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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116757195B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310746692.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的隐性情感识别方法，包括以下步骤：获取情感文本进行主题识别，基于识别的主题，选择种子词对应的母类别；基于种子词对应的母类别，采用未标记评论的聚类和余弦相似度对所述种子词继续进行类别检测，获得所述种子词对应的子类别；构建提示模板,将所述种子词对应的子类别嵌入到所述提示模板中并进行训练，将训练后的提示模板与预训练语言模型相结合，识别出对应的隐性情感。本发明构建的提示模板相较于手工构建的模板可以更加匹配预训练语言模型，通过让下游任务主动适应大型预训练语言模型的方式提升学习效率。
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公开(公告)号：CN116738984B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310748270.X
申请日：2023-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/117 , G06F40/186 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的自动化数据标注方法，包括：获取有标注数据集和无标注数据集；对所述有标注数据集的实体信息进行提取，获取实体词；基于所述实体词对所述无标注数据集进行筛选，获取筛选后的无标注数据集；构建提示模板组，基于预训练语言模型利用所述提示模板组对所述筛选后的无标注数据集进行测试，获取正向/负向数据；基于所述提示模板组将所述有标注数据集的中性情感数据输入所述预训练语言模型，获取填充完整的提示模板；基于所述填充完整的提示模板和所述正向/负向情感数据，构建完整的扩充数据集，实现基于提示学习的自动化数据标注。
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公开(公告)号：CN116757195A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310746692.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的隐性情感识别方法，包括以下步骤：获取情感文本进行主题识别，基于识别的主题，选择种子词对应的母类别；基于种子词对应的母类别，采用未标记评论的聚类和余弦相似度对所述种子词继续进行类别检测，获得所述种子词对应的子类别；构建提示模板,将所述种子词对应的子类别嵌入到所述提示模板中并进行训练，将训练后的提示模板与预训练语言模型相结合，识别出对应的隐性情感。本发明构建的提示模板相较于手工构建的模板可以更加匹配预训练语言模型，通过让下游任务主动适应大型预训练语言模型的方式提升学习效率。
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公开(公告)号：CN116738984A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310748270.X
申请日：2023-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/117 , G06F40/186 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的自动化数据标注方法，包括：获取有标注数据集和无标注数据集；对所述有标注数据集的实体信息进行提取，获取实体词；基于所述实体词对所述无标注数据集进行筛选，获取筛选后的无标注数据集；构建提示模板组，基于预训练语言模型利用所述提示模板组对所述筛选后的无标注数据集进行测试，获取正向/负向数据；基于所述提示模板组将所述有标注数据集的中性情感数据输入所述预训练语言模型，获取填充完整的提示模板；基于所述填充完整的提示模板和所述正向/负向情感数据，构建完整的扩充数据集，实现基于提示学习的自动化数据标注。
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公开(公告)号：CN113377844A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110748160.4
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F16/25 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向大型关系型数据库的对话式数据模糊检索方法及装置，面向大型关系型数据库的对话式数据模糊检索方法包括：获取查询指令；基于预先训练好的文本多标签分类模型，将所述查询指令分类到对应的目标数据库；基于预先训练好的命名实体识别模型，提取所述查询指令的实体，在所述目标数据库中检索出与所述实体相关的属性数据；基于预先训练好的语义识别模型，对所述查询指令进行语义识别，将语义识别结果与所述实体相关的属性数据对比，获得所述查询指令对应的数据检索结果。本发明可提高检索系统的智能性和检索效率。
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