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公开(公告)号：CN116030777A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310234247.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种特定情感音乐生成方法及系统，包括：获取生成音乐的情感类别，构建MIDI音乐数据集；将原始MIDI数据集转化为特定的结构化数据集，对得到的结构化数据集进行预处理；提取每一首MIDI音乐的不同属性特征，构建并训练基于Transformer网络和高斯混合变分自编码器的深度潜在变量模型，生成特定情感的音乐。能够学习不同音乐属性特征对于情感的影响，生成具有长期依赖结构的音乐，并且在生成过程中能够实现音乐情感的转换。
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公开(公告)号：CN112464023B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011414938.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于seq2seq算法的音乐和词语的情感语义匹配方法，以情感作为音乐和词语的共同语义构建了两者的语义匹配机制，构建音乐‑词语数据集，使用seq2seq算法将音乐转化为文本，将转化后的文本和数据集标注的词语进行语义匹配度，进而得到音乐和词语的语义匹配度，并通过实验验证了词语的近义文本和目标音乐的语义匹配情况。实验结果表明该方法可以满足用户使用和目标音乐情感匹配的词语进行检索。
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公开(公告)号：CN112464023A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011414938.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于seq2seq算法的音乐和词语的情感语义匹配方法，以情感作为音乐和词语的共同语义构建了两者的语义匹配机制，构建音乐‑词语数据集，使用seq2seq算法将音乐转化为文本，将转化后的文本和数据集标注的词语进行语义匹配度，进而得到音乐和词语的语义匹配度，并通过实验验证了词语的近义文本和目标音乐的语义匹配情况。实验结果表明该方法可以满足用户使用和目标音乐情感匹配的词语进行检索。
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公开(公告)号：CN116629274A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310536762.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/35 , G06F40/211 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于GPT的具有情绪引导功能的问题生成方法包括：搜集噪音较少的多轮对话数据集，并以问句形式的句子为中心，构造为我们需要的数据集格式；对所述构建的数据集，采用人工微调加自动标注的方式，对每一句话进行情感标注，得到每一句话的情感标签，得到训练集、测试集和验证集；利用训练集训练GPT2模型，根据不同的情感融入方式以及多任务学习机制对模型进行改进；用测试集验证基于GPT2的改进模型，并发明了基于提示学习的情感引导评价机制，本发明提供的一种基于GPT的具有情绪引导功能的问题生成方法的方法；本发明在模型对情感的感知能力，模型的学习能力上都取得了更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN115938394A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211512568.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种定量可计算的音乐情感矢量表示方法及装置，包括采集带有标签的音乐并进行分类，建立情感数据集；利用音频处理框架在构建的数据集上提取音频特征，并使用特征选择算法去除无关特征和冗余特征；基于视觉几何图形组的A2mid2E模型和变换器模型，构建情感识别模型；通过可调节层来接受识别的情感信息。本发明通过将音乐情感向量化，可以直接用于情感识别、聚类或测量情感之间的距离等方面；通过音频特征分析，去除冗余特征，确保和提升了模型的表达能力；可直接运行于手机或较低运算能力的终端，降低了情感识别对计算能力的要求，还可识别训练情感模型之外的其它情感，能适应不同的情感识别需求场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108446572A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810252377.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务粒度的隐私权限管理方法，包括以下步骤：先为所有应用服务绑定的一个最小隐私权限集合；获取待测应用的应用服务并验证应用服务是否合理；获取应用唯一标识，利用唯一标识从数据库中查询历史检测结果，根据应用服务获取需要检测的最小隐私权限集合，使用静态分析获取隐私权限相关API之间的敏感数据流路径；将敏感数据流路径量化成特征向量；分析良性样本应用和恶性样本应用的差异敏感数据流路径量化并构建特征样本矩阵；使用机器学习算法对应用服务的特征向量进行分类，确定应用是良性还是恶性，为用户选择的应用服务绑定的隐私权限的赋予问题给予合理的提示。本发明具有隐私泄露检测速度快且检测结果准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN119004285A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410806728.7
申请日：2024-06-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F40/194 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类方法，属于自然语言处理与人工智能技术领域，包括如下步骤：步骤一、构建数据集：步骤二、构建输入编码模块，在输入编码模块中，弹幕群通过bert编码器得到12个输出层输出的特征向量；步骤三、构建特征加强模块和局部感知模块，用于对12个输出层输出的特征向量进行优化，得到综合特征表示和局部感知的特征表示；步骤四、构建特征融合与情感预测模块，用获取情感概率分布，给出最大概率的情感标签；步骤五、构建基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类模型；并使用步骤一中构建的数据集对分类模型进行训练；步骤六、将训练好的分类模型用于视频弹幕文本非典型激发情感分类。
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公开(公告)号：CN117932151A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410101145.4
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/22 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F40/295 , G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式维度挖掘的个性化评论推荐方法，涉及自然语言处理与人工智能技术领域，包括通过筛选网络商品评论并微调M3E‑base模型，构建M3E‑base‑TextDimension模型；利用大语言模型识别评论中的实体，并改写评论以提取评论维度；结合用户需求和评论维度，通过大语言模型筛选出关键维度集以确认需求维度；将评论维度和需求维度输入至M3E‑base‑TextDimension模型，以生成评论Embedding和需求Embedding；通过计算评论Embedding和需求Embedding的余弦相似度进行Top‑N评论推荐。本发明通过构建自定义停用词表和利用多个开源停用词库，实现了对文本数据的有效过滤，提高后续文本处理的质量。
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公开(公告)号：CN116030777B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310234247.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种特定情感音乐生成方法及系统，包括：获取生成音乐的情感类别，构建MIDI音乐数据集；将原始MIDI数据集转化为特定的结构化数据集，对得到的结构化数据集进行预处理；提取每一首MIDI音乐的不同属性特征，构建并训练基于Transformer网络和高斯混合变分自编码器的深度潜在变量模型，生成特定情感的音乐。能够学习不同音乐属性特征对于情感的影响，生成具有长期依赖结构的音乐，并且在生成过程中能够实现音乐情感的转换。
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公开(公告)号：CN108446572B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810252377.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务粒度的隐私权限管理方法，包括以下步骤：先为所有应用服务绑定的一个最小隐私权限集合；获取待测应用的应用服务并验证应用服务是否合理；获取应用唯一标识，利用唯一标识从数据库中查询历史检测结果，根据应用服务获取需要检测的最小隐私权限集合，使用静态分析获取隐私权限相关API之间的敏感数据流路径；将敏感数据流路径量化成特征向量；分析良性样本应用和恶性样本应用的差异敏感数据流路径量化并构建特征样本矩阵；使用机器学习算法对应用服务的特征向量进行分类，确定应用是良性还是恶性，为用户选择的应用服务绑定的隐私权限的赋予问题给予合理的提示。本发明具有隐私泄露检测速度快且检测结果准确率高的优点。
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