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公开(公告)号：CN118069865A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410173159.7
申请日：2024-02-07
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法及查询系统，属于知识图谱推荐领域。本发明通过在大语言模型的输入中设置提示词，构建适用于完成专业推荐知识图谱构建任务的实体抽取模型，并借助实体抽取模型进行专业推荐知识图谱构建所需的各种实体抽取任务，最终将推荐范围内所有的专业、所有的职业、所有抽取出的性格品质实体、所有的性格测试结果作为图的节点，基于实体抽取结果在节点之间添加关系，并根据多级权重算法得到不同节点间的关联度。本发明以性格品质作为专业和性格测试结果之间的联结，构建得到用于进行专业推荐的知识图谱，可利用专业推荐知识图谱分析得到专业与相关性格品质的对应关系，为用户选择专业提供参考。
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公开(公告)号：CN119579123A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411642154.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06Q10/1053 , G06N3/006 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型多智能体的无领导小组面试系统及方法，属于人工智能面试技术领域。该方法包括由企业人力资源经理和相应智能体完成面试题目生成；评分标准制定、角色描述和角色参考回答方案生成以及角色提示词生成；当面试者收到参会邀请并开始无领导小组面试流程后，依次进行准备阶段、独立陈述阶段、自由讨论阶段以及总结陈词阶段，生成最终的面试记录；企业人力资源经理将面试者名称、面试题目、最终的面试记录、评分标准发送至评分智能体，并审核和修订评分智能体输出的面试评分和评价，最终由后台管理终端将面试评分和评价自动发送至面试者，完成基于大模型多智能体的无领导小组面试。
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公开(公告)号：CN118262139A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311773501.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于双源注意力动态神经网络的短临降雨预报方法及系统。方法主要包括如下步骤：对雷达灰度图像和降雨量灰度图像进行预处理，划分出训练样本集和验证样本集；构建并训练双源注意力动态神经网络，对雷达样本和降雨量样本根据时序进行划分，雷达数据和降雨量数据依次通过编码器进行编码，再通过解码器进行解码，通过多层神经网络前向传播，并利用反向传播来更新双源注意力动态神经网络中的权重，多次训练得到最佳的神经网络模型；利用训练好的双源注意力动态神经网络以及处理好的历史雷达和降雨量数据进行预测，得到未来时刻的降雨量图像序列。本发明能够对未来降雨量进行有效的预测，为短临降雨预报提供了更有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN114021575A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111223636.9
申请日：2021-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于语义匹配和密度聚类的中文隐喻释义方法，包括步骤：对于一个隐喻句，我们首先确定源域和目标域；针对目标域和源域构建候选词集合；将候选词集合中的候选词、目标域和源域获取词向量表示，然后分别计算候选词与目标域与源域的语义相似度，并分别计算候选词与目标域和源域互信息，再统计候选词在已有语料库中出现的频率；最后利用候选词的语义相似度、互信息和频率信息获取最终匹配得分，采用DBSCAN聚类方法对候选词进行聚类，并按最终匹配得分进行排序，得到最佳释义词列表。本发明解决了目前专门的中文隐喻释义的数据比较匮乏的问题，能够利用无监督学习方法对中文文本中出现的隐喻进行合理的解释。
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公开(公告)号：CN116168186A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310177297.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种服装长度可控的虚拟试衣图生成方法，涉及虚拟试衣技术领域。本发明方法主要包括：输入预处理阶段需要的图片，经过预处理去除服装信息、计算服装长度控制向量得到服装未知的人物表示和服装长度控制向量；输入语义预测阶段需要的图片，经过试穿语义分割图生成器生成待调整的试穿语义分割图；输入语义补偿阶段需要的图片，经过基于真值的补偿网络对待调整的试穿语义分割图进行修剪补偿，得到试穿语义分割图；输入服装变形阶段需要的图片，经过服装对齐生成器预测服装形变图；输入试穿图生成阶段需要的图片，经过试穿生成器生成试衣图像。本发明方法提出了新的服装未知的人物表示和服装长度控制向量，实现了服装长度可控的虚拟试穿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116148864A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310177279.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/95 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于DyConvGRU和Unet的预测细化结构的雷达回波外推方法，属于短临气象预测领域。该方法依次包括以下步骤：S1：对雷达灰度图像进行预处理，划分训练样本集和测试样本集；S2：构建DyConvGRU和判别器网络，将步骤S1得到的训练样本输入到构建的模型并训练，得到收敛的DyConvGRU和判别器网络；S3：将步骤S1得到的训练样本输入到步骤S2获得的收敛的模型，得到预测结果O；S4：构建Unet和判别器网络，将步骤S3中的输出O输入到构建的模型中并训练，得到收敛的Unet模型和判别器网络；S5：将S1中的测试样本依次输入到步骤S2和步骤S3中收敛的DyConvGRU和Unet模型，得到雷达回波外推图像。本发明能够对雷达外推图像进行有效的预测，为短临气象预报提供有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN112417165B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011299588.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学 , 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/903 , G06F16/951 , G06F40/295 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种生涯规划知识图谱的构建及查询方法和系统。该方法包括：从招聘网站中获取招聘信息，收集本科以及专科的专业分类以及名称，收集网络资料中职业对应专业的相关资料，以及收集各高校毕业生的就业去向；将获得的数据进行去噪、分类以及存储等操作；知识图谱构建模块，通过命名实体识别等操作进行生涯规划知识图谱的构建；将用户在终端选择的职业或筛选条件利用生涯规划知识图谱将结果展示出来。本发明利用生涯规划知识图谱分析得到职业与相关专业的对应关系，为用户选择专业提供了参考，为用户提供了便捷。使用了相关的自然语言处理技术，提高了数据获取及数据预处理的效率；从招聘网站获取相应的数据，保证了数据的实时性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN112464655A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011356716.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种中文字符和拼音相结合的词向量表示方法、装置、介质。该方法包括步骤：S11：将待转换为词向量表示的中文文本中每个中文字符转化为拼音；S12：针对中文文本中每个中文字符，利用预训练的中文字符词嵌入模型，得到中文字符的词向量表示；S13：针对中文文本中每个中文字符的拼音，利用预训练的拼词嵌入模型，得到拼音的词向量表示；S14：针对中文文本中每个中文字符，融合两种词向量表示得到字符融合表示向量。本发明通过中文字符和拼音相合的方法，在可区分同音字的基础上，建立了同音字之间的关系信息，从而能够很好地处理同音字噪声。本发明可以用于但不限于不良信息的过滤。
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公开(公告)号：CN112419805A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011378820.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及教学辅助附属装置的技术领域，特别是涉及一种便携式外语教学用词义对照装置；方便进行移动和携带，给使用者带来便利，实用性较高；并且，工作模式较为多样，教学辅助效果较强，从而提高其使用可靠性；包括板体、框架、多组磁力扣和磁力板；板体包括第一板体和第二板体，框架包括第一框架和第二框架，第一框架和第二框架上分别设置有两组固定孔，还包括连接架、固定架、螺纹杆、螺纹管、主动链轮、被动链轮、链条、伺服电机和提手，连接架的左侧壁上设置有收缩槽，固定架上设置有卡槽，链条套设在主动链轮和被动链轮上；还包括安装架、音频播放器和读卡器，安装架安装在连接槽内，安装架内设置有工作腔，读卡器与音频播放器电连接。
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公开(公告)号：CN113987171A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111222503.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/205 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型变种的新闻文本分类方法及系统，属于文本分类领域。本发明采用BERT和RNN复合模型对数据集中的特征进行有效提取，对于已经经过预训练的BERT模型，其广泛适用于下游任务的各个集合，不需要利用重复数据进行训练，同时基于self‑attention机制可以有效的可以不仅可以得到源端与目标端词与词之间的依赖关系，同时还可以有效获取源端或目标端自身词与词之间的依赖关系。在此基础上，引入了RNN模型，用于捕捉长距离文本依赖上信息丢失的问题，对结果进行特征融合，在新闻文本分类上取得了较为理想的效果。
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