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公开(公告)号：CN115934932A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211628261.9
申请日：2022-12-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/583 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于多模态关键信息分析的摘要生成系统，包括以下模块；文本编码器模块，用于获取文本的编码信息；图像编码器模块，用于获取图像不同角度上的特征信息；选择门控机制模块，用于挖掘文本和图像模态的关键信息，包括多模态选择门控网络和视觉选择门控网络；多头选择注意力模块，用于挖掘图像中的关键对象信息；多模态特征融合模块，用于获取多模态上下文表示；解码器模块，用于生成摘要语句；所述系统在生成摘要时，引入图像的对象信息，同时将文本压缩的多模态关键信息提取过程同时分担给编码端；本发明通过挖掘文本和图像的关键信息，建模对象与文本序列之间的相互依赖关系，以突出图像的关键对象信息，从而生成高质量的文本摘要。
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公开(公告)号：CN112288632B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011178157.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于精简ESRGAN的单图像超分辨率方法，包括以下步骤：步骤S1:获取待处理低分辨图像，并预处理；步骤S2:根据预处理后的图像，通过改进型单图像超分辨率生成对抗网络中的生成器模块，生成超分辨率图像，若模型处于训练阶段，则进行步骤S3，否则进行步骤S4；步骤S3:构建判别器，并将判别器用于判断超分辨率图像是否为真实的高分辨率图像，根据判别器得到的结果进行反向传播，优化生成器，重新进行步骤S2；步骤S4:对得到的超分辨率图像进行边缘修复处理，得到最终的超分辨率图像。本发明解决图像放大后的边缘修复问题，去除边缘锯齿效应和块效应，使得图像更加平滑，从而较好地实现单图像超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN114996401A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210610674.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双重匹配的观点型机器阅读理解方法及系统。该系统包括：数据预处理模块对文本数据进行预处理，对数据进行分词、计算位置信息等操作，将单词映射到语义空间中获取文本表示；双重匹配模块利用动态和多维度的两种匹配机制计算文档和问题的交互表示；多路注意力模块通过不同注意力机制从不同角度捕获全局观点信息，拼接后获得文档和问题的多路注意力表示；融合模块使用门控选择机制对文档和问题的全局观点信息综合上下文信息进行汇总，得到统一的观点证据表示；预测模块利用观点证据表示对问题答案进行预测，选择正确概率最大的选项作为问题的答案。本发明能够更好的根据文本内容结合观点信息对问题进行回答。
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公开(公告)号：CN114969292A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210610767.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多回复解码器的对话系统。数据预处理模块对系统回复和用户对话进行去词化操作；对话编码器模块负责编码历史对话信息，将对话文本序列映射为对应时间步的隐藏状态表征向量；对话状态解码器模块负责根据对话编码器的输出和上一轮对话状态，解码出本轮对话状态；外部数据库模块，负责根据对话状态解码器的输出查询满足用户要求的所有实体，以三元组（领域，槽，槽值）的形式存储；系统动作解码器模块，负责根据对话状态解码器的输出、数据库的返回结果和本轮用户对话解码出本轮系统动作；系统回复生成模块，由全局回复解码器、专业子解码器及通道选择网络组成。本发明能够提高系统回复的准确性，提高用户和系统的交互效率。
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公开(公告)号：CN112199606B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011186366.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统，包括数据预处理模块，用于对数据进行预处理，抽取用户静态行为特征，按照时间序列对数据进行分段处理；文本表示学习模块，用于从微博/推特文本内容层面以及时间段层面学习词语序列和时间段序列所蕴含的隐层表达，作为事件的文本表示向量，用户行为特征表示学习模块，用于捕获用户行为特征潜在的变化规律及其隐层信息，作为事件的用户行为特征表示向量；谣言检测标签输出模块，用于融合文本、用户行为特征隐藏向量表示，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够较好地对社交媒体上的谣言事件进行检测，并且在早期谣言检测中具备更加快速和稳定的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112199505B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011185607.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征表示学习的跨领域情感分类方法及系统，包括步骤：对源领域文本与目标领域文本进行特征化处理，得到源领域初始文本向量与目标领域初始文本向量；将源领域初始文本向量与目标领域初始文本向量分别特征表示学习模块中，得到源领域文本特征向量与目标领域文本特征向量；将源领域文本特征向量与目标领域文本特征向量送入特征表示强化模块中，并进行训练；利用训练好的特征表示强化模块对目标领域的文本特征向量进行分类预测。本发明能够提升目标领域文本情感分类的效果。
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公开(公告)号：CN112183064B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011138387.9
申请日：2020-10-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的文本情绪原因识别系统。包括：数据预处理模块，用于对数据进行预处理；文本编码模块，提取文本内容上下文依赖关系，获取其隐层向量表示，作为文本子句信息的整体表示；相对位置信息嵌入模块，从相对位置表示中学习出相对位置信息，并将其嵌入到文本子句向量中。情绪分类子任务模块，通过引入情绪分类子任务，使模型学习到的相对位置信息表示能帮助情绪识别任务精准的定位目标子句的位置；情绪原因识别标签输出模块，用于分析文本子句之间的上下文关系，完成情绪原因识别的标签预测工作。本发明能够从文本数据中学习高质量的文本向量特点，最终标注出关键情绪词的原因。
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公开(公告)号：CN110879834B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911180005.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。
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公开(公告)号：CN113656548A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110950317.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于数据包络分析的文本分类模型解释方法及系统，该方法包括以下步骤：通过文本预处理模块对待解释的初始文本进行预处理；通过先验知识提取模块对待解释文本的固有属性进行信息提取；通过多视角解释模块对文本的预测结果从不同视角进行解释并获取相应的贡献得分；通过数据包络分析解释模块对先验知识提取模块提取的先验知识矩阵与多视角解释模块提取的视角贡献得分矩阵进行综合评估分析，以获取融合特征后的单词解释得分。该方法及系统有利于提供客观、全面的解释信息，提高文本分类模型解释的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113641789A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110917626.9
申请日：2021-08-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于分层融合多头注意力网络和卷积网络的观点检索方法及系统，主要包含一个文本预处理模块，对输入的查询和候选文档的文本数据进行预处理；包含一个相关得分计算模块，用于计算查询和候选文档之间的相关得分；包含一个观点得分计算模块，用于计算候选文档的观点得分；包含一个统一相关检索模块，用于根据相关得分和观点得分计算观点检索得分；包含一个排序学习检索模块，将相关得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，用于计算观点检索得分。
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