公开(公告)号：CN114817550A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210555187.6

申请日：2022-05-19

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李云 ,  沈辉 ,  朱毅 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的领域自适应方法，包括以下步骤：1）选择Bert模型，将该预训练语言模型作为主干，对提示学习方法中的模板和标签词进行设置；2）构造出所需要的提示学习模型，对于数据集，运用提示学习数据加载函数对数据进行加载和处理，之后进行领域自适应任务；3）随机选取少量源域数据样本进行训练，之后将目标域的句子嵌入到同样的模板中，通过预训练语言模型进行掩码语言建模，对输入的目标域句子进行分类预测。本发明利用提示学习的方法，可以解决源域和目标域中语义特征结构的扭曲和类别可辨别性的丢失，在少量源域数据样本的前提下，能够在目标域分类任务中达到更好的准确度。

公开(公告)号：CN111916215B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202010553296.5

申请日：2020-06-17

Applicant: 扬州大学附属医院

Inventor： 龚开政 ,  殷旭东 ,  王磊 ,  朱毅 ,  章永龙 ,  李斌 ,  孙小兵

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G16H50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了公共卫生领域内的一种群集性/慢性疾病早期自动报警、初步特征分析与风险评估系统，其包括病例信息收集模块、活动轨迹追踪模块、自动报警展示模块和风险分析评价模块；通过对医疗机构病历数据库的定时扫描，结合患者个体行动轨迹的自动分析，能够对出现的突发群集性疾病实现自动报警，对单位时间内相同病例的总结与初步风险分析评价，可通过对单位时间内出现病例的分布特征分析，指导该区域慢性病差异性防控措施的制订。

公开(公告)号：CN113360915A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110643307.3

申请日：2021-06-09

Applicant: 扬州大学

Inventor： 蔡杰 ,  李斌 ,  张佳乐 ,  孙小兵 ,  薄莉莉 ,  朱毅 ,  章永龙

IPC: G06F21/57 ,  G06F11/36 ,  G06F8/41 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于源代码图表示学习的智能合约多漏洞检测方法及系统，该方法结合智能合约的抽象语法树和语义信息，利用函数粒度代码属性图对智能合约源代码进行表征；并根据智能合约不同类型漏洞的语法特征定义切片准则，使用程序切片技术对智能合约图表示进行降噪并结合门控图神经网络进行特征提取，基于提取的特征进行漏洞预测。本发明的优势在于：结合多种图结构表征智能合约源代码，充分保留了代码的语法、语义信息和上下文结构；利用程序切片技术去除与漏洞检测无关的噪声代码，提升了检测的准确性；基于门控图神经网络自动学习多种漏洞的特征，提高了漏洞检测的适用范围和检测效率，降低了检测成本。

公开(公告)号：CN119917667A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510085413.2

申请日：2025-01-20

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  王晗 ,  李云 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06F16/353 ,  G06F40/253 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442 ,  G06F40/284 ,  G06F40/268 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了两阶段知识驱动提示调优的中文隐性仇恨语言检测方法，包括1）使用结合注意力机制的图卷积网络提取输入文本的语法结构特征；2）在连续的最优提示空间中进行训练，得到软提示模板；3）通过融合外部知识的方法构建扩展词映射器，并采用两阶段串联策略进行扩展与细化，生成优化后的扩展词映射器；4）从训练集中选取少量样本进行训练构造提示调优模型，结合软提示模板与扩展词映射器提取语义特征，将其与生成的语法结构特征拼接形成综合特征，实现中文隐性仇恨语言检测。本发明通过外部知识优化串联扩展与细化的扩展词映射器，融合注意力机制与图卷积网络提取的语法特征，挖掘预训练语言模型的潜在知识，高中文隐性仇恨语言检测效果。

公开(公告)号：CN119849444A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411750813.2

申请日：2024-12-02

Applicant: 扬州大学

Inventor： 强继朋 ,  方登朝 ,  朱毅 ,  袁运浩

IPC: G06F40/166 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体大模型的长文档简化方法，包括1）划分模拟人类专家团队的角色分配并借助角色扮演提示模板驱动大语言模型实现不同的角色分工；2）对原始文档进行整体规划，产生对后续的各项简化工作有全局指导性的信息；3）针对原始文档进行初步的简化和迭代优化；4）在初步简化的基础上进行更加细致的简化；5）将经过了多重简化操作的多个简化片段重构为整篇简化文章并进行修订；6）基于生成的平行语料微调开源模型，提高文档简化能力。本发明通过多智能体协作、提示工程以及层次化简化策略，解决了现有文档简化技术中存在的语法错误、语义偏差以及长文档处理逻辑混乱等问题，提高了文档简化的准确性、流畅性和信息完整性。

公开(公告)号：CN119538923A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411616617.6

申请日：2024-11-13

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  华琛琦 ,  李政隆 ,  王书琴 ,  李云

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/268 ,  G06F40/247 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于反义词替换的文本对抗攻击方法，包括1）通过LAC、HanLP、LTP分词和词性标注工具对原始文本进行分词，并标注出其中的形容词；2）利用OpenHowNet对未标注的文本进一步筛选，生成与正向或负向形容词相关的词汇库，并对相似度大于阈值的词语进行标注；3）采用基于贪心算法和词语重要性排序的搜索算法，根据重要性分数对词语进行排序，确定文本中各个词的扰动顺序；4）基于筛选和人工标注结果，构建出一个完整的反义词库，并对标注出的形容词进行扰动，生成高相似度且可读的对抗文本。本发明基于反义词替换策略，提出通过特殊结构进行文本扰动，使生成的对抗文本既保持原文本的语义相似度，又能够有效干扰情感分类模型的判断。

公开(公告)号：CN118885669A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411056779.9

申请日：2024-08-02

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  袁旭 ,  李云 ,  袁运浩 ,  强继朋

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/35 ,  G06F16/34 ,  G06F40/186 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F40/216 ,  G06F40/194

Abstract: 本发明公开了一种基于软提示调优的个性化新闻推荐方法，包括1）对每个用户进行建模，引入新闻的附加侧边信息，包括新闻的子类别和摘要，以丰富新闻的特征表示；2）选择合适的预训练语言模型，将训练模型作为主干，构建提示学习中的标签词和模板；3）通过三种优化策略扩展标签词映射器，得到优化后的标签词集；4）在通过各种策略成功构建最终的标签词映射器之后，将每个标签词的预测概率适当地映射到它们各自的类别中。本发明针对个性化新闻推荐的特殊需求对模型进行了优化，能够充分提取新闻文本特征，显著提升了推荐的准确性。通过提示学习结合预训练语言模型，显著减少了额外的噪声，并实现更准确的推荐结果。

公开(公告)号：CN114092859B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111412148.2

申请日：2021-11-25

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王志 ,  朱毅 ,  孙小兵 ,  杨章平 ,  常国斌

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种面向视频流的奶牛知识图谱构建方法，包括1）复杂异构数据的录入和奶牛知识图谱的初步构建；2）利用一种基于混合高斯模型法的目标检测方法，对视频中复杂运动环境下的奶牛进行检测；3）利用基于深度图像特征和基于该特征的奶牛目标各区域精细分割方法实现奶牛身体各部分的分割；4）利用奶牛运动肢干跟踪方法构建了基于决策树的奶牛运动检测模型；5）从模型中进行体况识别，获取奶牛身体的关键信息；6)通过实体链接，将关键信息与数据表中对应奶牛实体相关联，实现知识图谱的构建。本发明能够利用目标检测和图像识别算法，从奶牛的监控视频流中，实现异构数据的信息读取，获取奶牛的准确信息，达到奶牛知识图谱构建的目的。

公开(公告)号：CN117421420A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311088275.0

申请日：2023-08-28

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  汪野 ,  穆建媛 ,  周鑫柯

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F40/268 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了自然语言处理研究领域的一种基于软提示学习的中文点击诱饵检测方法，通过图注意力网络捕获新闻标题的句法结构特征，选择合适的预训练语言模型，将该训练模型作为主干，构建提示学习中的标签词和软模板，通过三种优化策略扩展标签词集，得到优化后的标签词集；将每个标签词的概率映射到对应的类别标签中，并用该类别标签的最终预测分数作为分类结果；本发明可用较少的训练数据获得更准确的检测结果，减少了模型的训练成本，具有较高的实用性，适于在文本分类中使用。

公开(公告)号：CN111652695B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202010529350.2

申请日：2020-06-11

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  李云 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06Q30/0601 ,  G06Q30/0202 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08