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公开(公告)号：CN117951276A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410126688.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧养殖问答的模型温度自适应微调方法，包括下述步骤：基于预设的大语言模型对原始问答数据集进行处理，获取每个样本的创意程度评估值；基于每个样本的问句及其对应的创意程度评估值构建新的数据集；采用Bert模型对问句进行表示，采用处理后数据集对温度模型进行训练，以及对任务特定层进行训练；对不同任务下的新数据集进行LoRA参数微调，分别得到不同的任务的LoRA模块；使用任务感知自注意力调节层，将各个任务特定LoRA模块的输出进行特征融合。本发明利用任务感知自注意力调节层对不同任务的LoRA模块进行特征融合，利用其他任务LoRA模块的权重来提高当前任务的回答质量，可以促使模型学习到一些任务之间的相关性，从而提高性能。
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公开(公告)号：CN115952803A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211659362.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/126 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种主题感知的长文本语义匹配方法，该方法包括：对长文本A进行摘取和重排，输出摘取文本A’；对长文本B进行摘取和重排，输出摘取文本B’和基准摘取文本B’base；计算 的相关性，如果计算出的相关性符合条件则认为长文本A和长文本B是语义相关，如果不符合条件则认为长文本A和长文本B是不相关的。本发明不需要人工标注匹配文本的具体匹配语句位置，能够自动进行语句划分和文本匹配，大大提高了长文本作语义相关的匹配和检索效率。
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公开(公告)号：CN115935996A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211652300.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种结合知识图谱和口语化文本的细粒度蝴蝶识别方法，属于图像识别领域，该方法包括：获取多种蝴蝶图像和描述蝴蝶的文本，并将蝴蝶图像和描述蝴蝶的文本一一对应；提取蝴蝶图像的模态特征和描述蝴蝶的文本的模态特征；将描述蝴蝶的文本模态信息链接到构建好的蝴蝶形态的知识图谱；结合蝴蝶形态的知识图谱并根据蝴蝶图像模态和描述蝴蝶的文本模态，输出蝴蝶图像的蝴蝶种类的识别结果。本发明能够结合知识图谱和口语化文本辅助细粒度蝴蝶识别，有效的提升细粒度蝴蝶识别的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109194727A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810957921.5
申请日：2018-08-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L29/08 , G06F16/958
CPC classification number: H04L67/02 , H04L69/329
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的约束感知服务组合方法，包括：根据功能/非功能特性、用户偏好和信任度，选择候选的第三方服务平台/服务，并查询和获取内容服务；组合问题求解器基于不同的优化目标为用户生成多个方案；当用户约束过于严格导致过约束问题时，过约束问题求解器感知用户约束的偏好程度顺序，生成最大的纠正约束松弛集合，调用组合问题求解器重新生成方案；通过用户约束引导机制综合考虑方案-用户约束的满足程度，方案的代表性和方案集合的多样性，并感知用户反馈，重复为用户返回最合适的k个方案，直至用户满意为止。本发明同时解决了由于过于严格的用户约束所导致的过约束问题，以及用过宽松的用户约束所导致的解过多的问题。
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公开(公告)号：CN109194727B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201810957921.5
申请日：2018-08-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L29/08 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的约束感知服务组合方法，包括：根据功能/非功能特性、用户偏好和信任度，选择候选的第三方服务平台/服务，并查询和获取内容服务；组合问题求解器基于不同的优化目标为用户生成多个方案；当用户约束过于严格导致过约束问题时，过约束问题求解器感知用户约束的偏好程度顺序，生成最大的纠正约束松弛集合，调用组合问题求解器重新生成方案；通过用户约束引导机制综合考虑方案‑用户约束的满足程度，方案的代表性和方案集合的多样性，并感知用户反馈，重复为用户返回最合适的k个方案，直至用户满意为止。本发明同时解决了由于过于严格的用户约束所导致的过约束问题，以及用过宽松的用户约束所导致的解过多的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117011512A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310692832.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 华南农业大学 , 电子科技大学中山学院
Abstract: 本申请提供一种图像校正方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对待校正图像进行关键点检测，获得图像关键点；根据图像关键点的空间位置对图像关键点进行分组，获得关键点分组；对每个关键点分组进行图像变换，获得各关键点分组分别对应的校正图像块；将校正图像块进行拼接，获得目标校正图像。基于图像关键点进行图像分块并校正，图像中的像素点在透视变换后具有唯一确定的坐标点，因此改善了现有技术中图像分块之后交界处的点分别映射到不同像素点，造成像素产生错位的情况，提高了图像校正的准确性。
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公开(公告)号：CN116187330A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211659583.X
申请日：2022-12-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/126 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统，该方法包括：根据用户获得目标语言伪标签数据集的功能需求，利用源语言数据集训练源语言模型来并利用源语言模型为用户进行目标语言的标注工作，提供给用户目标语言的伪标签数据集；将目标语言的伪标签数据集进行粗粒度选择；将粗粒度选择后的伪标签数据集进行细粒度过滤；将细粒度过滤后的伪标签数据集进行知识蒸馏训练用于目标语言的命名实体识别模型。本发明提出一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统，基于粗粒度选择与细粒度过滤选择了有效的伪标签数据样本且改善了跨语言命名实体的效果。
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