公开(公告)号：CN118983057A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411039626.3

申请日：2024-07-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 田玲 ,  穆斯塔法 ,  张栗粽 ,  闫科 ,  李俊松 ,  罗胜尹 ,  王晨阳

IPC: G16H20/70 ,  A61B5/16 ,  A61B5/318 ,  A61B5/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及生理信号处理领域，其公开了一种基于无源领域自适应的精神压力识别方法，解决传统精神压力识别方法存在的多分类识别准确率低、跨域识别迁移难、由于隐私保护和标签失真导致识别无法开展的问题。其首先构建源域训练集和目标域训练集；接着，对两训练集中的数据进行预处理；然后，对源域训练集中的数据进行变换，并分配伪标签，对特征提取器和源域分类器进行自监督预训练；接着，基于目标域训练集对特征提取器、源域分类器和目标域分类器进行自适应训练；最后基于训练完成的特征提取器和目标域分类器构建精神压力识别模型。在执行识别任务时，通过穿戴式设备采集操作人员的心电信号，将其作为模型的输入，识别操作人员的精神压力类别。

公开(公告)号：CN116757201A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310749529.2

申请日：2023-06-21

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 郑旭 ,  孙明 ,  闫科 ,  陈丰春 ,  王婷琦 ,  李俊松

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/242 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于跨度边界表示的文本共指关系预测方法及系统，该方法包括：将文本数据转化为文本的向量表示；计算文本的提及边界表示和共指边界表示；根据文本的提及边界表示确定文本的候选提及；根据文本的向量表示、共指边界表示和候选提及，确定文本的提及候选先行词；根据文本的候选提及和提及候选先行词，对文本进行图结构建模并进行迭代优化，并利用迭代优化后的图结构预测文本的共指关系。本发明基于跨度边界表示，不需要构建文本中提及词的跨度表示，减少了计算量和因动态构建跨度表示而消耗的内存、显存，设计了融合图结构的transformer模型，通过该模型对文本进行图结构建模和迭代优化，能有效预测文本的共指关系。

公开(公告)号：CN118522025A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410664891.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 田玲 ,  张栗粽 ,  孙明 ,  康昭 ,  李俊松 ,  李锦萍 ,  单荣臻

IPC: G06V30/41 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息增强的情感检测方法，包括：S1、提取多模态数据的文本底层情感特征和图像底层情感特征；S2、结合图像情感描述数据集，通过图像语义描述器挖掘多模态数据中图像数据的图像深层情感语义；S3、分析多模态数据中文本数据和图像深层情感语义之间的情感相似性；S4、将文本底层情感特征和图像底层情感特征进行特征级融合，并进行初步情感分析，得到对应的图文融合特征情感决策；S5、基于情感相似性分析结果，将图文融合特征情感决策与图像深层情感语义进行决策融合，确定图文数据的情感类型。本发明提升了图文情感分类的准确率和召回率，从而提升多模态数据的情感分析效果。