公开(公告)号：CN111949884A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010872372.9

申请日：2020-08-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 罗笑南 ,  宋秀来 ,  钟艳如 ,  甘才军 ,  曹良斌 ,  蓝如师 ,  李一媛

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。

公开(公告)号：CN111949884B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202010872372.9

申请日：2020-08-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 罗笑南 ,  宋秀来 ,  钟艳如 ,  甘才军 ,  曹良斌 ,  蓝如师 ,  李一媛

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。

公开(公告)号：CN112000867A

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN202010824472.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 钟艳如 ,  曹良斌 ,  甘才军 ,  李芳 ,  罗笑南

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于社交媒体平台的文本分类方法，利用Python爬取社交媒体平台公开发布的信息，并对爬取数据进行预处理，通过词频统计按从大到小顺序排列并平均分为3个关键字列表，其分别对应于不同的权重，采用相似度函数计算输入的预分类文本中的单词与上述建立的关键字列表的相似度，进而基于相似度计算相关特征，将相关特征映射到模糊集上,从而输出具体的类别，解决了传统文本分类算法无法对较短文本和包含口语、缩略词的文本准确分类的问题。本方法利用模糊逻辑对文本内容非常好的描述能力，实现在具体应用中直接将文本内容转换为计算机和人工智能能够识别的适当数值，有利于提高包含复杂语义的文本和较短文本的分类准确性。

公开(公告)号：CN111831880A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010107153.1

申请日：2020-02-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 钟艳如 ,  曹良斌 ,  甘才军 ,  李芳 ,  罗笑南

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/215 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种基于微酒店平台的智能问答方法，该方法利用Python爬取携程、途牛等网站公开发布的酒店信息，并对爬取数据进行预处理，构建知识图谱。在此基础上，对用户所提出的问题文本采用自然语言处理技术获取实体，使用word2vec词向量训练方法将该实体训练成词向量，并采用余弦相似度算法计算该实体节点对应的词向量与上述预处理数据建立的知识图谱之间的相似度，进而按相似度由高到低排序对用户问题进行答复，解决了传统问答算法答非所问，无法回答复杂语句的问题。本方法利用知识图谱对数据非常好的描述能力，实现本方法在具体应用中无需使用大量的质量高的问答语料，有利于提高包含复杂语义的自然语言问句的回答准确性。