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公开(公告)号：CN108182262B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810008291.7
申请日：2018-01-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和知识图谱的智能问答系统构建方法和系统，利用爬虫获取互联网的问诊医疗数据集，并进行数据预处理获得有标签的数据集；结合医院电子病历构建基于医学领域的分词词典，并与医学词典合并作为系统的分词词典；构建疾病和症状关联的知识图谱，并进行疾病实体对齐和症状实体对齐；根据疾病实体对齐，获得有标签数据集；构建基于深度学习的语言模型；构建结合用户上下文信息的基于知识图谱的查询优化算法；构建语言模型和知识图谱融合的训练数据集并进行模型融合训练，获得基于语言模型和知识图谱的预诊融合模型。本发明基于深度学习和知识图谱，实现了结合用户主诉信息进行主动问诊交互，及根据用户主诉及问诊信息的疾病预诊。
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公开(公告)号：CN110069632A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910284980.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义表示向量的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料训练词嵌入向量，其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，生成文本语料中每一个词的浅层语义向量表达。接下来将两个词向量进行加权拼接作为新的词向量输入到CNN模型中，进行特征提取和模型训练，构建文本分类器。本发明解决基于大数据驱动的词向量表达缺少词法特征和知识表示，难以真正理解词汇语义信息的缺陷，使得模型具有更加丰富的特征表达和更高的分类性能。
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公开(公告)号：CN110059187A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910284597.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义预判模态的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料实施常规的CNN深度学习训练，包括词嵌入、卷积、池化和模式输出；其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，计算浅层语义预判模式；接下来将浅层语义预判模态和深度学习决策模态进行双模态融合，作为SDG-CNN模型最终的决策模式，进而以该决策模式构建损失函数和实施参数优化。本发明解决了传统深度学习模型在模型优化过程中缺乏背景知识和语义信息，信息模态单一的缺陷，提升了深度学习文本分类模型的性能。
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公开(公告)号：CN108765178A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810368669.4
申请日：2018-04-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法，其是基于新闻传播的广度和影响深度概念，提出了互联网传播影响力的评估方法，其中综合考虑了微博、网媒不同传播渠道，关键词提取采用由历史玩具缺陷事件聚类形成的相关关键词，最大程度包含事件范围；在微博、网媒的分平台传播影响力计算中根据反应传播广度、深度的不同指标向量计算传播影响力值。相比单一的指标，能很敏感的反应一些此高评论或者高质量用户的缺陷投诉。采用Sigmond函数作为标准化方式，区分度更高。本发明传播影响力评估方法在现实中更具实用价值。
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公开(公告)号：CN111401432B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010172296.0
申请日：2020-03-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种对数字图像的身份伪造识别方法、装置、设备及其计算机存储介质，方法包括：构建训练模型；获取待识别的第一数字图像；其中，所述待识别图像包括RGB三色的三种特征通道以及第四种特征通道；将所述第四种特征通道与所述RGB三种特征通道进行组合，以生成第二数字图像；将所述第二数字图像输入至训练模型中，以对数字图像的身份进行伪造识别。本发明提供了一种综合人脑认知的领域知识和图片成像原理的识别方法对各种身份冒用、身份伪造等情况进行智能识别，且集成了深度神经网络对原始信息的自动、提取能力同时通过人工提取特征补足了简单神经网络对复杂特征的提取能力不足的问题，可以高效提高检测的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111695333B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010590430.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/194 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种商标字形相似度检测方法、装置及设备，方法包括以下步骤：获取待检测的第一商标文本的第一点阵矩阵；根据所述第一点阵矩阵获取与所述第一商标文本对应的多个局部矩阵；其中，所述局部矩阵为所述第一点阵矩阵的一部分；根据所述局部矩阵获取对应的统计有特征笔画数量的特征向量；其中，所述特征向量为不同商标文本之间相似度的计算依据；根据所述第一商标文本的特征向量与参考商标文本的特征向量计算二者的相似度。本发明利用统计有特征笔画的特征向量计算商标文本的相似度，提高了相似度检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111539213B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010305652.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/247 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/126 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种多源管理条款的语义互斥的智能检测方法，首选通过获取各相关的管理条款的文本数据，用于模型训练，通过对各条款文本的预处理，结合统计特征、词汇语义特征以及矛盾规则识别特征，构建了一个基于义原的文本语义冲突检测模型，将该模型可用于管理条款的语义互斥的智能检测；本发明采用自动的分类算法构建文本冲突检测模型，应用于实际场景，有效实现了计算机自动对文本对进行冲突检测判断的目的，为预防多源管理条款的文本语义冲突提供了一种新的方法。
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公开(公告)号：CN111860407A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010742875.4
申请日：2020-07-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种视频中人物的表情识别方法、装置、设备及存储介质，涉及视频内容分析技术领域。其中，方法包括：从待处理视频中获取多个第一图像；灰度化所述第一图像，获得第二图像；通过人脸检测模型，获得所述第二图像上的人脸区域；根据所述人脸区域，从多个第二图像中，筛选出包含正脸的第三图像；通过人脸识别模型，获取所述第三图像的人脸区域对应的人物信息；通过表情识别模型，获取所述第三图像的人物信息对应的表情信息。本发明大大提高了其大大提高了现有技术中分析视频、标注视频的效率，并且稳定可靠，不受人为因素影响，具有很好的实际意义。
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公开(公告)号：CN111695333A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010590430.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/194 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种商标字形相似度检测方法、装置及设备，方法包括以下步骤：获取待检测的第一商标文本的第一点阵矩阵；根据所述第一点阵矩阵获取与所述第一商标文本对应的多个局部矩阵；其中，所述局部矩阵为所述第一点阵矩阵的一部分；根据所述局部矩阵获取对应的统计有特征笔画数量的特征向量；其中，所述特征向量为不同商标文本之间相似度的计算依据；根据所述第一商标文本的特征向量与参考商标文本的特征向量计算二者的相似度。本发明利用统计有特征笔画的特征向量计算商标文本的相似度，提高了相似度检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN108182262A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810008291.7
申请日：2018-01-04
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和知识图谱的智能问答系统构建方法和系统，利用爬虫获取互联网的问诊医疗数据集，并进行数据预处理获得有标签的数据集；结合医院电子病历构建基于医学领域的分词词典，并与医学词典合并作为系统的分词词典；构建疾病和症状关联的知识图谱，并进行疾病实体对齐和症状实体对齐；根据疾病实体对齐，获得有标签数据集；构建基于深度学习的语言模型；构建结合用户上下文信息的基于知识图谱的查询优化算法；构建语言模型和知识图谱融合的训练数据集并进行模型融合训练，获得基于语言模型和知识图谱的预诊融合模型。本发明基于深度学习和知识图谱，实现了结合用户主诉信息进行主动问诊交互，及根据用户主诉及问诊信息的疾病预诊。
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