公开(公告)号：CN116205238A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211222468.6

申请日：2022-10-08

Applicant: 重庆医科大学 ,  重庆大学

Inventor： 吕洋 ,  陈晨曦 ,  余维华 ,  李文沅 ,  崔秋实 ,  张美伟 ,  余娟 ,  张太平 ,  谭元涛 ,  陈利华

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06F40/211 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于简易精神状态量表的语句自动识别系统，包括语料获取模块、分词模块、词性标注模块、命名实体识别模块、依存句法分析模块、语义识别模块和数据库；本发明通过智能化与自动化的语句分析，辅助传统人工AD诊断流程，提高量表评估与AD诊断效率。本发明对AD量表中的指定书写内容建立了评价模型，基于LTP和ALBERT模型结合的文字处理和语义分析技术，完成了受试者书写句子结果的正误评估。

公开(公告)号：CN115687939A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211071421.4

申请日：2022-09-02

Applicant: 重庆大学 ,  重庆医科大学

Inventor： 张美伟 ,  崔秋实 ,  余娟 ,  吕洋 ,  余维华 ,  李文沅 ,  祝陈哲 ,  王香霖

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F40/284 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明公开一种基于多任务学习的Mask文本匹配方法及介质。方法步骤包括：1)获取至少两个待匹配文本；2)对所述待匹配文本进行特征提取，得到每个待匹配文本的文本字词特征；3)建立基于BERT的文本匹配模型；4)将所有待匹配文本的文本字词特征输入到文本匹配模型，获得不同待匹配文本的匹配结果。介质包括计算机程序。本发明提出了结合数据特点构建Mask矩阵简化模型的思路，在简化模型的同时也能放大待匹配文本之间的差异，使最终模型训练的泛化能力增强。

公开(公告)号：CN118824544A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411025703.X

申请日：2024-07-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张美伟 ,  崔秋实 ,  潘钰玮 ,  李文沅

IPC: G16H50/30 ,  G06F18/213 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于大模型智能体的多模态AD风险辅助预测方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取包括低纬的AD多模态数据；对多模态数据进行特征筛选；基于筛选获得的特征，通过跨模态注意力网络模块和图神经网络模块分别获得参数输出；将两网络所获取的参数输出进行参数融合计算，以获取深度神经网络输出结果；将深度神经网络输出结果传输至基于大语言模型的智能体系统，得出最终预测结果。本发明能够对AD多模态数据中低维空间做特征做计算和筛选，即剔除了冗余噪声特征，又增强了深度学习模型的学习能力。同时，在本发明中通过参数融合，创新性地将图神经网络与注意力神经网络形成了结合使用，解决了现有技术中这两种网络无法兼容的难题。