公开(公告)号：CN117933223B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410110728.3

申请日：2024-01-24

申请人： 华中师范大学

发明人： 刘智 ,  温超东 ,  孙建文 ,  刘三女牙 ,  戴志诚 ,  邓磊

IPC分类号： G06F40/205 ,  G06F40/35 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

摘要： 本申请公开了一种文本情绪原因对抽取方法、系统、电子设备与存储介质，其中方法包括：获取待抽取文本；将待抽取文本输入至情绪原因对抽取模型，获得情绪原因对抽取模型输出的待抽取文本的各子句对为情绪原因对的预测概率；情绪原因对抽取模型用于获取待抽取文本的各子句的特征，对各子句的特征进行分区过滤，获得各子句的特定于情绪子句抽取任务的情绪特征、特定于原因子句抽取任务的原因特征以及任务之间的共享特征，以确定各子句对的特征，并基于各子句对的特征执行情绪原因对抽取任务，获得各子句对的预测概率；基于各子句对的预测概率，确定待抽取文本中的情绪原因对，从而提升了情绪原因对抽取任务的精度。

公开(公告)号：CN118227791A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410337219.4

申请日：2024-03-22

申请人： 华中师范大学

发明人： 刘智 ,  汪元 ,  孙建文 ,  刘三女牙 ,  向恒京 ,  粟柱 ,  温超东

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F18/25 ,  G06N3/047

摘要： 本发明提供一种基于多层次增强对比学习来预测慕课平台学生学习成效的方法，通过语义、认知‑情感联合外部特征进行综合预测分析,BERT预训练语言模型用于提取评论文本的深层语义特征，同时采用LIWC认知词典获取学习者的认知状态特征，并利用Senti‑BERT获取学习者在当前学习状态下的情感特征,在将上述特征融合的基础上，加入基于特征层面的对比学习和基于结构层面的对比学习，进一步提高学生学习成效的预测模型的准确性和鲁棒性,本发明创新点在于结合学习者多种特征和对比学习技术，旨在为教育领域提供一种更准确、全面的学生学习成效预测方法,这将有助于个性化教育评估，并为教育者提供更有效的指导，以促进学生的学习成长。

公开(公告)号：CN117933223A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410110728.3

申请日：2024-01-24

申请人： 华中师范大学

发明人： 刘智 ,  温超东 ,  孙建文 ,  刘三女牙 ,  戴志诚 ,  邓磊

IPC分类号： G06F40/205 ,  G06F40/35 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

摘要： 本申请公开了一种文本情绪原因对抽取方法、系统、电子设备与存储介质，其中方法包括：获取待抽取文本；将待抽取文本输入至情绪原因对抽取模型，获得情绪原因对抽取模型输出的待抽取文本的各子句对为情绪原因对的预测概率；情绪原因对抽取模型用于获取待抽取文本的各子句的特征，对各子句的特征进行分区过滤，获得各子句的特定于情绪子句抽取任务的情绪特征、特定于原因子句抽取任务的原因特征以及任务之间的共享特征，以确定各子句对的特征，并基于各子句对的特征执行情绪原因对抽取任务，获得各子句对的预测概率；基于各子句对的预测概率，确定待抽取文本中的情绪原因对，从而提升了情绪原因对抽取任务的精度。