公开(公告)号：CN113889281A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111361534.3

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  靳从建 ,  蒋诗琪 ,  陈乔松 ,  邓欣

IPC: G16H50/70 ,  G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种中文医疗智能实体识别方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取中文医疗领域的文本数据，对文本数据构建出字典树，采用词向量模型提取出字符的字特征；对每个字符通过字典树查找出对应的多个匹配词，采用注意力机制将多个匹配词整合，输出字符的词特征；对每个字符进行拆分，并通过卷积神经网络提取出每个字符的字形特征；将字特征、词特征和字形特征进行多元特征自适应融合；将融合后的多元特征输入到基于卷积神经网络和循环神经网络的混合模型中，输出文本的上下文向量；利用条件随机场进行标签约束，识别出对应的智能实体；本发明通过自适应融合多种特征丰富底层信息，从而提高实体识别能力。

公开(公告)号：CN116542763A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310587609.2

申请日：2023-05-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  靳从建 ,  杨添善

IPC: G06Q40/03 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于信贷违约预测技术领域，具体涉及一种基于大数据的互联网金融贷违约预测方法；该方法包括：获取用户信贷数据并根据用户信贷数据构建用户信贷图；对用户信贷图进行人工标注和非人工标注；将人工标注的用户信贷图输入到图神经网络模型中进行精调训练，得到第一金融贷违约预测模型；采用非人工标注的用户信贷图训练第一金融贷违约预测模型，得到第二金融贷违约预测模型；根据人工标注和非人工标注的用户信贷图对第二金融贷违约预测模型进行有监督和半监督结合的带噪学习，得到训练好的金融贷违约预测模型；本发明可以更好地学习到数据的真实分布，并对噪声和干扰具有更好的鲁棒性，可更准确地评估贷款申请人的风险。

公开(公告)号：CN115983270A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211535942.0

申请日：2022-12-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  靳从建 ,  唐鑫 ,  刘彬 ,  孙开伟

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/126 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，特别是涉及一种电商商品属性智能抽取方法，所述方法包括：原始文本信息与标签Query信息分别编码；融合原始文本信息与标签Query信息编码结果；采用指针网络枚举实体片段；引入动态实体片段图整合全局信息，本发明通过增强机器阅读理解MRC方法引入先验信息增强模型类别识别能力，动态实体片段图提高模型实体片段识别能力，从而提高实体识别能力。