公开(公告)号：CN118468879A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410500340.4

申请日：2024-04-24

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 田萱 ,  李傲涵 ,  朱保庆

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/126 ,  G06F40/237 ,  G06F40/216 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明涉及一种基于强度注意力机制和强度句法树的食品感官评价分析方法，属于自然语言处理技术领域。本方法首先对待分析的评价文本进行文本嵌入，之后利用强度词词集和强度自注意力机制来对输入数据中的强度词汇进行加权，然后基于强度句法树对与强度词相关的依存关系进行加权，最后通过分类器生成最终的意见提取结果。本方法基于对强度词汇的捕获与分析，丰富了句子的语义表达，细化了意见词提取的粒度，提升了基于互联网评价文本的食品感官评价分析性能。

公开(公告)号：CN118964576A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411145608.3

申请日：2024-08-20

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 田萱 ,  李傲涵 ,  朱保庆

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/31 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出了一种双会话增强的时间感知查询补全模型，特别适用于搜索引擎的实时查询补全场景。通过引入时间感知和个性化特征，本方法能有效提升查询补全的准确性和相关性。具体而言，发明包括：查询日志筛选模块，用于基于时间戳和用户ID对查询日志进行个性化和公共日志的区分与筛选；双会话增强的时间感知会话子集筛选模块，通过计算语义和时间相似度，筛选出个性化和公共时间感知会话子集；流行度感知特征子集构建模块，结合查询日志的流行度信息；以及基于NLG模型的输出模块，整合上述信息，生成查询补全候选列表。本发明通过深度学习技术，实现了对查询趋势动态变化的捕捉，增强了查询补全的时效性和个性化，显著提升了用户体验。