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公开(公告)号：CN112035670B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010940956.5
申请日：2020-09-09
申请人： 中国科学技术大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像情感倾向的多模态谣言检测方法，一方面，此方法对图中带有文字的样本有更好的针对性。同时，区别于以往使用情感分析的方法，基于条件变分自编码器(CVAE)提出了提取图像情感倾向的方法，通过测试可以观察到其有效性。该方法只需使用单个图像作为输入便可以获得精确的检测结果，可以在谣言传播初期迅速检测并处理。
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公开(公告)号：CN112035669A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010940942.3
申请日：2020-09-09
申请人： 中国科学技术大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于传播异质图建模的社交媒体多模态谣言检测方法，在特征提取阶段，采用预训练模型提取文本和图像信息以及基于深度学习的图卷积神经网络模型抓取社交媒体的结构信息，该方法能够针对社交媒体的传播特性允许信息通过构造的图网络进行传播，从而获取到更丰富的信息，并且该方法可以充分利用有限的标记数据和大量未标记的数据，减少人工标记的资源浪费。在谣言检测阶段，利用网络结构信息和多模态信息融合后的特征，使用softmax分类器进行谣言检测。通过本专利提出的方法，可以自动快速准确的实现谣言检测，从而减少虚假信息、不实言论的传播及其造成的恶劣影响。
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公开(公告)号：CN111984872A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010942007.0
申请日：2020-09-09
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/432 , G06F16/435
摘要： 本发明公开了一种基于迭代优化策略的多模态信息社交媒体流行度预测方法，为了解决多模态数据利用不充分的缺陷，从帖子中提取了多模态特征；为了增强特征的时效稳定性，使用滑动窗口中对帖子特征进行平均，再进行多模态特征的融合，融合的特征利用LightGBM模型进行回归预测。为了解决流行度极值预测的难点，提出了一种迭代优化的策略，有效补偿了预测流行度分数的残差，特别是极值补偿。通过在SMPD2020数据集上进行的大量实验，取得了较好的效果，证明了本方法的有效性。
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公开(公告)号：CN111079444B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911379313.1
申请日：2019-12-27
摘要： 本发明公开了一种基于多模态关系的网络谣言检测方法，包括：获取网络平台上发布的待检测的图像与相关的文本；通过预训练fasterR‑CNN模型提取出图像中包含不同类别物体的视觉特征向量；对文本进行预处理后，通过GRU进行语义向量的提取；通过注意力机制，捕捉视觉特征向量与语义向量的重要程度，并实现图像与文本之间跨模态关联，从而更新视觉特征向量与语义向量；并且，对于视觉特征向量与语义向量，通过注意力机制各自建模内部动态信息的关系，从而更新视觉特征向量与语义向量；将两部分更新得到的视觉特征向量与语义向量连接在一起，再通过二分类器，获得待检测的信息为谣言与真实类别的概率。该方法能够自动判断待检测信息是否属于网络谣言，且具有较高的检测准确度。
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公开(公告)号：CN111341438A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010122161.3
申请日：2020-02-25
摘要： 一种图像处理方法及装置，用于处理医学影像图像，方法包括：采用稠密的特征图融合方式，对待处理的医学影像图像进行特征提取及融合，得到包含关键特征点的概率图；对所述概率图进行二值化处理；对二值化处理后的概率图进行处理，得到最大的稳定且联通区域；做所述最大的稳定且联通区域的外接矩形框，以所述联通区域的外接矩形框的中心作为所述关键特征点。该方法及装置可辅助诊断，显著加快了诊断速度，减轻医生的负担。
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公开(公告)号：CN111160452A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911376275.4
申请日：2019-12-27
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/35 , G06F40/126
摘要： 本发明公开了一种基于预训练语言模型的多模态网络谣言检测方法，包括：获取待检测信息，所述待检测信息包括图像以及相关的文本信息；通过预训练的深度卷积神经网络提取图像的特征向量，通过预训练的语言模型提取文本信息的文本特征向量；将图像的特征向量与文本特征向量映射到同一个特征空间并进行连接，获得多模态特征向量；利用Softmax二分类器，获得待检测信息为谣言和非谣言这两个类别的概率。该方法可以实现网络谣言的自动、迅速和精确地检测。
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公开(公告)号：CN118428359B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410885707.9
申请日：2024-07-03
申请人： 中国科学技术大学
IPC分类号： G06F40/284 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/098
摘要： 本发明涉及自然语言生成技术领域，公开了一种基于组合采样与联合优化的多属性可控文本生成方法，将属性组合输入不同的可控文本生成方法的生成式语言模型中，生成满足给定的属性的文本；训练过程包括：随机采样训练数据一，计算在生成式语言模型上的损失，得到中间模型；再从训练数据集中采样训练数据二，训练数据二中任意一个属性均在训练数据一中出现，且训练数据二中的属性组合与训练数据一的任意一个属性组合均不相同；计算训练数据二在中间模型上的损失：基于总损失对中间模型进行一步优化，得到最终输出的生成式语言模型。提升了模型面对新属性组合作为控制条件时的泛化能力，进而实现提升多属性可控文本生成方法的组合泛化能力。
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公开(公告)号：CN118296414B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410729803.4
申请日：2024-06-06
申请人： 中国科学技术大学
IPC分类号： G06F18/231 , G06F18/20 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/23213 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及自然语言理解技术技术领域，公开了一种基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法，包括：层级节点挖掘，将语料数据聚类为四个类别的语料，提取关键词，将所有关键词汇总并去重后得到的关键词作为词节点；基于软硬权重融合的节点关系属性构建；多层级综合知识匹配计算，初始化测试文本的价值分数，提取测试文本中的实体，根据实体对应的词节点的相邻词节点的层级属性，以及词节点间的边对应的权值，计算实体的价值分数，将测试文本中所有实体的价值分数求和，得到测试文本的价值分数。本发明从多层次知识判别的角度提出了基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法，按照由粗到细的粒度对输入文本进行价值计算。
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公开(公告)号：CN117150150A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311424734.8
申请日：2023-10-31
申请人： 中国科学技术大学
IPC分类号： G06F16/9536
摘要： 本发明涉及群体推荐技术领域，公开了一种基于图信号处理的群体推荐方法，包括以下步骤：构造包含异构节点与信息的统一异构图；基于节点相似性的滤波器设计；基于图信号处理的多语义路径融合偏好预测。本发明中的群体推荐方法的输入包括用户‑物品交互关系、群体‑物品交互关系、群体‑用户交互关系，随后构建多跳路径上的用户‑用户相似性图结构、物品‑物品相似性图结构，根据用户‑用户相似性图结构还可以得到群体‑用户亲和力图结构。随后将这些图结构数据通过图傅里叶变换映射到频谱域上，在频谱域上设计了两种低通滤波器来对信号进行平滑，最后基于语义的一致性来融合相似性信息，并最终输出预测结果；大幅度降低了模型运行时间。
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公开(公告)号：CN116306686B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310574090.4
申请日：2023-05-22
申请人： 中国科学技术大学
IPC分类号： G06F40/35 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及人工智能领域。本发明提供一种多情绪指导的共情对话生成方法，该方法将输入的文本进行上下文编码，并为文本中的每个词汇计算情绪强度值，根据情绪强度值构造多级情绪关系图来描述输入的文本和情绪的关系，并基于多级情绪关系图构造多级情绪关系图网络，迭代更新多级情绪关系图网络中的情绪边特征和节点特征，通过情绪边特征与全局上下文特征预测情绪概率的分布，通过改变初始情绪边权重和改变情绪节点的集合对多级情绪关系图网络进行改造更新，并生成答复语句。本发明通过对情感共现关系的分析和预测，实现了富含多种情绪的对话中的共情表达，提高了对话的情感交流效果和共情价值，指导对话的发展和转移，提高了对话的质量和效果。
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