公开(公告)号：CN116227686A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310061000.1

申请日：2023-01-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙国梓 ,  刘文杰 ,  黄国耀 ,  陈赛 ,  李华康

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/242 ,  G06F16/2453

Abstract: 一种基于数据处理的空气质量预测判断方法，建立历史空气质量数据的字典，作为参考获得空气质量预测结果，可靠性、准确性高；建立日月数据和相似近日空气质量数据的两种字典查询方式，得到历史中同月、同日以及类似空气质量情况时的后一天空气质量情况，三种结果整合形成判断的依据，使最终空气质量预测判断结果更为准确；通过字典和键值查询的方式，提高数据处理速度和效率，提高空气质量预测结果输出的快速性。

公开(公告)号：CN115310448A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210957084.2

申请日：2022-08-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙国梓 ,  陈赛 ,  李华康 ,  刘文杰 ,  黄国耀

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于bert和字词向量结合的中文命名实体识别方法，通过对语言模型进行预训练和微调操作提升模型的向量表征能力，之后将bert形成的字向量和Word2vec形成的词向量进行拼接并使用BiGRU和IDCNN双通道神经网络模型提取特征，加入词性特征后有效提高命名实体识别效果。充分挖掘文本的语义信息，充分提取字的上下文信息，从而产生高效的字向量表示；增强字向量的表征能力，解决短文本上下文中单个字语义信息提取不足的问题，最终提高识别准确率；能够解决循环神经网络丢失局部信息的问题，能够提取到更多重要的特征信息；可以使重要特征赋予更高的权重从而提取更重要的特征以提高最终的识别性能；能够提高实体分类效果，更好的识别实体的类别从而提高实体识别准确率。

公开(公告)号：CN114913017A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210668717.8

申请日：2022-06-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙国梓 ,  刘文杰 ,  李华康 ,  陈赛 ,  黄国耀

IPC: G06Q40/04 ,  G06F17/16 ,  G06N3/04

Abstract: 一种多模态数据预测证券涨跌幅的方法，综合考虑该证券本身的历史交易数据以及更为宏观的因素以及外界资讯评论所产生的影响，充分利用了结构化数据和文本数据，使用证券的历史交易数据，历史资金流向数据，以及股民针对该证券历史评价数据，深入探究影响证券涨跌幅的因素，从而构造了涨跌幅预测模型，预测效果好，准确度高。

公开(公告)号：CN116307082A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310061749.6

申请日：2023-01-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙国梓 ,  黄国耀 ,  刘文杰 ,  陈赛

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/242 ,  G06F16/22

Abstract: 一种基于数据处理的预测模型生成方法，首先进行数据输入，然后进行预处理操作，再由生成操作，最终将预处理操作和生成操作的结果输出，完成预测模型输出。本方法中，用户只需输入状态值，即可通过预处理和生成操作，得到对应的预测模型参数，辅助用户进行分析和预测；流程清楚明确，便于实现；提出基于数值大小和随机的两种数据处理方法，既保证了数据处理的基础逻辑，也考虑到了现实的随机性，保证最终的预测结果较为准确。