公开(公告)号：CN117892719A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410062045.5

申请日：2024-01-16

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈炳丰 ,  许浩然 ,  许柏炎 ,  郝志峰 ,  蔡瑞初 ,  邱辰杰

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出一种细粒度情感元素抽取方法及系统，涉及深度学习、方面情感分析的技术领域，将获取的自然语言文本评论序列输入至预训练语言模型编码器进行编码，得到基于上下文的表征，构建不同长度的序列跨度，结合表征及不同长度跨度的跨度表征，所有跨度表征形成原始跨度表征序列，以更好地捕捉上下文信息，并在原始跨度表征序列的前后分别添加含有局部结构信息的隐式方面词标签与观点词标签，为建立隐式层面的方面词与观点词之间的联系打下基础，然后输入至已训练好的方面情感四元组抽取模型中，进行方面情感四元组抽取，通过本发明能够对评论序列信息进行更加细粒度的分析，精准地提取到自然语言文本评论序列对应的方面情感四元组。

公开(公告)号：CN117708692A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311415606.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈炳丰 ,  欧阳棋瀚 ,  许柏炎 ,  郝志峰 ,  蔡瑞初 ,  廖辉

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于双通道图卷积神经网络的实体情感分析方法及系统，涉及深度学习、情感分析的技术领域，在实体情感分析过程中，通过构建具有句子结构意识的语义图卷积神经网络和基于隐树诱导的语法图卷积神经网络，分别实现对不同评论语句的句子结构理解及适应表达复杂的评论语句的目的，得到语义单通道隐状态表示和语法单通道隐状态表示，然后构建自适应特征融合模块，融合语义单通道隐状态表示和语法单通道隐状态表示，并训练整体模型，以进行实体情感分析，实现细粒度情感分析，提升情感分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN109710636A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811348701.9

申请日：2018-11-13

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 蔡瑞初 ,  李梓健 ,  温雯 ,  郝志峰 ,  王丽娟 ,  陈炳丰 ,  许柏炎 ,  李俊峰

IPC: G06F16/245 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公布了一种基于深度迁移学习的无监督工业系统异常检测方法。本发明利用了来自迁移源的有标注的机器传感器序列数据和来自迁移目标的没有标注的传感器序列数据，训练出一个具有良好泛化能力的工业系统异常检测模型，并对其进行训练，测试，最终生成一个训练好的工业系统异常判别模型。利用这个模型，可以对接收到的机器传感器序列数据进行分析并判断是否机器出现异常。