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公开(公告)号：CN117633635A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410091381.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，包括以下步骤：构造用户内容传播动态图的序列，按照时刻进行分块，得到邻近图结构集合，做空洞卷积处理，输出各时刻图分块渐进图卷积隐藏表示，压缩为全局时空传播图表示，与情绪和话题特征相融合，获得谣言传播图结构表示，使用图神经网络分类算法进行第一次谣言分类判定，构建三层图卷积生成网络，生成谣言演化图结构，微调修改得到预测图，将用户内容传播图和预测图进行融合，形成谣言历史与演化图结构，复用图卷积分类思想进行二次核验。本发明提供的一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，能够考虑用户内容传播图的动态特征和全局时空信息，有效识别社交网络中的谣言。
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公开(公告)号：CN117310843A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311268574.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种热带气旋远距离降水的客观天气图识别系统，涉及热带气旋天气预报技术领域，包括：潜在TRP的识别模块：将日降水场分离成若干雨带，接着筛选掉潜在热带气旋雨带，得到不属于潜在热带气旋降水的部分，再根据热带气旋中心与不属于潜在热带气旋降水台站之间的距离Dts从中定义潜在热带气旋远距离降水雨带；利用从热带气旋射出强水汽输送带的识别模块：确定热带气旋水汽输送路径起点，结合水汽输送的总体方向给出热带气旋水汽输送路径，进而确定联系区域；定义完整的TRP模块：从确定的潜在热带气旋远距离降水区域以及联系区域中获取两区域重叠部分并结合该部分与热带气旋中心的相对位置，确定完整TRP。
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公开(公告)号：CN119205582B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411712555.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多感受野与破损特征动态匹配的图像修复方法，利用输入破损图像构建统一尺度多感受野特征提取模块，并提取具有不同感受野的统一尺度特征组；以破损图像掩码为约束，通过破损特征映射模块建立线性映射关系，提取当前破损特征对应的一维权重特征；利用权重特征对特征组进行加权，获得加权统一尺度多感受野特征组；通过特征筛选模块，建立破损特征与特征间的动态匹配关系，获得高匹配度的重筛特征；以重筛特征为输入，通过基于快速傅里叶卷积的解码器组进行解码，获得修复图像；通过该设置加强修复网络的约束，有效去除了修过图像中出现的伪影，同时增强了修复图像的语义一致性。
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公开(公告)号：CN119205582A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411712555.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多感受野与破损特征动态匹配的图像修复方法，利用输入破损图像构建统一尺度多感受野特征提取模块，并提取具有不同感受野的统一尺度特征组；以破损图像掩码为约束，通过破损特征映射模块建立线性映射关系，提取当前破损特征对应的一维权重特征；利用权重特征对特征组进行加权，获得加权统一尺度多感受野特征组；通过特征筛选模块，建立破损特征与特征间的动态匹配关系，获得高匹配度的重筛特征；以重筛特征为输入，通过基于快速傅里叶卷积的解码器组进行解码，获得修复图像；通过该设置加强修复网络的约束，有效去除了修过图像中出现的伪影，同时增强了修复图像的语义一致性。
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公开(公告)号：CN117892237B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410296410.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法及系统，涉及对话情绪识别领域。该基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法，包括以下步骤：以对话中的话语为节点，分别构建上下文文本、图像、语音模态内超图及模态间超图，使用超图卷积神经网络对超图进行聚合得到模态内和模态间节点特征表示，将节点特征表示拼接得到最终特征表示，将特征表示输入到情感分类器中，得到该话语的情绪类别。本方法采用超图神经网络来建模对话上下文和模态之间的关系，以弥补图神经网络只能捕获成对关系致使高阶信息丢失的缺陷，同时使用超边融合自适应策略和超图卷积神经网络以融合模态信息使得它们能够互相补充，从而提高整体的性能和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118035868A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410136494.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于最优传输的实体级多模态情感分类方法及系统，包括：将整图特征RV、图像情感局部特征RSenti、实体文本特征RL和句子文本特征RT映射到再生核希尔伯特空间，并经过拼接形成混合特征R″和混合特征R′；将混合特征R′和混合特征R″输入至融合层函数和第一归一化层获得中间特征H′；将中间特征H′输入至通道前馈神经层和第二归一化层获得多模态混合特征H；通过设定数量叠加的融合层和线性层对多模态混合特征H进行处理得到多模态混合特征Hmutil；根据多模态混合特征Hmutil进行情感分类；本发明在保持模型相对轻量级的同时，能够有效地处理多模态信息完成情感分类。
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公开(公告)号：CN116595953A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310596388.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于知识和语义信息增强的摘要生成方法，步骤如下：S1构建上下文知识图G；S2更新上下文知识图G中节点i的特征向量，得到上下文知识特征表示Rg；S3通过语言模型得到文本文档特征表示Rt；S4利用改进的Transformer解码器解码，得到摘要序列向量St；S5对摘要序列向量St和文本文档特征表示Rt进行计算，获取权重分布Ct；S6将位置信息编码成概率分布Pgen，重复步骤S4和S5得到完整的摘要序列y’；S7通过相似度指标得到奖励值，对指针网络和改进的Transformer解码器进行梯度优化。本发明对传统的Transformer解码器进行改进，更好地将文本知识和语义信息进行交互。
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公开(公告)号：CN117892237A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410296410.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法及系统，涉及对话情绪识别领域。该基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法，包括以下步骤：以对话中的话语为节点，分别构建上下文文本、图像、语音模态内超图及模态间超图，使用超图卷积神经网络对超图进行聚合得到模态内和模态间节点特征表示，将节点特征表示拼接得到最终特征表示，将特征表示输入到情感分类器中，得到该话语的情绪类别。本方法采用超图神经网络来建模对话上下文和模态之间的关系，以弥补图神经网络只能捕获成对关系致使高阶信息丢失的缺陷，同时使用超边融合自适应策略和超图卷积神经网络以融合模态信息使得它们能够互相补充，从而提高整体的性能和准确性。
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公开(公告)号：CN117633635B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410091381.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/901 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，包括以下步骤：构造用户内容传播动态图的序列，按照时刻进行分块，得到邻近图结构集合，做空洞卷积处理，输出各时刻图分块渐进图卷积隐藏表示，压缩为全局时空传播图表示，与情绪和话题特征相融合，获得谣言传播图结构表示，使用图神经网络分类算法进行第一次谣言分类判定，构建三层图卷积生成网络，生成谣言演化图结构，微调修改得到预测图，将用户内容传播图和预测图进行融合，形成谣言历史与演化图结构，复用图卷积分类思想进行二次核验。本发明提供的一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，能够考虑用户内容传播图的动态特征和全局时空信息，有效识别社交网络中的谣言。
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公开(公告)号：CN117493490B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311534078.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种基于异构多关系图的话题检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取社交平台的异构数据；基于所述异构数据，构建异构信息多关系图；编码所述异构信息多关系图，得到所述异构信息多关系图的初始化特征表示；基于所述初始化特征表示，对所述异构信息多关系图的节点进行筛选；对筛选后的节点的信息进行聚合，得到所述异构信息多关系图的最终特征表示；基于所述最终特征表示，得到话题关键字。本发明通过发布的内容中涵盖的多模态信息，构建异构信息多关系图的方式，选择最佳的邻居节点进行信息聚合，以实现最优的话题聚类效果，得到最佳话题输出，提高了话题检测的精确性，为后续实现精准敏捷的辟谣反击与正确的舆论引导提供了有力的保障。
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