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公开(公告)号：CN104391942A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410686237.X
申请日：2014-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/2715 , G06F17/2785 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图谱的短文本特征扩展方法，包括以下步骤：利用短文本训练数据集进行主题建模，抽取主题词分布；对主题词分布进行重排序；构建候选关键词词典和主题-关键词语义图谱；基于链接分析的方法计算候选关键词和种子关键词的综合相似度评价，选择最相似的候选关键词完成对短文本的扩展。本发明方法较基于语言模型的短文本特征表示方法操作简单，执行效率高，而且充分利用关键词之间的语义关联信息，较传统的基于词袋模型的短文本特征表示方法，有效缓解了数据稀疏性问题和语义敏感性问题，不依赖于外部大规模辅助训练语料或者搜索引擎。
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公开(公告)号：CN116863456B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310626483.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/62 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种视频文本识别方法、装置及存储介质。该方法包括：获取待处理的视频图像；利用可变形自注意力机制对多种分辨率的所述视频图像进行特征融合，获得编码输出特征；基于所述编码输出特征利用自注意力机制确定文本识别结果。本申请实施例提供的视频文本识别方法、装置及存储介质，利用可变形自注意力机制将高分辨率特征图与低分辨率特征图的融合，实现了对小目标的检测和识别，提高了视频文本识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116863456A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310626483.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/62 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种视频文本识别方法、装置及存储介质。该方法包括：获取待处理的视频图像；利用可变形自注意力机制对多种分辨率的所述视频图像进行特征融合，获得编码输出特征；基于所述编码输出特征利用自注意力机制确定文本识别结果。本申请实施例提供的视频文本识别方法、装置及存储介质，利用可变形自注意力机制将高分辨率特征图与低分辨率特征图的融合，实现了对小目标的检测和识别，提高了视频文本识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104391942B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410686237.X
申请日：2014-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图谱的短文本特征扩展方法，包括以下步骤：利用短文本训练数据集进行主题建模，抽取主题词分布；对主题词分布进行重排序；构建候选关键词词典和主题‑关键词语义图谱；基于链接分析的方法计算候选关键词和种子关键词的综合相似度评价，选择最相似的候选关键词完成对短文本的扩展。本发明方法较基于语言模型的短文本特征表示方法操作简单，执行效率高，而且充分利用关键词之间的语义关联信息，较传统的基于词袋模型的短文本特征表示方法，有效缓解了数据稀疏性问题和语义敏感性问题，不依赖于外部大规模辅助训练语料或者搜索引擎。
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公开(公告)号：CN104216875B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410502810.7
申请日：2014-09-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于非监督关键二元词串提取的微博文本自动摘要方法，包括：微博预处理；二元词串标准化；基于混合TF‑IDF、TextRank和LDA的关键二元词串提取；基于交集相似度和互信息策略的句子排序；基于相似度阈值的摘要句抽取；以及合理组合摘要句以生成摘要。本发明以二元词串作为最小词汇单元，而二元词串比词语具备更丰富的上下文信息，因此基于关键二元词串比基于关键词抽取的句子抗噪性更强，准确率更高。同时，提取摘要句时引入相似度阈值控制冗余，因此摘要具备更高的召回率。本方法生成的摘要准确、简洁、全面，显著提高了用户获取知识的效率和质量，节省了用户大量时间。
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公开(公告)号：CN119516554A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411309944.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种手绘流程图的识别方法、电子设备、介质及计算机产品，其中方法包括：获取手绘流程图中笔画对应的笔画特征；将所述笔画特征输入图神经网络模型，获取所述图神经网络模型输出的所述手绘流程图中笔画的预测类别，以及由所述笔画特征聚类得到的符号特征，其中，所述图神经网络模型由样本笔画特征训练得到；基于所述手绘流程图中笔画的预测类别，确定所述符号特征的类别。实施本发明提供的技术方案，可以提高对手绘流程图中符号的识别精度，有效解决了现有技术中手绘流程图识别困难的问题。
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公开(公告)号：CN104216875A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410502810.7
申请日：2014-09-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于非监督关键二元词串提取的微博文本自动摘要方法，包括：微博预处理；二元词串标准化；基于混合TF-IDF、TextRank和LDA的关键二元词串提取；基于交集相似度和互信息策略的句子排序；基于相似度阈值的摘要句抽取；以及合理组合摘要句以生成摘要。本发明以二元词串作为最小词汇单元，而二元词串比词语具备更丰富的上下文信息，因此基于关键二元词串比基于关键词抽取的句子抗噪性更强，准确率更高。同时，提取摘要句时引入相似度阈值控制冗余，因此摘要具备更高的召回率。本方法生成的摘要准确、简洁、全面，显著提高了用户获取知识的效率和质量，节省了用户大量时间。
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