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公开(公告)号：CN111797800B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010671784.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 本发明提供一种基于内容挖掘的视频分类方法，包括：S1、将待分类视频进行剪辑、按帧截图操作，生成截图集；S2、根据目标检测模型生成实体、实体类型、实体数量、实体位置、相关实体位置信息；S3、根据目标追踪模型，获取截图集中长期存在的人物个数及人物运动轨迹；S4、将基础信息转换为序列化特征向量；S5、将序列化特征向量作为输入数据，通过分类规则集进行视频分类。通过本发明，通过多层特征金字塔的特征融合，使得检测实体的精度更高，检测实体的种类更全面，同时利用概念序列化和改进的Apriori挖掘算法，优化了视频分类规则，使得分类精度更优，效率更高。
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公开(公告)号：CN105279289B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201510885733.2
申请日：2015-12-04
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F16/638 , G06F16/635
Abstract: 本发明提供了一种基于指数衰减窗口的个性化音乐推荐排序方法，其中，该方法包括：获取音乐库中所有音乐两两之间的相似规则转移概率矩阵；给用户播放列表对应的相似规则转移概率矩阵相应行数据赋予不同权重后运算，得到一行用户推荐转移概率；根据所述用户推荐转移概率获得对应用户音乐推荐列表的转换概率；根据所述转换概率对用户音乐推荐列表中的音乐进行排序。本发明解决了新音乐冷启动问题，能够保证较高的个性化音乐推荐精度。
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公开(公告)号：CN105279289A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510885733.2
申请日：2015-12-04
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30772 , G06F17/30761
Abstract: 本发明提供了一种基于指数衰减窗口的个性化音乐推荐排序方法，其中，该方法包括：获取音乐库中所有音乐两两之间的相似规则转移概率矩阵；给用户播放列表对应的相似规则转移概率矩阵相应行数据赋予不同权重后运算，得到一行用户推荐转移概率；根据所述用户推荐转移概率获得对应用户音乐推荐列表的转换概率；根据所述转换概率对用户音乐推荐列表中的音乐进行排序。本发明解决了新音乐冷启动问题，能够保证较高的个性化音乐推荐精度。
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公开(公告)号：CN115577707B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211568523.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供一种多语言新闻主题词的分词方法，属于数据挖掘技术领域，具体包括：基于新闻的发布时间、题目中的关键词、分类确定待提取文本的临近领域，构建模型的源域模块，采集待提取文本的所述临近领域的有标签数据，构建源域数据集，构建目标域模块，将待提取主题词的领域文本视为目标数据集；构建领域文本主题词提取预训练模型，在进行预训练模型训练时，对于不同语种的词向量的表征，分别选择不同的预训练模型，采用迁移成分分析的方法，对预训练模型进行优化，获得邻域文本主题词提取模型，获得待提取领域文本的主题词标签，获取领域文本主题词，从而更好的实现了对多语言的新闻主题词的准确高效分词。
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公开(公告)号：CN115688707A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211568519.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/151 , G06F40/44 , G06N3/04 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种多语言混合的新闻价值排序方法，属于信息处理技术领域，具体包括：将多语言混合的新闻文本转换为固定语言的新闻文本内容，基于文本内容真实性评估算法得到所述新闻的真实性评估数据；基于新闻主体可信度评估算法得到所述新闻发布主体的可信度评估数据；基于新闻吸引力评估算法得到所述新闻的吸引力评估数据；基于所述真实性评估数据、所述可信度评估数据、所述吸引力评估数据得到所述新闻的新闻价值评估数据，并基于所述新闻的新闻价值评估数据对所述新闻进行推荐排序，从而结合多方面因素实现对新闻价值的定量评价，进而实现了更加准确的推荐顺序排序。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630142A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211568520.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/232 , G06F18/2413 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种多语言长文本相似性检索与分类工具，属于自然语言处理技术领域，具体包括：文本获取模块，文本预处理模块，文本分类预测模块，文本分类结果输出模块；文本获取模块负责对多个不同语言的长文本进行获取；文本预处理模块负责将长文本进行预处理，获得语料，并将语料嵌入到向量空间中，以句子为单位进行语义编码形成句子向量；文本分类预测模块采用多语言空间映射模型预测得到映射后的目标语言向量，并根据不同的目标语言向量间的联合损失函数，确定所述多个不同语言长文本之间的相似度，其中联合损失函数采用infoNCE损失和互信息损失；文本分类结果输出模块长文本之间的相似度，输出分类结果，进而实现了更加准确的匹配结果。
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公开(公告)号：CN111797800A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010671784.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 本发明提供一种基于内容挖掘的视频分类方法，包括：S1、将待分类视频进行剪辑、按帧截图操作，生成截图集；S2、根据目标检测模型生成实体、实体类型、实体数量、实体位置、相关实体位置信息；S3、根据目标追踪模型，获取截图集中长期存在的人物个数及人物运动轨迹；S4、将基础信息转换为序列化特征向量；S5、将序列化特征向量作为输入数据，通过分类规则集进行视频分类。通过本发明，通过多层特征金字塔的特征融合，使得检测实体的精度更高，检测实体的种类更全面，同时利用概念序列化和改进的Apriori挖掘算法，优化了视频分类规则，使得分类精度更优，效率更高。
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公开(公告)号：CN105374347A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510604881.2
申请日：2015-09-22
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G10H7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合算法的江南小调计算机辅助作曲的方法，具体步骤包括建立江南小调音乐素材库、建立江南小调作曲知识规则库、制定遗传算法的关键规则、提取遗传算法的初始种群和生成江南小调旋律，建立94首的江南小调音乐素材库，用于特征参数提取。本发明通过知识规则库来定义编码规则、遗传算子及适应度函数，利用适应度函数评判机制，从而实现江南小调计算机自动作曲功能，将江南小调的知识规则库用于建立遗传算法中的适应度函数，既可以避免交互式遗传算法的复杂性，还大大提高了适应度函数的准确性，从而提高了整个计算机辅助作曲系统的准确性。
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公开(公告)号：CN116561325A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310826886.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种多语言融媒体文本情感分析方法，属于数据处理技术领域，具体包括：将所述源域语言矢量向量作为输入得到源语言编码器的输出，并通过语言鉴别器确定所述目标语言编码器的输出和源语言编码器的输出的差异，采用学习模块和双线性模块对所述目标语言编码器的参数进行校正，直到所述差异满足要求后，得到训练完成后的目标语言编码器；对所述源域语言数据和翻译完成后的目标语言数据进行数据增强处理作为综合编码器的输入，采用训练完成的目标语言编码器和源语言编码器构建综合编码器，得到所述目标语言数据的情感分类结果，从而更好的实现了多语言融媒体文本的情感分析工作。
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公开(公告)号：CN115688707B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211568519.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/151 , G06F40/44 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种多语言混合的新闻价值排序方法，属于信息处理技术领域，具体包括：将多语言混合的新闻文本转换为固定语言的新闻文本内容，基于文本内容真实性评估算法得到所述新闻的真实性评估数据；基于新闻主体可信度评估算法得到所述新闻发布主体的可信度评估数据；基于新闻吸引力评估算法得到所述新闻的吸引力评估数据；基于所述真实性评估数据、所述可信度评估数据、所述吸引力评估数据得到所述新闻的新闻价值评估数据，并基于所述新闻的新闻价值评估数据对所述新闻进行推荐排序，从而结合多方面因素实现对新闻价值的定量评价，进而实现了更加准确的推荐顺序排序。
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