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公开(公告)号：CN112328774A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011355592.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法，包括：每轮对话结束时，利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理，该处理包括：基于问答文本生成问答向量；计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度；基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布；根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量；根据所述属性分布更新全局属性分布向量；若满足人机对话结束条件，则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出；否则，基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量，利用自然语言对话模板，确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率，且易于实现。
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公开(公告)号：CN104462485B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201410797791.5
申请日：2014-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法，该方法包括：利用特征提取方法分别获得检索目标与检索库中每一个检索成员的初级向量；检索目标的初级向量分别与检索库中每一个检索成员的初级向量，通过对应的深层信念网络获得检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量；利用检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量计算检索目标与检索库中每一个检索成员的距离；将检索库中与检索目标距离最近的至少一个检索成员确定为与检索目标匹配的对象。
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公开(公告)号：CN112328774B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011355592.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法，包括：每轮对话结束时，利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理，该处理包括：基于问答文本生成问答向量；计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度；基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布；根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量；根据所述属性分布更新全局属性分布向量；若满足人机对话结束条件，则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出；否则，基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量，利用自然语言对话模板，确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率，且易于实现。
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公开(公告)号：CN109146892B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810813038.9
申请日：2018-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于美学的图像裁剪方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取待裁剪图像；根据显著性检测算法，计算所述待裁剪图像对应的显著图，其中，所述显著图包括所述待裁剪图像对应的显著度图像，所述显著度图像是灰度图像；通过显著区域提取算法，在所述显著图中确定显著边界框；在所述待裁剪图像中，确定所述显著边界框对应的显著区域，其中，所述显著区域为所述待裁剪图像中所述显著边界框包含的图像区域；根据美学区域识别算法和所述显著区域，确定包含所述显著区域的美学区域边界框；基于所述美学区域边界框，对所述待裁剪图像进行裁剪，得到目标图像。采用本发明，可以提高确定裁剪框的效率。
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公开(公告)号：CN104216983B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201410441434.5
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京邮电大学 , 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于采集搜索引擎数据的隐私信息评级方法，包括以下步骤：第一步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的普遍性分值U，第二步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的敏感性分值S，第三步根据U×S计算结果确定隐私信息的安全等级。本发明提供的评级方法使用的数据从搜索引擎采集，数据来源于使用搜索引擎的庞大的用户群，因此评级结果不依赖于个人的经验或意见，评级结果具有公正性；同时本发明提供的隐私信息评级方法不针对特定的隐私内容，既可以评定全体隐私信息，也可用于评定应用系统中有限数量的隐私信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104866596A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510290451.8
申请日：2015-05-29
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30781 , G06K9/6267
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于自动编码器的视频分类方法及装置。该方法中，获得具有三种模态数据的目标视频的每一种模态数据的低级表示内容；将每一种模态数据的低级表示内容分别输入至堆叠的自动编码器组处理，获得每一种模态数据的高级表示内容；将每两种模态数据的高级表示内容的组合结果分别输入至双模态融合器处理，获得相应两种模态数据的双模态公共表示内容；将双模态公共表示内容的组合结果输入至三模态融合器处理，获得三模态公共表示内容；将三模态公共表示内容输入至有监督分类模型处理，以获得各个视频类别的类别标签，并确定目标视频所对应的视频类别。可见，通过本方案可以结合目标视频的三种模态数据对目标视频进行分类。
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公开(公告)号：CN104462489A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410800393.4
申请日：2014-12-18
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30675 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深层模型的跨模态检索方法，该方法包括：利用特征提取方法分别获得目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量；目标检索模态的低级表达向量分别与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量，通过堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr-RBMs深层模型获得目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量；利用目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量计算目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的距离；将检索库中与目标检索模态距离最近的至少一个被检索模态确定为与目标检索模态匹配的对象。
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公开(公告)号：CN118779507B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410916307.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/9532 , G06F16/958 , G06F40/186 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供一种面向专家画像的信息追踪方法及装置，方法包括：基于专家信息库中的目标专家的基础专家数据以及该目标专家的简历数据，采用大语言模型获取针对简历数据的缺失信息查询式；应用缺失信息查询式在网络中查找缺失信息关联网页并识别得到目标网页文本数据；对目标网页文本数据和文档数据进行针对用于表示缺失信息的缺失数据的提取、汇总和验证，并验证新增专家属性描述短语及其的语义信息，再基于专家评审规则确定新增专家属性描述短语的标签等级。本申请能够提高面向专家画像的信息追踪的全面性及准确性；并能够提高面向专家画像的信息追踪的效率、准确性以及可靠性，进而能够提高专家画像更新或构建的实时性、准确性及全面性。
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公开(公告)号：CN119025668A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411109959.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种基于研究方向的实体匹配方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：获取待匹配研究方向词；采用2GRAM模型分别对待匹配研究方向词和学术主题词库中学术主题词进行切分处理，得到待匹配研究方向词对应的第一双对序列和学术主题词各自对应的第二双字对序列；将每个第二双字对序列分别与第一双对序列进行相似度比对以从学术主题词库中确定多个待匹配学术主题词；采用BERT模型依次对待匹配研究方向词与待匹配学术主题词进行文本向量化处理，并计算得到的待匹配学术主题向量与待匹配研究方向向量的相似度，确定出一个待匹配学术主题词作为目标学术主题词。本申请的方法提高了研究方向实体匹配的效率。
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公开(公告)号：CN112860862B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110133448.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种人机对话中智能体对话语句的生成方法和装置，其中方法包括：利用预先训练的自然语言理解模型，从当前人机对话的对话历史数据中，提取预设知识库中的属性值和场景类别；其中，所述知识库由知识三元组构成；基于所述属性值和所述场景类别，从所述知识库中筛选出相关的知识三元组，得到候选知识子集；基于所述对话历史数据和所述候选知识子集，利用预先训练的对话生成模型，为智能体生成当前的响应语句并输出。采用本发明，可以支持多任务场景的人机对话。
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