公开(公告)号：CN118585649A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202310191676.2

申请日：2023-03-02

Applicant: 复旦大学

Inventor： 肖仰华 ,  陈石松 ,  李直旭 ,  冯红伟

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/279 ,  G06V30/10 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供了一种基于内部资源和外部资源的教材智能解析系统及平台，用于根据数字教材、外部互联网的开放数据和基于开放数据的类型标签构建得到教材知识图谱，具有这样的特征，包括教材预处理模块、教材结构解析模块、内部资源链接模块、外部资源链接模块和教材知识图谱模块。总之，本方法能够能够构建具有高质量内外部资源的教材知识图谱，构建提供更丰富的数字教材相关信息的平台。

公开(公告)号：CN118277684A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410140964.X

申请日：2024-02-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李梓涵 ,  顾洲洪 ,  熊卓帜 ,  蒋思航 ,  朱晓萱 ,  冯红伟 ,  肖仰华

IPC: G06F16/955 ,  G06F16/36 ,  G06F16/74 ,  H04N21/845

Abstract: 本发明提供的一种基于层次注意力机制的工业视频链接方法，用于将工业视频与现有工业知识图谱进行知识概念迭代链接，本发明基于工业视频的语音识别文本和图像文本利用层次注意力机制计算和融合相似度，获取相似度的最高得分作为计算结果，通过迭代链接到工业知识图谱的知识概念中去，充分利用工业视频的图像文本和语音识别文本，通过图像文本所包含的文字信息可以极大帮助预训练语言模型学习和理解相关知识，减少迭代链接中的误差传递。

公开(公告)号：CN117857778A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311822036.3

申请日：2023-12-27

Applicant: 复旦大学

Inventor： 熊卓帜 ,  蒋思航 ,  朱晓萱 ,  张琳 ,  李梓涵 ,  冯红伟 ,  肖仰华

IPC: H04N17/00 ,  H04N21/658 ,  G10L15/26 ,  G10L15/06 ,  G09B7/06

Abstract: 本发明提供的一种面向制造业视频内容质量的自动评估方法，用于对制造业视频进行内容质量的评估，步骤如下：步骤S1，对制造业视频进行语音识别，得到语音识别文本；步骤S2，使用语音识别文本预定的预训练语言模型进行进一步预训练，得到二次预训练语言模型；步骤S3，基于语音识别文本生成训练问题，并使用训练问题对二次预训练语言模型进行训练，得到训练好的问答模型；步骤S4，将预定的测试问题输入问答模型，得到预测概率，作为对制造业视频的内容质量的评估结果。本发明将一个或多个制造业视频以及这些视频相关的参考文档或人工预设的测试问题输出问答模型，通过计算测试问题与问答模型的答题准确率，比较视频内容或其相近的视频内容的质量。

公开(公告)号：CN119493820A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202311032603.5

申请日：2023-08-16

Applicant: 复旦大学

Inventor： 黄文皓 ,  赵津 ,  梁家卿 ,  冯红伟 ,  肖仰华

IPC: G06F16/25 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种面向工业领域的文档信息抽取方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对通用大模型进行第一阶段微调，得到简单微调模型；步骤S2，根据现有的公开数据构建复杂抽取指令数据集；步骤S3，根据复杂抽取指令数据集对简单微调模型进行第二阶段微调，得到复杂微调模型；步骤S4，对现有的目标场景的文档数据进行转换，得到对应的工业领域抽取数据集；步骤S5，根据工业领域抽取数据集对复杂微调模型的模型参数进行低秩调整得到适配模型；步骤S6，将原始工业文档以及预设的抽取任务指令和提示输入适配模型得到抽取信息。总之，本方法能够提高利用通用大模型抽取工业文档信息的准确性。

公开(公告)号：CN117956236A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410062442.2

申请日：2024-01-16

Applicant: 复旦大学

Inventor： 朱晓萱 ,  张琳 ,  李梓涵 ,  顾洲洪 ,  熊卓帜 ,  冯红伟 ,  肖仰华

IPC: H04N21/475 ,  H04N21/234 ,  H04N21/24 ,  H04N21/44 ,  G06T7/00 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供了一种面向制造业视频内容质量的自动评估方法及系统，其中方法包括如下步骤：步骤S1，使用视频文本对语言模型进行预训练工作，步骤S2，对经过视频内容预训练的语言模型的单选题QA能力进行初始化微调，步骤S3，对单选能力初始化后的语言模型在视频相关专业题目上进行继续微调，步骤S4，得到视频内容及单选能力增强的语言模型的答题准确率；步骤S5，根据答题准确率对视频的内容质量进行评估。本发明创新性地使用大规模预训练语言模型和单选题QA实现制造业视频内容质量的自动化评估，同时用视频文本和参考文档分别生成训练单选题和测试单选题，确保语言模型能够充分学习视频中的知识，并以参考文档为标准对视频的内容质量进行准确评估。

公开(公告)号：CN117874257A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410062445.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张琳 ,  李梓涵 ,  顾洲洪 ,  熊卓帜 ,  蒋思航 ,  冯红伟 ,  肖仰华

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/332 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/045 ,  G06F40/151 ,  G06F40/216 ,  G06F40/186

Abstract: 本发明提供了一种对制造业知识图谱价值的评估方法及系统，其中方法包括如下步骤：步骤1，基于下游应用提供的信息，将语料库中的文本进行排序，步骤2，通过知识图谱生成问题集，并由文本进行回答，得到每个句子回答问题集的分数；步骤3，基于步骤1和步骤2的计算结果，得到知识图谱对于下游应用的价值评估得分。本发明提出一种基于语料库的制造业知识图谱价值的评估方法及系统，将价值评价、问题发现和价值提升融入到一个框架中，而且更加符合制造业下游应用的实际需求，具有高度可解释性和可重用性，且做到低成本和高效。