公开(公告)号：CN110472245A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910751989.2

申请日：2019-08-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯时 ,  谢宏亮 ,  王大玲 ,  张一飞

IPC: G06F17/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提出一种基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，包括：将原始多标记社会媒体短文分为训练集及测试集；对训练集中一段原始多标记社会媒体短文本数据进行预处理，得到训练集基本情绪单标记数据；构建基于层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型；基于注意力卷积神经网络构建情绪强度值模型；针对多标记社会媒体短文本测试数据，使用层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型进行预测，得到优化后的多标记情绪强度向量。采用本发明的基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，可以进一步提高社会媒体文本情绪强度预测的准确率，特别适合文本中同时存在多种基本情绪的场景。

公开(公告)号：CN119939414A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411982100.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 东北大学

Inventor： 韩昕桐 ,  徐鹏远 ,  李阳 ,  冯时 ,  张一飞

IPC: G06F18/2431 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于人脸识别和情绪推理链的多模态对话情绪识别方法，涉及多模态情绪识别领域。本发明通过人脸定位截取图片专注于人的面部区域，减少了计算量，提升了处理效率；通过定位人脸并聚焦于目标说话人的面部特征，减少背景噪声和环境干扰，提高识别精度；只提取目标人物的面部特征，能够更好地捕捉到人物的表情和情绪变化；设计的基于情绪推理链的模型训练方法，使用与微调的模型相比更为强大的闭源大模型生成情绪推理链，情绪推理链是一种基于对话历史的情绪推理过程，使用功能强大的大语言模型生成对话情绪分析的思考过程，通过模拟人类的情感推理过程，提高了情绪识别的准确性和可解释性，使得情绪分类结果的得出更加清晰。

公开(公告)号：CN117808103A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410014923.6

申请日：2024-01-04

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘燚 ,  杨晨辉 ,  王大玲 ,  冯时 ,  张一飞

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种基于话语级特征动态交互的共情回复生成方法，涉及人工智能技术领域。通过人工智能和自然语言处理的方法，使计算机系统能够理解、识别和模拟人类的情感，并以情感化、体贴和理解的方式进行回复。通过本发明的方法，让计算机系统能够更好地理解人类情感，以更自然、更人性化的方式与人进行交流和互动，克服了现有技术中，粗粒度的对话历史建模与脱离语境的常识推理等缺陷导致的回复内容不流畅、一致性低、共情性差等问题。

公开(公告)号：CN116127056A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211692317.7

申请日：2022-12-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 张天宝 ,  冯时 ,  杨振飞 ,  王大玲 ,  张一飞

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/126 ,  G06F40/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明提供一种多层次特征增强的医疗对话摘要方法，涉及医疗对话摘要技术领域。该方法首先获取医疗对话摘要数据，并对医疗对话摘要数据进行预处理，使这些数据满足统一的模型需求；再构建自动医疗对话摘要模型；医疗对话摘要模型使用指针生成网络做为基本架构，通过集成内注意力、说话人嵌入和话语语义，使用多级增强的输入特征表示来适应医学对话场景；最后训练构建的自动医疗对话摘要模型并进行测试。该方法能有效地提高医疗对话摘要模型的性能，增强医疗对话摘要的准确性。