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公开(公告)号：CN114860920B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210416073.3
申请日：2022-04-20
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
摘要： 一种基于异构图的单语言主题摘要生成方法，从网络爬取源语言的摘要数据集，并进行分词、分句和打标签操作；使用对抗训练学习一个从源语言到目标语言的空间线性映射，得到源语言与目标语言在同一个共享向量空间的词向量，对分词、分句和打标签操作得到的数据进行预处理，得到包含单词节点、句子节点和边特征的向量，其中源语言即为需要生成摘要的数据集的语种，目标语言为一个大型语种；使用图注意力网络，将包含单词节点、句子节点和边特征的向量进行信息聚合，不断更新单词节点与句子节点，得到信息聚合之后的句子节点；将信息聚合之后的句子节点进行节点分类，并以交叉熵损失作为训练目标，根据句子的分数排序，筛选适合作为摘要的句子节点。
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公开(公告)号：CN115292568B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210201217.3
申请日：2022-03-02
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种基于联合模型的民生新闻事件抽取方法，使用网络爬虫爬取网络公开民生领域新闻，对原始语料进行数据清洗，获得可用的文本语料数据；对数据进行人工标注，获得质量较高的数据集；使用预训练语言模型Bert获得词嵌入表示；实现长短期记忆神经网络模型捕获文本数据单词之间的依赖特征，并作为共享参数层，实现联合提取；实现多层标签指针网络分别提取触发词和事件参数，解决角色重叠问题。本发明通过网络公开民生新闻人工标注数据集，利用预训练语言模型和循环神经网络挖掘民生新闻文本数据的深层语义信息，利用多层标签指针网络解决角色重叠问题，在民生新闻事件抽取任务上取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN115330026A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210845311.2
申请日：2022-07-19
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F17/16
摘要： 本发明提供了一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法，该方法将含有缺失值的原始数据与位置矩阵相加，然后与改进掩码矩阵相乘以构造主动缺失，得到带有位置信息和掩码信息的时间序列数据，该时间序列数据作为Transformer中编码器的输入矩阵得到重构数据，计算重构数据中主动缺失部分与原始数据中主动缺失部分之间的损失；根据重构数据和所述位置矩阵，将原始数据中的缺失值插补，当Transformer模型收敛的时候，此时使用重构数据对原始数据插补出来的结果为最终插补的结果；最终利用插补得到的数据集进行风电功能预测。本发明能够在数据集不完整的情况下准确地预测风电功率。
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公开(公告)号：CN113297387A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110424490.8
申请日：2021-04-20
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于NKD‑GNN的图文不匹配新闻检测方法，对新闻配图生成带有占位符的新闻配图描述；将命名实体按照连接规则构造为新闻知识图谱；基于新闻知识图谱驱动的图神经网络，选择与新闻配图相关的命名实体，插入到新闻配图描述中，从而生成带有命名实体的新闻配图描述；计算新闻文本与带有命名实体的新闻配图描述的匹配性，判断一则新闻是否图文匹配。本发明在全面分析了新闻知识图谱中命名实体之间全部关联的基础上，还计算了新闻知识图谱中命名实体的重要程度并分析了相关新闻中核心命名实体，因此对新闻的图文匹配判断效果更好。
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公开(公告)号：CN113191230A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110426681.8
申请日：2021-04-20
申请人： 内蒙古工业大学
摘要： 一种基于步态时空特征分解的步态识别方法，对获得的视频进行预处理，将包含若干帧的原始步态序列转化为以数组形式表示的动态骨骼序列；利用时空图卷积网络，基于时间空间双维度提取行为人的步态时空特征，并将步态时空特征进行融合形成步态特征图；基于CP分解对步态特征图中各阶因子矩阵的参数进行优化分解，以得到主要的步态特征；基于所述主要的步态特征对待识别的对象进行识别。与现有技术相比，本发明通过人体动态骨骼序列避免了人体受外部因素，如衣服、背包因素的干扰，进一步提升了步态识别准确率。
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公开(公告)号：CN112214261A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011185989.X
申请日：2020-10-30
申请人： 内蒙古工业大学
摘要： 本发明一种面向边缘智能的三层结构DNN计算卸载方法，客户端接收DNN查询任务，依据DNN各个层的相关信息生成执行概要文件上传到边缘服务器，边缘服务器再收集数据中心服务器和自身对此DNN的预测函数，计算出预测的执行时延，进而生成DNN执行图；利用贪婪迭代随机算法在三层结构中求出计算卸载策略；在三层结构中通过协同协议执行计算卸载策略。本发明用于边缘计算中DNN查询的卸载，在该结构中边缘服务器解析DNN任务，根据DNN各层在不同节点的执行情况构建NN执行图，然后利用贪婪迭代随机算法迭代寻找最短路径，构建计算卸载策略，将客户端的任务放到三层体系结构中，提前根据计算任务的性质确定计算卸载策略，然后在三层结构中进行计算卸载，效率更高。
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公开(公告)号：CN111460052A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010275707.9
申请日：2020-04-09
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F16/28 , G06F16/245 , G06F16/215 , G06Q50/26
摘要： 一种基于监察数据关联分析的低保资金监督方法，包括：步骤1，获取低保户信息数据和低保资金发放数据并做数据持久化处理，统计每个低保户在一段时间领取每种补贴的总金额与总次数；步骤2，通过关联表间的数据碰撞与决策分析，得到一部分受益人不在低保户信息数据表中却领取低保资金的问题数据，并且提取其中真实低保户领取低保资金的数据；步骤3，在真实低保户领取低保资金的数据中，计算每个低保户在一年内的领取总金额与领取总次数，分别计算领取总金额与领取总次数的数据聚类中心，得到脱离聚类中心的问题数据，即年度领取金额异常数据或者年度领取次数异常数据。本发明实现了高效的监察数据关联分析的最低生活保障资金监督。
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公开(公告)号：CN117313737A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311053791.X
申请日：2023-08-21
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 一种基于Fast‑Transformer的事件抽取方法，选取带有长文本序列的句子级事件抽取任务数据集；将输入的句子编码为词嵌入序列；采用Fast‑Transformer结构作为特征抽取模块，对词嵌入序列进行语义特征编码，捕获词与词之间的依赖关系；以得到的语义特征编码作为输入，由事件类别、事件类型、事件角色组成事件模板，利用多层标签指针网络，将待抽取事件中的事件类型标签和事件参数的角色标签组合在一起得到新的标签组合，然后对整体进行序列标注，将事件抽取任务转化成序列标注任务；设计触发词辅助模块，利用注意力机制将词嵌入序列与数据标注中触发词包含的特征信息结合，进行结果预测，本发明在整体上取得了良好的抽取结果。
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公开(公告)号：CN115544244B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202211084950.8
申请日：2022-09-06
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06F16/34 , G06F16/738 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 一种基于交叉融合和重建的多模态生成式摘要获取方法，从多模态摘要数据集中提取文本特征序列和视频特征序列，使用文本和视频指导下交叉融合模块，分别将一种模态的特征序列作为指导模态映射为查询特征，另一种模态的特征序列作为目标模态映射为键值对特征，捕捉模态间相关性高于设定值的一致性语义；经过迭代融合，生成文本和视频指导下多模态融合表示；使用文本和视频重建器得到文本和视频重建特征序列，并计算文本和视频重建损失；使用摘要生成器进行两层融合操作，输出摘要分布，并计算与参考摘要的生成损失；根据各损失，对各组件分别使用不同的损失函数组合，加强对模态间一致性和模态内互补语义的约束效果，提升生成摘要的准确性和丰富性。
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公开(公告)号：CN116958079A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310881126.3
申请日：2023-07-17
申请人： 内蒙古工业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了一种高铁接触网U型抱箍开口销缺陷检测方法，属于目标检测领域。包括以下步骤：步骤1：采用高速铁路供电安全检测监测系统所采集的高清图片作为训练集；步骤2：训练集中的数据为包含高铁接触网的图片，将图片进行预处理后，对目标采用多级定位策略；步骤3：将步骤2中经过标注的图片作为训练集，放入识别网络模型进行训练，得到训练权重后对数据集进行检测；步骤4：将步骤3处理定位的开口销图像数据输入到缺陷检测网络(ResNet50网络)实现对开口销的故障检测；本发明具有较高的精确度和自动化程度，减少了工作流程的复杂性和人力成本，提高了高铁接触网巡检人员的工作效率。
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