公开(公告)号：CN116402059A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310392221.7

申请日：2023-04-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  徐水英 ,  徐发鹏 ,  邵文 ,  王秋粮

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于DualGCN的文本情感分析方法，属于文本分析领域。该方法为：首先对文本进行预处理，使用预训练的Glove词嵌入，利用BERT作为encoder来挖掘句子的隐藏状态向量，利用生成树提供的短语级语法结构和依赖树从句语法结构的信息，替代以往仅从依赖树获取语法结构信息，考虑到方面之间的影响，将依赖树结构和组成树结构的融合，解决了方面级情感分析长距离依赖问题；增加了GCN中每一层的感受野。最后通过语法模块和语义模块的信息交流，由softmax来输出分类结果。该方法利用了语法结构的信息，缓解了GCN容易出现的过度平滑现象，能有效提高分类的精度。

公开(公告)号：CN117290614A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311231321.8

申请日：2023-09-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  杨浩 ,  王秋粮 ,  唐培贤 ,  曾凡昶

IPC: G06F16/9536 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种基于表征解耦的图协同过滤推荐方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集；S2：数据预处理；S3：将数据构造成用户‑项目二分图；S4：构造图卷积模块，结合用户特征，项目特征，图结构来生成用户项目的嵌入；S5：构造top‑K生成器形成新的用户‑项目二分图，用户‑用户二分图，项目‑项目二分图；S6：图解耦层将预训练的用户项目嵌入进行解耦，生成最终的用户项目嵌入，并通过内积得到最终的推荐结果。本发明解决了基于图协同过滤的推荐算法中，因用户项目交互噪声以及图卷积层带来的嵌入语义不清的问题，使得推荐性能在原有的图协同过滤模型上获得提高。

公开(公告)号：CN116402059B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202310392221.7

申请日：2023-04-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  徐水英 ,  徐发鹏 ,  邵文 ,  王秋粮

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于DualGCN的文本情感分析方法，属于文本分析领域。该方法为：首先对文本进行预处理，使用预训练的Glove词嵌入，利用BERT作为encoder来挖掘句子的隐藏状态向量，利用生成树提供的短语级语法结构和依赖树从句语法结构的信息，替代以往仅从依赖树获取语法结构信息，考虑到方面之间的影响，将依赖树结构和组成树结构的融合，解决了方面级情感分析长距离依赖问题；增加了GCN中每一层的感受野。最后通过语法模块和语义模块的信息交流，由softmax来输出分类结果。该方法利用了语法结构的信息，缓解了GCN容易出现的过度平滑现象，能有效提高分类的精度。

公开(公告)号：CN117556141A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311545680.0

申请日：2023-11-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  王秋粮 ,  杨浩 ,  陈强 ,  杨汉卿

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/635 ,  G06F16/901 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及基于超图节点多尺度嵌入音乐推荐方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集，并进行预处理；S2：构建超图数据集模型；S3：根据游走算法生成超图数据模型的一阶马尔可夫游走序列，即得到每个超图节点的游走序列；S4：采集得到游走序列的每个超图节点的多尺度领域属性集，将采集的每个多尺度邻域属性集分成若干次作为Doc2Vec的输入，生成不同尺度的节点嵌入，将多个尺度嵌入组合为最终嵌入；S5：计算用户偏好并进行音乐推荐。本发明解决了超图嵌入的音乐推荐中，未能联合学习音乐属性多尺度嵌入的问题，从而提高了推荐系统性能和用户体验。

公开(公告)号：CN116188996A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310413471.4

申请日：2023-04-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  王阳 ,  邓阳 ,  王秋粮 ,  陈强

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种多尺度语义信息和边界信息的遥感图像语义分割方法，属于图像处理领域。将多尺度的语义信息加入到U‑Net3+模型中，得到更多的多尺度信息，加入边界提取模块，对边界信息进行提取，获得相应的边界信息模块，然后将边界信息和多尺度信息进行融合，获得带有边界信息的多尺度语义分割结果，得到遥感图像语义分割模型，搭建基于多尺度语义信息和边界信息的遥感图像语义分割网络模型，包括含有多尺度特征提取模块，边界信息提取模块，多尺度特征提取与边界信息融合模块；进行语义分割，以提高针对遥感图像进行语义分割的效果。本发明有效的改善了语义分割边界模糊，类内差异大，类间差异小等问题，显著得提高了语义分割性能。