本发明公开了一种具备梳理文本内容优势的鉴伪分析系统，涉及音频内容鉴定技术领域，用于解决在进行音频内容分析的过程中，鉴别音频中提及的优势内容是否为真实信息时存有一定的误差，所述系统包括以下模块：音频输入模块，用于输入音频内容；音频内容分析模块,用于对输入的音频内容进行预处理和语音处理，生成能对音频内容提及优势进行分析的语音内容系数；音频内容转录模块，用于将输入的音频内容进行文本转录，并生成转录文本内容；文本内容特征提取模块：用于对转录文本内容进行相关特征的提取和比对，并生成用于处理文本内容优点的文本内容系数；模型分析模块：用于将语音内容系数和文本内容系数进行模型分析，并生成比对系数。
📄 2023108144490
📂 G10L15_08
👤 中国信息通信研究院
📅 2023-07-04
本发明属于文本自动摘录技术领域，具体涉及一种基于动态分布式汇集的文本自动摘录系统，包括文本采集模块、分类识别模块、关联提取模块、预摘录模块、评估模块以及摘录模块。该发明能够根据文本内容的多级标题将其分类为多个待摘录版块，并从这些待摘录版块中提取出与其标题相对应的关联词和关联语句，之后通过预摘录模块进行预处理，得到中转数据集，且该中转数据集中包含各个待摘录版块中的关联词和关联语句，减少后续摘录版块执行时的数据处理量，之后再通过评估模块来确定这些关联词以及关联语句的优先级，最后再利用摘录模块对中转数据集中的内容进行分别摘录即可。
📄 202310748841X
📂 G06F16_34
👤 桂林电子科技大学
📅 2023-06-25
本发明公开了一种自然语言威胁情报抽取分析方法及系统，涉及自然语言技术领域，该系统包括依次执行的数据收集模块、数据预处理模块、威胁识别模块、特征提取模块、威胁分析模块以及情报生成模块；其技术要点为：对高优先级的威胁事件进行深度分析，综合各类参数以计算出威胁程度预估值，不仅能够快速反映出当前高优先级威胁事件的严重程度，还能够为后续预测下一时间周期内存在高密度威胁对应时间段提供优先的关注点，结合预警信号和关注机制，提高了安全团队对威胁事件的响应速度和能力，当发现潜在威胁时，安全团队能够迅速采取行动，并有效应对，从而降低了网络安全威胁事件所带来的影响和损失。
📄 2024110951740
📂 G06F40_295
👤 杭州字节方舟科技有限公司
📅 2024-08-12
本发明涉及一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型。本发明所述的对话回复生成方法包括：S1、获取当轮输入语句与历史输入语句中包含的个性化信息的匹配程度得分；S2、根据所述匹配程度得分，得到个性化信息选择性保存向量；S3、根据个性化信息选择性保存向量，得到用户个性化表征向量；在获得用户个性化表征向量后，根据用户个性化表征向量，在候选知识语句中选择最符合用户个性的知识语句，再利用所选择的知识语句，生成对话回复语句。本发明的方案，无须引入外部的对话者信息标注数据来获得用户的个性化信息，从而降低了对话系统的数据处理的负担，并且提高了对话系统的灵活性和应用范围。
📄 2023101912009
📂 G06F16_3329
👤 华南师范大学
📅 2023-03-01
本发明涉及一种对话回复生成方法，其包括步骤：S12：根据历史选择知识向量计算选择感知向量；S13：根据选择感知向量和历史选择知识向量计算知识流趋势向量；S14：将选择感知向量和候选知识向量进行比较，获得比较信息；S15：对上下文语句进行编码，获得上下文向量；S20：根据候选知识向量、知识流趋势向量、比较信息和上下文向量计算知识选择分布；S30：根据知识选择分布计算每个候选知识向量的注意力得分，并将注意力得分最高的候选知识向量作为当前选择知识向量；S40：根据上下文向量和当前选择知识向量计算历史解码状态向量，并根据历史解码状态向量和历史生成词计算当前时刻的解码状态向量；S50：计算当前时刻的目标生成概率。
📄 2022109759943
📂 G06F16_3329
👤 华南师范大学
📅 2022-08-15
本发明涉及一种基于回复感知反馈机制的语言处理方法和系统。本发明所述的基于回复感知反馈机制的语言处理方法包括如下步骤：根据对背景知识和对话上下文，获得背景知识表征、对话上下文表征和上下文感知的背景知识表征；根据上下文感知的背景知识表征，选择出一段背景知识；根据选择出的背景知识段，逐个生成回复词，并在生成每一个回复词后，利用感知反馈机制，对所述背景知识段进行修正，以生成下一个回复词。本发明所述的基于回复感知反馈机制的语言处理方法和系统具有动态修正背景知识，回复准确度高的优点。
📄 2022100498187
📂 G06F40_35
👤 华南师范大学
📅 2022-01-17
本发明属于自然语言处理与多标签文本分类领域，特别涉及一种基于长尾问题的多标签文本分类方法，包括对头部标签和尾部标签进行文本语义提取，分别获得头部标签文本表示和尾部标签文本表示并进行采样，得到头部标签原型和尾部标签原型；利用头部标签文本表示训练得到头部标签分类器，通过最小化头部标签分类器的损失函数，得到头部标签权重；将头部标签原型映射到头部标签权重上，通过最小化迁移学习获取转移权重；根据转移权重对头部标签权重进行转移，得到尾部标签分类器；将尾部标签分类器和头部标签分类器进行融合，得到分类模块；将待分类数据的文本表示输入分类模块，得到分类结果；本发明提升多标签文本分类的准确率和归一化折损累计增益。
📄 2022115196368
📂 G06F16_353
👤 重庆邮电大学
📅 2022-11-30
本发明公开了一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，本发明涉及不良新闻文本的检测领域，包括以下操作步骤：S1：收集多个渠道的新闻文本形成数据集；S2：数据预处理；S3：文本嵌入；S4：将嵌入后的文本特征向量输入至句子得分模块；S5：将上述新的文本特征向量与句子分数输入到树型层次结构模块中；S6：将树型层次结构的新闻输入到特征融合模块；S7：将融合后的树型层次结构高维特征向量输入到文本内容倾向检测模块。本发明所述的一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，可用于新闻文本发布对其进行内容倾向的检测、筛选，有助管控不良新闻文本的发布，优化新闻传播效果，优化国家形象塑造等具有具有重要意义。
📄 2024118027125
📂 G06F16_353
👤 湖南师范大学
📅 2024-12-09
本发明涉及自然语言处理技术领域，涉及一种融合多句法结构的语义关系分类方法，包括以下步骤，先对文本序列进行数据预处理；然后对文本序列的向量进行双向编码，利用注意力机制对编码信息进行加权学习，通过CRF对加权后的编码信息进行双向解码，获取文本序列上的实体标签信息；然后构造联合向量，构造融合多句法的复杂网络，利用共享参数进行端到端的训练，获取三元组上的隐状态并进行拼接，经线性变换后输出语义关系类别。本发明基于叠层的循环神经网络模型，将多种句法结构进行融合，解决了单一句法结构模型无法有效适应其他句法结构的问题，从而能有效处理不同的句法结构，提高了模型的鲁邦性，并提升了分类效率。
📄 2018106140418
📂 G06F16_35
👤 广东工业大学
📅 2018-06-14
本发明提供一种嵌入逻辑规则的循环神经网络文本情感分析方法，通过抓取用于训练的文本语料，进行情感类别标记，然后将情感标记的文本语料分为训练集语料、测试集语料，并对其进行分词处理，以及去停用词处理，然后采用word2vec算法对做分词处理、去掉停用词后的训练集语料和测试集语料进行训练，得到相应的词向量，将训练集语料和测试集语料输入现有的知识库结合概率图模型进行分析处理，通过逻辑循环神经网络结构(Logic‑RNN与Logic‑LSTM)，将一阶逻辑规则嵌入到循环神经网络中，本发明一方面可以达到控制循环神经网络的训练方向，更倾向人的直觉，另一方面提高了文本情感分析的精度，该方法也可以用于自然语言处理、机器学习的其他领域。
📄 201710239556X
📂 G06F40_289
👤 广东工业大学
📅 2017-04-13
本发明请求保护一种基于BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法，步骤包括：对原始中文新闻文本进行分词、转换文本序列等预处理；将新闻文本输入BERT模型中得到词嵌入向量输出，基于BERT模型的多头注意力机制可以更充分地保留全局语义信息；将词嵌入向量输入卷积神经网络并对卷积神经网络进行优化，在卷积层使用三个不同大小的卷积核提取更加丰富的局部语义信息，以及取消池化层避免池化操作造成的部分语义信息丢失问题；将训练得到的参数作为网络模型的初始参数；最后将无池化卷积神经网络的输出输入全连接层实现分类。本发明具有良好的收敛性和稳定性，同时能够提高文本分类准确率。
📄 2023100037753
📂 G06F16_35
👤 重庆邮电大学
📅 2023-01-03
本发明公开了一种结合知网与词林的词语相似度获取方法及系统，利用《知网》义原层次树计算知网义原信息内容含量；并构建第一词语相似度计算模型；根据扩展版《同义词词林》词林拓扑树中的路径信息构建第二词语相似度计算模型；根据待测词语对在《知网》和扩展版《同义词词林》中的分布情况，综合两个计算模型的计算结果，获得待测词语对的最终词语相似度，在原本的信息内容含量的基础上引入义原节点的密度信息，能够得到更符合人类判断的词语相似度计算结果，同时在词林的计算过程中设置关于路径信息的权重参数，通过改变该参数的值，得到更高的皮尔森相关系数，更符合人类主观判断的结果，从而提高词语相似度的计算精度和范围。
📄 2021115101607
📂 G06F40_194
👤 重庆邮电大学
📅 2021-12-10
柿子坊 · 知识产权运营
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