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公开(公告)号：CN110826429A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911007148.7
申请日：2019-10-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于景区视频的旅游突发事件自动监测的方法及系统，其中，所述方法包括：S1)：对采集到的景区视频进行预处理，以生成视频的动态序列；S2)：基于视频超分辨率重建对所述视频的时空分辨率进行增强，以去除降质因素对所述景区视频中的旅游突发事件监测的干扰，以得到去噪的视频；S3)：对所述去噪的视频进行视频特征提取，以得到视频显著性时空特征；S4)：利用所述视频显著性时空特征，对所述景区视频中的突发事件进行实时检测；S5)：对于检测到的所述突发事件，通过学习所述景区视频中的显著性高层语义特征，以实现所述景区视频中的突发事件自动识别。
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公开(公告)号：CN119413754A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411439844.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01N21/3586 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的氨基酸手性鉴别方法，该方法的步骤包括：将待测试的氨基酸粉末与赋形剂粉末进行混合，并压制为氨基酸压片；采用太赫兹时域光谱仪向氨基酸压片发射太赫兹波，并接收反馈信号，所述反馈信号为归一化振幅信号、传输信号或吸收信号；将所述反馈信号输入到预训练的鉴别模型中，所述鉴别模型为卷积神经网络模型、径向基函数神经网络模型或极限学习机模型；基于所述鉴别模型的输出结果确定待测试的氨基酸粉末的氨基酸类型和手性结果。本方案基于太赫兹信号，可以反映出氨基酸分子结构的细微差异，本发明方法识别准确率高，本方案不需要借助手性试剂与手性分子反应结合，在提高识别准确率的前提下，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN117591752A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311411955.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种多模态虚假信息检测方法、系统及存储介质，所述方法的步骤包括：获取待辨认信息，从待辨认信息中分离图像信息和文本信息；将图像信息输入到第一网络模型中，得到图像特征向量，将图像特征向量输入到图像分类网络中，得到图像分类向量；将图像特征向量和图像分类向量输入到多专家结构中，得到融合类别图像特征向量；将文本信息输入到第二网络模型和情感提取模块中，第二网络模型输出文字特征向量，情感提取模块输出文字情感特征向量，融合文字特征向量和文字情感特征向量得到融合情感文字特征向量；将融合类别图像特征向量和融合情感文字特征向量融合，得到融合图文特征向量，并输入到判别模块中判定待辨认信息是否为虚假信息。
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公开(公告)号：CN113535912B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110540413.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种基于图卷积网络和注意力机制的文本关联方法及相关设备，该方法包括：获取用户问题和文档；通过分词算法分别提取所述用户问题和所述文档的关键词及权重；利用词向量模型得到所述用户问题的词向量序列和所述文档的词向量序列；基于文档的词向量序列构建交互图；将用户问题的词向量和文档的词向量进行交互后构建视图；将所有所述视图输入预先构建的图卷积神经网络模型中，输出所述用户问题和所述文档的关联标签，其中，所述图卷积神经网络模型是经过预训练的。本公开采用图结构来表示文档，图结构可以在一定程度上保持文档中关键词之间的交互关系，既解决了词向量模型文本长度表征有限的问题，同时提高了科研论文检索的准确性。
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公开(公告)号：CN112215837B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202011156156.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种多属性图像语义分析方法和装置，所述方法包括：将数据集中提取的图像与话题标签作为节点，并根据节点之间的关联构建标签异构图；基于异构图中图像与标签节点分别构建图像特征矩阵与标签特征矩阵；将图像特征矩阵与标签特征矩阵融合构成统一的标签异构图节点特征矩阵，根据节点之间的关联的条件数判断两节点的语义关联性，并获得标签异构图的加权邻接矩阵；将标签异构图节点特征矩阵和标签异构图的加权邻接矩阵输入图卷积神经网络GCN中进行图像语义特征学习与图像的语义扩充。本发明实施例的多属性图像语义分析方法和装置，能够大大增强图像的分类和搜索性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114818737A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210745539.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种科技论文数据文本语义特征提取方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取科技论文的文本信息，并基于获取到的科技论文的文本信息构建实体关系图，所述文本信息包括论文标题以及关键词，实体关系图中的节点为论文标题或关键词，实体关系图中的边为节点之间的关联关系；基于获取到的科技论文的文本信息提取语义特征，得到语义特征矩阵；基于实体关系图确定原始邻接矩阵，将语义特征矩阵及所述原始邻接矩阵输入至图网络模型，得到空间特征矩阵；将语义特征矩阵与空间特征矩阵进行特征融合，得到科技论文的最终语义特征。该特征提取方法在提取科技论文语料的语义特征的基础上，利用知识图谱的空间关联，可较好的提取到科技论文的语义特征。
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公开(公告)号：CN113239179B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110781559.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/126 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种科研技术兴趣领域识别模型训练方法、科技资源查询方法及装置，所述训练方法通过获取窗口时间内学者发布或浏览的科技文本，基于注意力机制挖掘学者的兴趣特征，通过对窗口划分时步并对各时步的输入文件添加位置编码，以提取学者在窗口时间内研究领域聚集和转移的特征，提高了对兴趣领域识别的准确性。所述科技资源查询方法中，通过多阶段检索查询重排序，在相似度判断的基础上，通过对比候选集与学者所感兴趣的技术领域特征，同时结合影响因子对候选集进行重排，提高科技资源查询的个性化程度和准确度。
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公开(公告)号：CN111611380A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010423626.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种语义搜索方法、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：通过求解预构建社交网络多特征主题模型得到用户-主题分布、主题-单词分布、主题-话题标签分布、主题-时间分布；获取待搜索项文本、用户信息、发表时间及话题标签，由待搜索项用户信息和相应分布得到主题矩阵，由该矩阵、文本及相应分布、话题标签及相应分布、发表时间及相应分布分别得到主题-单词矩阵，主题-话题标签矩阵，主题-时间矩阵，通过各特征矩阵计算主题语义；获取搜索项文本，文本和主题-单词矩阵得到主题语义；由待搜索项和搜索项的主题语义计算相似度；相似度满足设定条件，输出待搜索项。通过上述方案能获得综合、准确的语义表示，实现精准语义搜索。
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公开(公告)号：CN110781319A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910877850.2
申请日：2019-09-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/432
Abstract: 本发明公开了一种跨媒体大数据的公共语义表示、搜索方法和装置，所述方法包括：提取大数据中图像、文本的全局语义特征和局部显著性深度语义特征；确定所述图像和文本的全局语义特征相似性，以及所述图像和文本的局部显著性语义特征相似性；联合所述图像和文本的全局和局部显著性语义特征相似性进行跨媒体语义关联学习，获得跨媒体大数据的公共语义表示。应用本发明能够增强跨媒体关联学习能力，发现潜在的细粒度跨媒体语义关联，从而提高跨媒体大数据的搜索精准度。
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公开(公告)号：CN119312928B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411426100.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统，其方法包括：S1、构建关联模型样本数据库；构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量；S2、先进行社交文本数据拼接处理，经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量；S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量；S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码，目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练，显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。
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