公开(公告)号：CN110879834B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN201911180005.6

申请日：2019-11-27

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  张铭洲 ,  陈志豪 ,  苏锦河 ,  吴运兵

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/242 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。

公开(公告)号：CN110941700B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN201911161645.2

申请日：2019-11-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  倪继昌 ,  叶锴 ,  张铭洲 ,  苏锦河

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。

公开(公告)号：CN110941700A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911161645.2

申请日：2019-11-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  倪继昌 ,  叶锴 ,  张铭洲 ,  苏锦河

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。

公开(公告)号：CN110941963A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911206285.3

申请日：2019-11-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  李晓滨 ,  陈志豪 ,  张铭洲 ,  吴运兵

IPC: G06F40/295 ,  G06F16/34 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于句子情感属性的文本属性生成观点摘要方法与系统，通过实体抽取方法从源文本中提取情感属性相关单词作为文本主旨关键词，结合情感分析研究方法来研究每个句子中关于以情感属性为评价对象的情感信息，并通过融合句子重要性的情感属性多样性方法来挑选句子组合成观点摘要，使得整个观点摘要情感最为鲜明，文本主旨最贴切。

公开(公告)号：CN110879834A

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201911180005.6

申请日：2019-11-27

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  张铭洲 ,  陈志豪 ,  苏锦河 ,  吴运兵

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/242 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询-文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。