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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113537593A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110803621.3
申请日：2021-07-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种预测议员投票倾向的方法及其装置，其涉及政治投票技术领域，方法包括：根据议员的基本信息建立议员节点，根据议员在推特发布的言论信息建立言论节点；建立节点之间的关系；获取节点的初始化表示；基于关键词的言论网络的异质图卷积；基于话题标签的言论网络的异质图卷积；基于长短期记忆网络的议题的文本信息初始化；使用异质图卷积神经网络来更新议员和言论节点的表示，并通过三元组损失函数进行联合训练，学习异质图中的节点表示和议题表示，通过议员和议题之间的距离来衡量议员对议题的投票偏好，以预测议员对议题的投票倾向。本申请提高了点名趋势预测的性能，并且适用于没有投票记录的新加入议员的预测。
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公开(公告)号：CN116468096A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310362160.X
申请日：2023-03-30
IPC: G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q30/0601
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、装置、设备及可读存储介质，基于共同发起业务的关系构建第一训练样本组，基于各用户针对各业务的指定行为构建第二训练样本组。根据各用户的言论文本、各业务、第一训练样本组和第二训练样本组训练特征提取模型，之后，根据训练完成的特征提取模型、所述第三训练样本和所述第三训练样本的标注，训练待训练的预测模型。可见，通过构建第一训练样本组和第二训练样本组，结合用户的言论文本以训练特征提取模型的方案，针对用户从未执行过的业务，也可以有效地从用户的言论文本中提取得到用于表征用户对于执行不同类型的业务的态度和立场的用户特征，从而提高预测准确率。
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公开(公告)号：CN113537593B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110803621.3
申请日：2021-07-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种预测议员投票倾向的方法及其装置，其涉及政治投票技术领域，方法包括：根据议员的基本信息建立议员节点，根据议员在推特发布的言论信息建立言论节点；建立节点之间的关系；获取节点的初始化表示；基于关键词的言论网络的异质图卷积；基于话题标签的言论网络的异质图卷积；基于长短期记忆网络的议题的文本信息初始化；使用异质图卷积神经网络来更新议员和言论节点的表示，并通过三元组损失函数进行联合训练，学习异质图中的节点表示和议题表示，通过议员和议题之间的距离来衡量议员对议题的投票偏好，以预测议员对议题的投票倾向。本申请提高了点名趋势预测的性能，并且适用于没有投票记录的新加入议员的预测。
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公开(公告)号：CN115796162A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211342143.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种通用的框架检测方法及装置，所述方法包括：基于框架枢轴训练域编码器；基于提示学习微调域编码器、事件特定提示编码器和共享提示编码器；在新场景中应用域编码器和提示编码器；其中，所述框架枢轴有预设数量的框架枢轴；按照预设概率随机遮盖所述框架枢轴用于训练域编码器；在通用训练文档上进行框架检测和对抗训练，以微调域编码器、事件特定提示编码器和共享提示编码器；之后，将域编码器和提示编码器运用到不同场景不同类型的文档的框架检测中。上述实施方式可以应对不同场景和主题下的框架检测，更好地适应动态改变的事件和政治议程。
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