹配研究方向词对应的第一双对序列和学术主题词各自对应的第二双字对序列;将每个第二双字对序列分别与第一双对序列进行相似度比对以从学术主题词库中确定多个待匹配学术主题词;采用BERT模型依次对待匹配研究方向词与待匹配学术主题词进行文本向量化处理,并计算得到的待匹配学术主题向量与待匹配研究方向向量的相似度,确定出一个待匹配学术主题词作为目标学术主题词。本申请的方法提高了研究方向实体匹配的效率。
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公开(公告)号:CN112860862B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202110133448.0
申请日:2021-02-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种人机对话中智能体对话语句的生成方法和装置,其中方法包括:利用预先训练的自然语言理解模型,从当前人机对话的对话历史数据中,提取预设知识库中的属性值和场景类别;其中,所述知识库由知识三元组构成;基于所述属性值和所述场景类别,从所述知识库中筛选出相关的知识三元组,得到候选知识子集;基于所述对话历史数据和所述候选知识子集,利用预先训练的对话生成模型,为智能体生成当前的响应语句并输出。采用本发明,可以支持多任务场景的人机对话。
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公开(公告)号:CN112183655A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202011077236.7
申请日:2020-10-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种文档多标签分类方法和装置,包括:当需要对文档进行多标签分类时,对于每个标签,利用多标签分类模型中该标签对应的第一标签相关编码器和第二标签相关编码器,分别对文档采用注意力加权的方式进行编码,并将该标签对应的编码结果进行拼接;其中,所述第一标签相关编码器和所述第二标签相关编码器预先利用基于标签对比机制构建的样本集合训练得到;拼接所有标签的所述拼接的结果,得到所述文档的编码向量;利用所述多标签分类模型的全连接层和逻辑斯蒂函数,根据所述编码向量,对所述文档进行多标签分类,并利用多标签分类结果,对所述多标签分类模型进行参数调整。采用本发明,可以提高对文档进行多标签分类的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN104866596B
公开(公告)日:2018-09-14
申请号:CN201510290451.8
申请日:2015-05-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于自动编码器的视频分类方法及装置。该方法中,获得具有三种模态数据的目标视频的每一种模态数据的低级表示内容;将每一种模态数据的低级表示内容分别输入至堆叠的自动编码器组处理,获得每一种模态数据的高级表示内容;将每两种模态数据的高级表示内容的组合结果分别输入至双模态融合器处理,获得相应两种模态数据的双模态公共表示内容;将双模态公共表示内容的组合结果输入至三模态融合器处理,获得三模态公共表示内容;将三模态公共表示内容输入至有监督分类模型处理,以获得各个视频类别的类别标签,并确定目标视频所对应的视频类别。可见,通过本方案可以结合目标视频的三种模态数据对目标视频进行分类。
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公开(公告)号:CN104462485A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410797791.5
申请日:2014-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30023
Abstract: 本发明提出了一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法,该方法包括:利用特征提取方法分别获得检索目标与检索库中每一个检索成员的初级向量;检索目标的初级向量分别与检索库中每一个检索成员的初级向量,通过对应的深层信念网络获得检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量;利用检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量计算检索目标与检索库中每一个检索成员的距离;将检索库中与检索目标距离最近的至少一个检索成员确定为与检索目标匹配的对象。
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公开(公告)号:CN118779507A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410916307.X
申请日:2024-07-09
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/9532 , G06F16/958 , G06F40/186 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供一种面向专家画像的信息追踪方法及装置,方法包括:基于专家信息库中的目标专家的基础专家数据以及该目标专家的简历数据,采用大语言模型获取针对简历数据的缺失信息查询式;应用缺失信息查询式在网络中查找缺失信息关联网页并识别得到目标网页文本数据;对目标网页文本数据和文档数据进行针对用于表示缺失信息的缺失数据的提取、汇总和验证,并验证新增专家属性描述短语及其的语义信息,再基于专家评审规则确定新增专家属性描述短语的标签等级。本申请能够提高面向专家画像的信息追踪的全面性及准确性;并能够提高面向专家画像的信息追踪的效率、准确性以及可靠性,进而能够提高专家画像更新或构建的实时性、准确性及全面性。
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公开(公告)号:CN118467731A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410537756.3
申请日:2024-04-30
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06Q50/18
Abstract: 本申请公开了一种科技发展脉络的提取方法、装置、电子设备和存储介质,该方法和装置应用于电子设备,具体为获取目标技术领域的多个文献数据;对多个文献数据进行数据提取、合并和关系构建处理,得到多类短语和短语之间的短语关系;基于多类短语和短语关系构建知识图谱;对知识图谱进行层次聚类处理,得到目标技术领域的科技发展脉络。本申请的技术方案无需科研人员通过自身的经历和掌握的局部信息对科技演化过程进行描述,即可使其得到客观全面的科技演化路径,从而使其能够了解相应领域内存在的细分领域和先进的研究方法。
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公开(公告)号:CN109146892A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201810813038.9
申请日:2018-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于美学的图像裁剪方法及装置,属于计算机技术领域。所述方法包括:获取待裁剪图像;根据显著性检测算法,计算所述待裁剪图像对应的显著图,其中,所述显著图包括所述待裁剪图像对应的显著度图像,所述显著度图像是灰度图像;通过显著区域提取算法,在所述显著图中确定显著边界框;在所述待裁剪图像中,确定所述显著边界框对应的显著区域,其中,所述显著区域为所述待裁剪图像中所述显著边界框包含的图像区域;根据美学区域识别算法和所述显著区域,确定包含所述显著区域的美学区域边界框;基于所述美学区域边界框,对所述待裁剪图像进行裁剪,得到目标图像。采用本发明,可以提高确定裁剪框的效率。
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公开(公告)号:CN108492294A
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201810247248.6
申请日:2018-03-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像色彩和谐程度的评估方法及装置,其中方法包括:通过预设的无向图建立初始条件随机场;根据预设样本图像和预设训练算法,对初始神经网络进行训练;利用训练后的神经网络确定初始条件随机场的关联势函数及交互势函数;根据关联势函数和所述交互势函数,确定初始条件随机场对应的条件随机场模型;当获取到待评估图像时,将待评估图像切分为多个图像块并输入至条件随机场模型,计算得到待评估图像的色彩和谐评估值。本发明实施例提供的图像色彩和谐程度的评估方法,无需人工评估即可计算得到对应的色彩和谐评估值,从而实现自动对图像的色彩和谐程度进行评估。
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公开(公告)号:CN103678660A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310722183.3
申请日:2013-12-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法,首先计算图像数据库中任意两个图像的内点数,根据公式计算任意两个图像的相关度值;然后计算查询目标与图像数据库中任一图像的相关度值,得到与查询目标直接相关的图像与间接相关的图像;构建一个赋权邻接矩阵A进行衰减,且增加弥补衰减过度造成间接相关度值过小的补给项计算查询目标vq与图像vi的间接相关度值,并通过迭代调整所述间接相关度值使得相关度值越高的图像与查询目标vq的间接相关度值越大;将查询目标与图像数据库各图像的直接相关度和间接相关度进行排序,得到图像数据库中包含查询目标的图像。
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