公开(公告)号：CN111339310A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN201911191509.8

申请日：2019-11-28

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 徐睿峰 ,  杜嘉晨 ,  杨敏 ,  梁斌 ,  范创 ,  陆勤

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/951 ,  G06F16/9536 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供了一种面向社交媒体的在线争辩生成方法、系统及存储介质，该在线争辩生成方法包括：步骤1：收集用户在社交媒体上针对热点事件的在线争辩文本数据，对在线争辩文本数据进行人工标注；步骤2：收集与在线争辩文本数据相关的结构化知识与文本知识；步骤3：结合结构化知识与文本知识，利用在线争辩文本数据训练自然语言生成模型；步骤4：在真实争辩文本中，使用自然语言生成模型生成相应的争辩文本，该争辩文本用于改变用户的观点。本发明的有益效果是：本发明结合知识图谱信息，可以充分利用文本信息中的尝试知识，可以生成更流畅、更具有争辩性的文本。

公开(公告)号：CN106446264B

公开(公告)日：2019-08-27

申请号：CN201610907526.7

申请日：2016-10-18

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 徐睿峰 ,  桂林 ,  杜嘉晨 ,  陆勤

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种文本表示方法及系统，所述文本表示方法包括：获取文本中词语的相关属性，利用所述文本中词语的相关属性构建基于主体间性的异质网络，所述相关属性至少包括所述词语的社交属性和评论习惯属性；使用网络节点嵌入的学习算法对所述异质网络中不同属性的节点进行连续低维向量表示，得到词语发布者低维连续向量表示及词语评论对象低维连续向量表示；将所述发布者低维连续向量表示及评论对象的低维连续向量表示，应用于文本分类的具体任务并汇总，得到相应的文本分类模型。本发明综合考虑词语的社交属性以及词语的评论习惯属性，给予了词向量更丰富的语义信息，提高了词向量表示学习的精准性，获得更加准确的文本分类结果。

公开(公告)号：CN105653867A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201511031545.X

申请日：2015-12-31

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 徐睿峰 ,  桂林 ,  杜嘉晨 ,  陆勤

IPC: G06F19/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F19/00 ,  G06K9/6267

Abstract: 本申请公开了一种类噪音检测方法、装置和损失函数计算方法、装置。所述类噪音检测方法对于训练集之中任一训练样本使用无参数分类方法选择训练集之中与其最相似的若干个样本其中j＝1、2、3、…、k，k为正整数；之后利用来计算训练样本的噪音率Pc(xi)。本申请计算训练样本的噪音率过程中不需要任何先验知识，且计算出来的结果不存在传统技术中对于训练样本的类噪音往往过高估计的现象，因而能更加准确的反应出标注的训练样本其标签错误的概率。