公开(公告)号：CN114942976A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210599136.3

申请日：2022-05-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  翟泽鹏 ,  冯方向 ,  张光卫 ,  王小捷

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于掩码上下文机器阅读理解的方面情感三元组抽取方法，在推理时，应用先推理方面词再掩码无关方面词推理意见词，可以有效减少其他方面词干扰问题；在训练时，应用上下文数据增强，有效地扩充了语料并为推理打下基础；在模型结构方面，设计了四个模块协同工作，这四个模块包括方面词提取模块、意见词提取模块、情感分类模块以及方面词存在探测模块，通过以上三个要素，有效解决了以往MRC方法面临的方面词干扰问题。

公开(公告)号：CN114898426A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210413353.9

申请日：2022-04-20

Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 ,  北京邮电大学 ,  国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 蒋静 ,  冯方向 ,  许梦晗 ,  朱力鹏 ,  周爱华 ,  潘森 ,  乔俊峰

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请是关于一种同义标签聚合方法、装置、设备及存储介质，具体涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：根据目标图像上的各个目标标签，获取各个目标标签分别对应的各个标签向量；以目标图像为样本，以各个标签向量为标注，训练第一图像处理模型，并将训练后的第一图像处理模型中的全连接层参数，划分为各个目标标签分别对应的视觉特征向量；基于目标标签分别对应的视觉特征向量以及目标标签分别对应的标签向量，对所述各个目标标签进行聚合处理，获得聚合后的各个同义标签集合。上述方案同时考虑到了目标标签的分布式表示以及目标标签在图像中含义，从而提高了同义的目标标签的聚合准确性。

公开(公告)号：CN114186568A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111541714.X

申请日：2021-12-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  刘云 ,  石祎晖 ,  冯方向 ,  马占宇 ,  王小捷

IPC: G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于关系编码和层次注意力机制的图像段落描述方法，方法模型由关系编码模块和层次注意解码模块组成。关系编码模块通过两个编码器捕获编码空间关系信息和语义关系信息，其中语义关系编码时通过训练有监督的语义分类器来学习语义关系的先验知识。层次注意解码模块的层次注意力使用带有关系门和视觉门的层次注意力来动态的融合关系信息和物体区域特征，关系门用于在空间关系信息和语义关系信息之间切换，视觉门用于决定是否嵌入使用视觉信息，模型采用从粗粒度区域到细粒度的空间和语义关系的策略在段落生成过程中融合视觉信息。通过在斯坦福段落描述数据集上的大量实验表明，本发明方法在本领域的多个评价指标上显著优于现有方法。

公开(公告)号：CN113378545B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202110635760.X

申请日：2021-06-08

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  林恩伟 ,  陈昊 ,  冯方向 ,  张光卫 ,  王小捷

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/242 ,  G06F40/253 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；基于相似结构数据集，对目标句子以及方面词进行聚合特征处理，得到目标句子对应的融合特征信息；利用双向长短期记忆网络，对融合特征信息进行特征转换，得到目标句子对应的隐藏状态特征；对目标句子以及方面词进行预处理，得到目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；将隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，能够提高情感分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN113378545A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110635760.X

申请日：2021-06-08

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  林恩伟 ,  陈昊 ,  冯方向 ,  张光卫 ,  王小捷

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/242 ,  G06F40/253 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；基于相似结构数据集，对目标句子以及方面词进行聚合特征处理，得到目标句子对应的融合特征信息；利用双向长短期记忆网络，对融合特征信息进行特征转换，得到目标句子对应的隐藏状态特征；对目标句子以及方面词进行预处理，得到目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；将隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，能够提高情感分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN112183655A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011077236.7

申请日：2020-10-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘含 ,  袁彩霞 ,  王小捷 ,  冯方向 ,  鲁鹏 ,  刘咏彬

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种文档多标签分类方法和装置，包括：当需要对文档进行多标签分类时，对于每个标签，利用多标签分类模型中该标签对应的第一标签相关编码器和第二标签相关编码器，分别对文档采用注意力加权的方式进行编码，并将该标签对应的编码结果进行拼接；其中，所述第一标签相关编码器和所述第二标签相关编码器预先利用基于标签对比机制构建的样本集合训练得到；拼接所有标签的所述拼接的结果，得到所述文档的编码向量；利用所述多标签分类模型的全连接层和逻辑斯蒂函数，根据所述编码向量，对所述文档进行多标签分类，并利用多标签分类结果，对所述多标签分类模型进行参数调整。采用本发明，可以提高对文档进行多标签分类的效率和准确性。

公开(公告)号：CN104462485A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410797791.5

申请日：2014-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  芦效峰 ,  鲁鹏 ,  冯方向 ,  李蕾 ,  刘咏彬 ,  王小捷

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30864 ,  G06F17/30023

Abstract: 本发明提出了一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法，该方法包括：利用特征提取方法分别获得检索目标与检索库中每一个检索成员的初级向量；检索目标的初级向量分别与检索库中每一个检索成员的初级向量，通过对应的深层信念网络获得检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量；利用检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量计算检索目标与检索库中每一个检索成员的距离；将检索库中与检索目标距离最近的至少一个检索成员确定为与检索目标匹配的对象。